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脳科学研究科 認知行動神経機構部門 髙橋晋 教授、井出 薫 助教と大阪大学との共同研究論文がNature Communications誌に掲載されました

'20年10月23日 更新
本研究では、生物学者による動物移動データの分析を支援する人工知能技術を開発し、海鳥、マウスや線虫などを含む多動物種の新たな生態の発見に繋がりました。計測技術の発展により、GPS などを用いて動物の移動軌跡を容易に追跡することができますが、計測された大量のデータは、生物学者の経験や勘を頼りに分析され、重要な特徴の見逃しの恐れもありました。本研究では、例えば健常マウスとパーキンソン病モデルマウス群の移動軌跡を比較し、特徴的な部分軌跡を自動的に検出、生物学者に提示する、深層学習を活用した人工知能手法を開発しました。提案手法を活用することで、パーキンソン病モデルマウスが空間の探索を行いづらくなる特徴や、天敵に遭遇した際に“死にまね”をする昆虫の逃避戦略等が新たに発見され、その有効性を証明することができました。
本研究は、科研費の新学術領域研究「生物移動情報学」のサポートを受け、大阪大学 前川卓也准教授が中心となり、同志社大学、名古屋大学、名古屋市立大学、北海道大学、岡山大学、東京農工大学に所属するデータ科学者、神経科学者、生態学者が共同した学際的な研究の成果です。認知行動神経機構部門からは、髙橋晋教授と井出薫助教が参画しました。

論文タイトル:Deep Learning-assisted Comparative Analysis of Animal Trajectories with DeepHL

著者:Maekawa T, Ohara K, Zhang Y, Fukutomi M, Matsumoto S, Matsumura K, Shidara H, Yamazaki S, Fujisawa R, Ide K, Nagaya N, Yamazaki K, Koike S, Miyatake T, Kimura K, Ogawa H, Takahashi S, Yoda K,
本研究では、生物学者による動物移動データの分析を支援する人工知能技術を開発し、海鳥、マウスや線虫などを含む多動物種の新たな生態の発見に繋がりました。計測技術の発展により、GPS などを用いて動物の移動軌跡を容易に追跡することができますが、計測された大量のデータは、生物学者の経験や勘を頼りに分析され、重要な特徴の見逃しの恐れもありました。本研究では、例えば健常マウスとパーキンソン病モデルマウス群の移動軌跡を比較し、特徴的な部分軌跡を自動的に検出、生物学者に提示する、深層学習を活用した人工知能手法を開発しました。提案手法を活用することで、パーキンソン病モデルマウスが空間の探索を行いづらくなる特徴や、天敵に遭遇した際に“死にまね”をする昆虫の逃避戦略等が新たに発見され、その有効性を証明することができました。
本研究は、科研費の新学術領域研究「生物移動情報学」のサポートを受け、大阪大学 前川卓也准教授が中心となり、同志社大学、名古屋大学、名古屋市立大学、北海道大学、岡山大学、東京農工大学に所属するデータ科学者、神経科学者、生態学者が共同した学際的な研究の成果です。認知行動神経機構部門からは、髙橋晋教授と井出薫助教が参画しました。

論文タイトル:Deep Learning-assisted Comparative Analysis of Animal Trajectories with DeepHL

著者:Maekawa T, Ohara K, Zhang Y, Fukutomi M, Matsumoto S, Matsumura K, Shidara H, Yamazaki S, Fujisawa R, Ide K, Nagaya N, Yamazaki K, Koike S, Miyatake T, Kimura K, Ogawa H, Takahashi S, Yoda K,
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