計画班

A01 制御工学
研究課題名 生物ナビゲーションのシステム同定と革新的ロギングデバイスの開発
研究代表者 橋本浩一(東北大学大学院情報科学・教授・研究の総括、システム同定手法の開発、ロギングロボットの開発)
研究分担者 中井淳一(埼玉大学理工学・教授・革新的ロギングデバイスの設計と製作)
丹羽伸介(東北大学際科学フロンティア研究所・助教・線虫行動の計測、遺伝学的変異の導入)
鏡慎吾(東北大情報科学・准教授・ロギングロボットの開発)
荒井翔悟(東北大情報科学・助教・行動解析ソフトウェアの開発、制御システムの開発)
連携研究者 谷本拓(東北大生命科学・教授・神経行動学・ショウジョウバエの神経活動解析と行動解析)
研究内容 本研究では、ナビゲーションをシステム科学的手法により体系的に研究する。すなわち、ヒトや動物の様々なナビゲーションを数理モデルとして理解・解明し、将来的な予測や制御を目指す。そのために、さまざまな生物の行動と生体情報・環境情報を記録することのできる革新的ロギングデバイス開発と、生体情報・環境情報を入力、行動を出力とする動的システムとして行動ナビゲーションモデルをとらえるシステム同定手法の開発を行う。既に開発中の小型多機能ロガー(GPS、VGAカメラ、マイク、気圧計、温度計、9軸加速度計、CPU、メモリ、バッテリー、総重量20g程度)をプロトタイプとして海鳥のロギングを行い、コウモリとネズミに展開するための拡張・高度化を行う。また、センサデータに基づいて、電気刺激や光刺激により神経活動を操作する「フィードバック介入装置」の開発にも取り組む。平行して、線虫、ショウジョウバエ、コウモリ、海鳥などのデータに基づき、ナビゲーションモデルのシステム同定を行う。
橋本浩一
研究代表者  橋本浩一
中井淳一
中井淳一
丹羽伸介
丹羽伸介
鏡慎吾
鏡慎吾
荒井翔悟
荒井翔悟

 

Title

研究課題名

Development of long life, high power, multifunctional bio-logging systems by robot technology and environmental driven concept
RTと環境駆動による長寿命・高出力・多機能バイオロギングシステムの開発
Leader

研究代表者

Yuichi Tsumaki, Yamagata University
妻木勇一(山形大学大学院理工学研究科・教授・研究統括、メカ・システム設計)
Member

研究分担者

Kyoichi Mori, Teikyo University of Science
森恭一(帝京科学大学生命環境学部・教授・鯨類ナビゲーションの理解)
Riichiro Tadakuma, Yamagata University
多田隈理一郎(山形大学大学院理工学研究科・准教授・メカ・システム開発)
Collaborator

連携研究者

Takashi Mineta, Yamagata University
峯田貴(山形大学大学院理工学研究科・教授・MEMSセンサおよびアクチュエータ・センサと電源系開発)
Hiroki Tomori, Yamagata University
戸森央貴, 山形大学
Project

研究内容

In our project, we are aiming to achieve long life, high power, multifunctional bio-logging systems by combining an environment driven concept and robot technology. One of our final goal is to take pictures of sperm whales preying giant squid.

ナビゲーションを理解・解明するためには、バイオロギングシステムの革新的な高機能化が重要となる。本研究では「環境駆動というコンセプトとロボットテクノロジーを組み合わせ、バイオロギングシステムの長寿命、高出力、多機能化を実現すること」を目的とする。環境駆動とは、動物や環境のエネルギーを直接利用して移動する、あるいはそのエネルギーを利用して発電するなどにより、ロガーの長寿命化と高出力化を実現するためのコンセプトである。さらにロボットテクノロジーを用いて能動的な計測が可能なロガーの高機能化にも取り組み、まだ誰も見たことがないマッコウクジラがダイオウイカを捕食する瞬間の撮影に挑戦する。

