2022 Fiscal Year Annual Research Report
野鳥行動解析のためのマルチモーダル生態環境理解・解析技術の構築
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20H00475
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| Research Institution | Tokyo Institute of Technology |
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Principal Investigator |
中臺 一博 東京工業大学, 工学院, 教授 (70436715)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
井手 一郎 名古屋大学, 情報学研究科, 教授 (10332157)
鈴木 麗璽 名古屋大学, 情報学研究科, 准教授 (20362296)
森本 元 公益財団法人山階鳥類研究所, その他部局等, 研究員 (60468717)
松林 志保 大阪大学, 大学院基礎工学研究科, 特任准教授(常勤) (60804804)
小島 諒介 京都大学, 医学研究科, 講師 (70807651)
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| Project Period (FY) |
2020-04-01 – 2023-03-31
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| Keywords | マルチモーダル環境理解技術 / ロボット聴覚 / 音景解析技術 / 野鳥生態系影響評価 / 個体間コミュニケーション |
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| Outline of Annual Research Achievements |
本研究課題は，ロボット分野で研究開発されてきた「ロボット聴覚技術」を発展させ，視覚処理技術や機械学習技術と統合，生態学・環境学に適用可能な「マルチモーダル環境理解技術」を確立し，野生動物の観測データを質・量ともに数百倍に引き上げる次世代野生動物観測技術を確立することが目的である．最終年度である2022年度は，コロナ禍や半導体不足の影響で，屋外観測作業が予定通り遂行できなかったことで，１年間の繰り越し処理を行った．これにより，本研究課題で開発したマイクロホンアレイは，長期観測，および可搬での観測に耐えうるデバイスとして技術確立ができた．さらに，広角映像中で数ピクセル程度の鳥類の検出・追跡技術，鳥類識別の教師なし学習学習に向けた表現学習法，HARKBirdの拡張を通じたサウンドスケープ分析技術といった要素技術や技術適用ノウハウを確立した。実際に，これらの技術を利用し，森林性残響内でのフクロウ，高速移動するオオジシギ，低周波で鳴くサンカノゴイをはじめとした希少種の観測でその有効性を示すことができた。以上より，予定していた野鳥行動解析のためのマルチモーダル生態環境理解・解析技術を概ね構築することができたとともに，ロボット聴覚技術を適用する上でのノウハウや運用のガイドラインが確立できた。
その他の実績：本研究課題のアピール活動として，ロボット学会学術講演会オーガナイズドセッション企画・運営，人工知能学会AIチャレンジ研究会で本研究課題をテーマに研究会を２回開催（完了報告会を含む），アウトリーチ活動としてロボット聴覚ソフトウェアHARK講習会を人工知能学会合同研究会で開催．
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| Research Progress Status |
令和4年度が最終年度であるため、記入しない。
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| Strategy for Future Research Activity |
令和4年度が最終年度であるため、記入しない。
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