The effects of interaction network on swarm intelligence in ants: Omics revolution in social insects

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本年度は、蟻の群知能を個体間相互作用ネットワークの視点から解明するための実験装置、解析システム、実験方法の立ち上げを行った。蟻のコロニーの全個体の個体間相互作用を自動特定するために、AR（拡張現実）トラッキングシステムを構築した。ARタグを蟻に貼り付け、ARタグをカメラで撮影する。そして画像中のARタグの情報をよみとることで、全個体の個体番号、位置情報などの行動ビッグデータを取得することに成功した。行動ビッグデータを活用し、計算することで、蟻の個体間相互作用を自動特定することに成功した。個体間相互作用ネットワーク構造をネットワーク分析とシミュレーションにより、解明中である。さらに、個体間相互作用ネットワーク構造の機能を操作実験により直接解明するために、個体間相互作用のノックダウンとノックインの実験方法の開発に取り組んだ。個体間相互作用のノックダウンには、蟻個体に対する生理活性物質のマイクロインジェクションを用いる。実際に個体にインジェクションを行い、インジェクションによる行動パターンの変化を測定した。また、ノックインは、マイクロロボットで動かすことのできる微小ビーズをコロニー内に導入することで、相互作用の人為的追加、攪乱を行う。そのためのマイクロロボット制御、微小ビーズの開発に取り組んだ。コロニー内のどの個体に対して相互作用の実験操作を行うか選定するために、個体の生物学的特性データ（役割分担、行動特性）の自動取得を試みた。役割分担の自動特定をするために、行動ビッグデータを解析した。その結果、空間分布と活動性のみから個体の役割分担を自動特定できる可能性が示唆された。また、個体の行動特性を自動取得するために、ANTAMとよばれるサーボスフィア装置を用いて、移動軌跡を構成する最小単位である行動モチーフの特定を試みた。