妻木勇一
研究代表者 妻木勇一
多田隈理一郎
多田隈理一郎
森恭一
森恭一

 

 

A02 データ科学
Title

研究課題名

Statistical Data Analysis for Bio-Navigation Study and Its Extension to Human Trajectory Data Analysis

ナビゲーション研究のための統計的データ分析基盤整備とヒト移動データ分析

Leader

研究代表者

Ichiro Takeuchi, Nagoya Institute of Technology
竹内一郎(名工大・教授・ナビゲーションデータの統計分析基盤構築とヒト移動データ分析への応用)
Member

研究分担者

Masayuki Karasuyama, Nagoya Institute of Technology
烏山昌幸(名工大・助教・機械学習)
Takahiro Uchiya, Nagoya Institute of Technology
打矢隆弘(名工大・准教授・ヒト移動データ分析)
Shinsuke Kajioka, Nagoya Institute of Technology
梶岡慎輔(名工大・助教・無線ネットワークと資源割当・ヒト移動データ収集)
Collaborator

連携研究者

Hiroshi Matsuo, Nagoya Institute of Technology
松尾啓志(名工大・情報基盤センター長・分散システム・ヒト移動データ収集システム運営)
Project

研究内容

We develop theories, algorithms and software for obtaining knowledge from bio-navigation data based satatistics, machine learning, and optimization techniques. We work together with biologists for analyzing their bio-navigation data. We also apply the developed methodologies to human trajectory data analysis.

移動する動物やモバイルデバイスなどから時々刻々と得られる行動データは空間的、時間的な拡がりを持つ高次元・高頻度のデータである。本研究では、そのような性質を持つバイオロギングデータを分析するための新たな統計学や情報学基盤の確立を目指す。

竹内一郎
研究代表者  竹内一郎
打矢隆弘
打矢隆弘
梶岡慎輔
梶岡慎輔
烏山昌幸
烏山昌幸

 

Title

研究課題名

Developing knowledge discovery platform for bio-navigation and indoor positioning for person
ナビゲーションにおける知識発見基盤の整備とヒトの屋内位置推定
Leader

研究代表者

Takuya Maekawa, Osaka University
前川卓也(大阪大学・准教授・研究の総括、センサデータからの知識発見手法の設計・実装)
Member

研究分担者

Masaki Samejima, Osaka University
鮫島正樹(大阪大学・助教・センサデータの異常検知手法開発およびノードへの組み込み)
Collaborator

連携研究者

 
Project

研究内容

In this study, we plan to develop a platform for extracting knowledge about animal behavior from trajectory data based on classic machine learning approaches and deep learning. In addition, we plan to develop an indoor positioning system for human to understand behavior of human based on methods for animal behavior understanding.

本研究では、大量に蓄積された移動データから動物の「回避」や「エサの探索」といった移動パターンの分類体系や、刺激による移動パターン変化発現の有無といった知識・法則を半自動的に発見する基盤を構築する。従来用いられていた生物の移動データ分析手法では、生物学者が試行錯誤して移動をモデル化していた。しかし膨大に収集される多次元移動ビッグデータに対応することは困難である。そこで、ナビゲーションにおける統計的に有意な知識発見を目指し、仮説検証の支援を行う。また、動物の移動を解明するために統計的に有用と考えられるデータを集中的に収集するイベント駆動型ロガーのロジックの開発と、電波によるヒトの屋内位置推定手法を開発する。

前川卓也
研究代表者  前川卓也
鮫島正樹
鮫島正樹

 

Title

研究課題名

Image analysis for navigation and human action recognition

ナビゲーションにおける画像情報分析基盤の整備とヒトの行動分類

Leader

研究代表者

Toru Tamaki, Hiroshima University
玉木徹(広島大学・准教授・研究総括および認識モデル設計)
Member

研究分担者

Hironobu Fujiyoshi, Chubu University
藤吉弘亘(中部大学・教授・認識アルゴリズム開発)
Collaborator

連携研究者

Takio Kurita, Hiroshima University
Takayoshi Yamashita, Chubu University
Bisser Raytchev, Hiroshima University
栗田多喜夫(広島大学・教授・パターン認識・機械学習手法設計)
山下隆義(中部大学・准教授・動画像処理・認識特徴量設計)
ライチェフ・ビセル(広島大学・助教・パターン認識・動作認識手法設計)
Project

研究内容

We develop methods for analyzing images and movies in order to analyze and understand behaviors of humans and animals captured in the movies.

