大規模な集団シミュレーションにおける群れの個体性の情報論的定義付け

点击翻译按钮获取中文摘要

本研究の主眼は、非常に多くの数の個体からなる群れが、あたかも全体として１つの個体であるかのように振る舞う現象を通して「個体」の定義を再考することである。具体的には、多数の個体からなる群れシミュレーションのGPU実装を行い、大規模集団に見られる複雑な時空間構造の解析を主に情報論的尺度を利用して行うことで、群れや個体性（individuality）の定義に関しての理解を進めることを目指す。これまでの研究から、群れのシミュレーションにおいて、個体数を非常に増やした場合に複数の質的に異なったタイプの群れが創発し、それらの相互作用からより大規模な構造が観測されること明らかになってきている。しかし、これらの研究は主にスーパーコンピュータにおけるシミュレーションを利用しており、その性質上、各シミュレーションが高コストであるため、大規模な群れの性質を十分に調べ切れているとは言い難い。そこで、本年度では比較的低コストである一般的なGPUを利用したシミュレータの検討と実装を進めた。GPUでのシミュレーションが可能となれば、より低コストで様々な条件での実験が可能になると考えられる。また、群れの行動の情報論的な解析に先立ち、有用であると考えられる手法を調査し、別データを用いた研究で検証し、一定の有効性を確認した。具体的には、有限状態機械を用いた個体行動のモデル化 (イプシロン・-マシン) を実際の生物集団に対して適用し、群れと個体との関係に応じてその行動が分化する様子を解析した。当手法は、本研究で主なターゲットとする群れの大規模シミュレーションに対しても、群れの性質や行動分化を解析するために有効であると予想されるため、重要な予備研究である。次年度では本手法を中心として、シミュレーションデータの解析を行う計画である。