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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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の開発により，生態学・環境学を新たなレベルへ導くことをゴールに，野鳥の鳴き声と画像から複数野鳥同時三次元追跡技術を開発し，群れ中の個体間コミュニケーション行動，夜間行動，配偶行動解析に適用すること，実フィールド背景音解析を通じ，音景解析技術を確立，環境・人による野鳥生態系・世代間伝承への影響評価，いずれも手法構築と実フィールド観測・解析の両面から取り組むことを目標としている．二年目にあたる2021年度については，初年度同様、コロナ禍，ならびにこれに端を発する半導体不足の影響を大きく受け，屋外観測作業が予定通り、遂行できず，また予定していた新規観測デバイスの構築が遅れた．このため，１年間の繰り越し処理を行ったが，2022年度も大きな状況の好転は見られず，全体として遅延がみられる．この中にあっても，創意工夫を行い，進められる項目について研究を推進し，以下のような実績を上げることができた．技術的な実績：圃場内のキンカチョウを対象に視聴覚を利用した三次元追跡技術，マイクロホンアレイ校正技術の評価, カメラ付き長期収録デバイスの長期定点観測安定化，信号処理と機械学習を融合した音景解析技術構築その他の実績：本研究課題の国際的なアピール活動として国際会議IEEE/SICE SII 2023 にてオーガナイズドセッション実施，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開催，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．