画像から人間の行動や動作を認識したり、その画像の撮影対象を認識したりする研究は数多く行われているが、課題も多い。その中でも挑戦的な技術的課題は、映像の解析と理解である。日常的な風景を撮影した映像であっても、その内容が雑多で動きも激しい場合、映像を安定かつ頑健に認識することは非常に困難である。本研究では、動物に装着したカメラから得られた映像や人間が撮影した映像を安定かつ頑健に認識する技術を開発する.

玉木徹
研究代表者  玉木徹
藤吉弘亘
藤吉弘亘
栗田多喜夫
Yamashita
山下隆義
Raytchev
ライチェフ・ビセル

 

B01 生態学
Title

研究課題名

Bio-logging science for long-distance navigation of marine animals
多次元バイオロギングによる鳥類・魚類の長距離ナビゲーション行動の包括的理解
Leader

研究代表者

Ken Yoda, Nagoya University
依田憲(名古屋大学大学院環境学研究科・教授・研究総括、野外生態調査、データ解析)
Member

研究分担者

Yuya Makiguchi, Nihon University
牧口祐也(日本大学生物資源科学部・助教・野外生態調査、データ解析)
Kozue Shiomi, National Institute of Polar Research
塩見こずえ(国立極地研究所・助教・野外生態調査、データ解析)
Collaborator

連携研究者

Takashi Yamamoto, Nagoya University
山本誉士(名大環境・学振特別研究員PD・動物生態学・野外生態調査と解析)
Project

研究内容

We are studying various organisms (birds and fish) living under natural conditions. We use animal-borne data loggers including Log-bots (i.e., Logging Robots) and behavioral models, enabling us to develop our understanding of long-distance navigation in marine animals.

複雑に変化する自然環境下において、野生動物はどのように情報を抽出・処理して長距離移動するのか?本研究では、野生動物の中でも特に機動力に優れた海鳥類とサケ科魚類を対象として、長距離移動や情報処理にかかるコストや、移動による利益を野外環境下において実測し、長距離ナビゲーションを体系的に理解する。そのために、生理・行動パラメータを野外計測する動物装着型ロガーを開発し、野外調査によりデータを取得、解析する。動物装着型の環境ロガー(GPSや照度など)を用いて移動を、生理ロガー(脳波・心電図など)を用いて内的状態を記録し、ビデオロガーを用いて群れや外敵、餌などの状況を把握する。これらのデータをモデリングすることによって外的環境から感覚生理を経て移動に至るまでの基本的な挙動を理解し、渡りや母川回帰などの長距離ナビゲーションについて解明する。

依田憲
研究代表者  依田憲
牧口祐也
牧口祐也
塩見こずえ
塩見こずえ

 

