生物集団の軌跡から相互作用の規則を学習するために、行動生態学で活用されている数理モデルと深層学習を融合した“拡張行動モデル“を開発しました。そして、マウス、海鳥、コウモリ、ハエを対象としてその応用可能性を検証しました。本成果は、2021年12月6日(月)から14日(火)までオンラインで開催される、人工知能・機械学習分野における世界最高峰の国際会議の1つである「Neural Information Processing Systems 2021」(NeurIPS 2021)で発表されました。
本研究は、名古屋大学 藤井慶輔准教授が中心となり、基礎生物学研究所、理化学研究所、科学技術振興機構(JST)、同志社大学、九州大学、西スイス応用科学大学(スイス)、東海大学に所属するデータ科学者、神経科学者、生態学者による学際的な共同研究となります。基礎生物学研究所からは、西海望 学振特別研究員が参画しました。
Neural Information Processing Systems 2021
https://nips.cc/virtual/2021/index.html
Learning interaction rules from multi-animal trajectories via augmented behavioral models
Keisuke Fujii · Naoya Takeishi · Kazushi Tsutsui · Emyo Fujioka · Nozomi Nishiumi · Ryoya Tanaka · Mika Fukushiro · Kaoru Ide · Hiroyoshi Kohno · Ken Yoda · Susumu Takahashi · Shizuko Hiryu · Yoshinobu Kawahara
https://nips.cc/Conferences/2021/Schedule?showEvent=28837