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• 生物集団の移动轨跡から、相互作用の规则を推定する手法を开発した。
• 动物行动学の理论モデルと深层学习を组み合わせることで、多种の生物集団にも柔软かつ定量的に解析できる方法を初めて提案した。
• 鱼や鸟の集団で有名なボイドモデル注2）や、非线形振动子の蔵本モデル注3）のシミュレーションデータを用い、相互作用の関係性をデータから正确に推定できた。
• コウモリ、マウス、鸟、ハエの集団移动データを用いて、同一の深层学习注4）モデルからそれぞれ新たな知见を得られた。

　国立大学法人東海国立大学機構 名古屋大学大学院情報学研究科の藤井 慶輔 准教授（理化学研究所革新知能統合研究センター客員研究員）と筒井 和詩 特任助教、大学院環境学研究科の依田 憲 教授、大学院理学研究科の田中 良弥 助教らの研究グループは、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）、基礎生物学研究所、東海大学との共同研究で、生物集団の移動軌跡から相互作用の規則、例えば「誰を見てどう動いたか」を理論とデータから推定できる機械学習^注1）技术を新たに开発しました。
　本研究により、これまで概念的であった动物行动学の理论モデルに基づき、1つの机械学习モデルを用いて、多种の生物集団に柔软に适用できる定量的な解析方法が开発されました。これにより、人间を含む様々な生物の集団移动に関する一般的な法则や、その多様性の発见へと繋げていくことが期待できます。
　本研究成果は、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」（以下「NeurIPS 2021」）で発表されます。
　本研究は、2020年度から始まった科学技术振兴机构さきがけ「信頼される础滨の基盘技术」、2021年度から始まった科研费学术変革领域（础）「サイバー?フィジカル空间を融合した阶层的生物ナビゲーション」、2019年度から始まった科学技术振兴机构颁搁贰厂罢「数理的情报活用基盘」などの支援のもとで行われたものです。

図1　各动物データセットにおける轨跡の例。すべての轴の単位はメートル。
（础）5分间计测された3匹のマウスの轨跡。（叠）约6分间计测された3羽の鸟（右がスタート地点）の轨跡。
（C） 約10秒計測された27匹のコウモリの軌跡。左下がスタート地点の洞窟で、洞窟から離れる集団と戻る集団に分かれた。（D）4分計測された、8匹のオスのハエの軌跡。

注1）
机械学习：人间の学习能力と同様に、机械（コンピュータ）に学习能力を持たせる方法。

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