研究課題名 コウモリのアクティブセンシングによるナビゲーション行動の包括的理解
研究代表者 飛龍志津子(同志社大学生命医科学部・准教授・研究の総括、音響行動分析)
研究分担者 小林耕太(同志社大学生命医科学部・准教授・神経生理実験、行動実験とその分析)
福井大(東京大学農学生命科学研究科・助教・野外調査、音響計測実験とその分析)
連携研究者 藤岡慧明(同志社大学研究開発推進機構•助手・生物音響工学・音響行動計測)
研究内容 コウモリは超音波による高度なセンシング技術を駆使し、障害物の回避や獲物の捕食、他のコウモリとの混信をも回避しながら移動する。このような音とアクティブセンシングによる効率的な移動には、外部環境に対する応答や適応性の他、高等動物ならではの高度な意思決定が反映されたナビゲーションアルゴリズムの存在が考えられる。本研究は、超小型GPS音響ロガーによる多次元データロギング分析により、哺乳類であるコウモリの意思決定プロセスを理解(モデル化)し、精密な空間知覚から野生下での長距離移動に至る高度な3次元ナビゲーション原理の包括的理解を目指す。室内での緻密な行動実験から、野外での長距離スケールの移動まで、その音響・動態データを高精度に取得し、コウモリの高度なナビ戦略を生態学から工学的視点に渡って解明する。また行動中のコウモリの海馬から神経活動を記録し、3次元空間ナビに関わる知覚・記憶・運動を支配する神経基盤の解明や、捕食・被食者間のナビ行動を神経行動学的に明らかにする。
飛龍志津子
研究代表者  飛龍志津子
小林耕太
小林耕太
福井大
福井大

 

B02 神経科学
Title

研究課題名

Elucidation of spatial memory guided navigation through hippocampal place cell activity of rats
ラットの神経回路基盤同定による地図記憶参照型ナビゲーションの機能解明
Leader

研究代表者

Susumu Takahashi,Doshisha University
高橋晋(同志社大学・准教授・研究の総括、地図記憶参照型ナビゲーションの機能解明、環境・神経活動介入装置の開発、3次元空間ナビゲーション機能の解明)
Member

研究分担者

Fuyuki Karube, Doshisha University
苅部冬紀(同志社大学・准教授・神経活動介入実験の実施)
Collaborator

連携研究者

藤山文乃(同志社大学大学院脳科学研究科・教授・神経解剖学・神経回路同定)
櫻井芳雄(同志社大学大学院脳科学研究科・教授・実験心理学・動物行動制御)
Project

研究内容

The hippocampus is the largest part of the mammalian brain and plays a critical role in spatial navigation and episodic memory. Our goal is to decipher how the hippocampus realizes the spatial navigation. We use a variety of computational and electrophysiological methods to record and control the circuit dynamics underlying cognitive and behavioral functions. On the other hand, we try to understand the neuronal mechanism underlying spatial navigation of freely flying bats and birds, and swimming fishes in collaboration with other researchers in this research field.

ヒトおよび動物の効率的なナビゲーションにとって、地図記憶の保持および想起は極めて重要である。海馬では、動物が特定の位置を通過するときに高頻度に活動する場所細胞が発見されており、ナビゲーションとの密接な関係が示唆されている。我々は、独自開発のマルチニューロン活動記録法を活用することで、迷路上をナビゲーションするラットの海馬から数百個の場所細胞の活動を計測し、その活動頻度と活動位置が独立にナビゲーション能力と関係することを報告している。そこで本研究では、無線計測システムを開発し、自然環境に近い空間で、場所細胞の活動から地図記憶参照型ナビゲーションの神経基盤を解明する。そして、その無線システムをコウモリに適用し、3次元空間上での場所細胞活動の記録に挑戦し、コウモリが音源定位しながら餌を捕獲する際の場所細胞の活動変化を捉えることで、ダイナミックに変化するナビゲーション方略を場所細胞活動から解明する。また、ヒト行動の内部モデルと場所細胞活動との関連性を解析することにより、動物からヒトに共通する地図記憶参照型ナビゲーションの解明を試みる。

高橋晋
研究代表者  高橋晋
苅部冬紀
苅部冬紀

 

Title

研究課題名

Computational process in whole neural circuitry implementing orientation in insect
昆虫の定位型ナビゲーションを実行する全神経回路における計算過程解明
Leader

研究代表者

Hiroto Ogawa, Hokkaido University
研究代表者 小川宏人(北海道大学大学院理学研究院・教授・研究の総括、行動実験,神経活動イメージング)
Member

研究分担者

Noriyasu Ando, University of Tokyo
安藤規泰(東京大学先端科学技術研究センター・特任講師,聴覚VRシステムの開発)
Collaborator

連携研究者

National Institute of Information and Communication Technology
春野雅彦(情報通信研究機構 脳情報通信融合研究センター・主任研究員,デコーディング解析)
Project

研究内容

Our research purpose in this project is to understand whole neural circuit and computational process that implements orienting navigation of animals. For this purpose, we investigate ‘phonotaxis’ behavior of the cricket using electrophysiology and optical recording in virtual auditory environment.

コオロギの誘引歌に対する音源定位行動は、最もよく知られた定位型ナビゲーションの一つであり、神経行動学の古典的なテーマとして研究されてきた。誘引歌の認識や発音メカニズムの研究は進んでいるが、音源へのナビゲーションを実行する神経機構は不明である。本研究では、音源定位ナビゲーションを実現する聴覚入力~音源方位検出~運動企画~運動制御にいたる全神経回路と、そこで実行される計算過程を解明することを目的として、次の研究課題を設定する。
(1) VR聴覚刺激装置下で脳内ニューロンの大規模イメージング計測を行い、細胞集団の応答データから音源方位を予測するモデル(デコーダー)を構築、その構成に基づいて音源方位を認識するニューロン群を同定する。
(2) トレッドミルを用いて音源定位中の運動と下行性ニューロン活動の同時計測を行い、神経活動データから運動パラメータを予測するデコーダーの構成から、接近速度や移動方向を制御する下行性ニューロンを特定する。
(3) 同定された音源方位を表現するニューロン群の活動から、下行性運動制御信号を予測し、そのデコーダーの構成から両者を繋ぐ神経回路を推定する。
(4) コウモリの探索超音波に対する回避運動についても同様の手法で解析し、音響刺激に対する正と負の走性を実現するナビゲーション神経メカニズムを解明する。

小川宏人
研究代表者  小川宏人

 

Title

研究課題名

Whole brain imaging to reveal the neural basis of exploratory navigation in the nematode C. elegans

線虫の全脳イメージングによる探索型ナビゲーション神経基盤の解明

Leader

研究代表者

Kotaro Kimura, Osaka University
研究代表者 木村幸太郎(大阪大学大学院理学研究科・准教授・研究の総括、3Dイメージング、遺伝子操作、行動計測およびデータ解析の実施)
Collaborator

連携研究者

Takeshi Ishihara, Kyushu University
石原健(九州大学大学院理学研究院・教授・3Dイメージング技術の開発)
Project

研究内容

In order to elucidate the neural basis of exploratory navigation using the nematode C. elegans as a simple model, we will (1) establish machine learning

探索型ナビゲーションは、ヒトおよび動物が不確かな情報に基づいて目的地にたどり着くために必要な、最も基本的かつ普遍的なナビゲーション戦略といえる。探索型ナビゲーションを実現するためには、目的地に関する断続的あるいはわずかな情報を効率的に抽出して脳活動として蓄積し、その情報に応じて「近傍探査」や「定速移動」といった行動状態を適切に切り換える必要がある。しかし、外部環境からの様々な刺激変化に応じて行動状態を切り替え、探索型ナビゲーションを実現するための神経回路メカニズムには不明な点が多い。
線虫C. elegansは、化学物質(匂いや味)に対して探索型ナビゲーションを行う事、わずか302個の神経細胞から構成される全回路構造が解明されている事、神経活動の光生理学的解析が容易である事などの理由から、探索型ナビゲーションを実現する神経回路メカニズムを明らかにするためのモデルとして優れている。
本研究では、「刺激-行動対応解明のための半自動分析方法の確立」「全脳神経活動の同時イメージング」「刺激と行動を結ぶ脳機能の数理モデル化」「フィードバック介入実験によるモデルの検証」を行い、探索型ナビゲーションに関わる神経回路活動の全貌を解明する。

木村幸太郎
研究代表者  木村幸太郎
ishihara
石原健