Computational description of social behavior using a data-driven approach

使用数据驱动方法对社会行为进行计算描述

• 批准号: 22K07338
• 负责人: 三村 喬生
• 金额: $ 2.66万
• 依托单位: National Institutes for Quantum Science and Technology
• 依托单位国家: 日本
• 项目类别: Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
• 财政年份: 2022
• 资助国家: 日本
• 起止时间: 2022-04-01 至 2027-03-31
• 项目状态: 未结题
• 来源: https://kaken.nii.ac.jp/grant/KAKENHI-PROJECT-22K07338/
• 关键词: 行動; 時系列構造; 数理モデル; 機械学習; 化学遺伝学; 神経操作; 霊長類; 社会性; 人工知能; 統計モデル

研究初年度の2022年度は、行動の分節構造解析に関する実証実験を原著論文にまとめ国際雑誌に投稿した。当該論文では小型霊長類(コモン・マーモセット)および中型霊長類(アカゲザル)の全身自由運動を対象とし、その3次元モーショントラッキング情報に内在する時系列的分節構造を教師なし機械学習により分析する手法の有効性を実証した。当該手法により、マーモセットの摂餌行動およびアカゲザルの自然な動作に内在する行動の単位をデータ駆動に抽出することに成功した。さらに、化学遺伝学による全身運動の変容を、事前情報なしに機械的手段を用いて同定することに成功した。現在査読中であり近日中に出版される見込みである。本内容に関し学会発表・招待講演を含め合計2題の口頭発表および1題のポスター発表を行った。また、次のステップとして2者の個体間相互作用の時間発展を取り扱う方法論を確立するためにマウントサイナイ医科大学との共同研究として齧歯類の行動情報の取得を開始した。初年度の検討から、モーショントラッキング技術をほぼ確立することに成功した。行動実験は順調に進められているため、次年度は大規模なデータセットを解析可能となる見込みである。

In the initial year of the study, 2022, the paper was submitted to the International Journal. When this paper discusses the whole body free motion image of small and medium size class, it proves the effectiveness of the method of subsection structure of time series, teacher's mechanical learning analysis and so on. When the method is successful, the action is natural. In addition, chemical genetics, body movement, and prior information are used to determine the success of the process. Now check out the latest release. This content is related to the presentation of the Society, including a total of 2 oral presentations and 1 oral presentation. A methodology for the temporal evolution of inter-individual interactions between individuals was established and joint research by medical universities was initiated to obtain behavioral information for inter-individual interactions. In the beginning of the year, the research and development of new technologies was successfully established. The action is in order, and the next year, the large-scale analysis is possible

项目成果

教師なし機械学習を用いた霊長類の自由行動解析

使用无监督机器学习进行灵长类动物自由运动分析

• 发表时间: 2023
• 作者: 三村喬生;松本惇平;持橋大地;中村友昭;平林敏行;樋口真人;南本敬史
• 通讯作者: 南本敬史

Mount Sinai School of Medicine(米国)

西奈山医学院（美国）

機械学習を用いた霊長類の行動記述-自然非言語処理への挑戦-

使用机器学习描述灵长类动物的行为 - 对自然非语言处理的挑战 -

• 发表时间: 2023
• 作者: 三村喬生

自然非言語処理：数理モデルによる霊長類の行動記述

自然非语言处理：使用数学模型描述灵长类动物的行为

• 发表时间: 2022
• 作者: 三村喬生;松本惇平;持橋大地;中村友昭;平林敏行;樋口真人;南本敬史;三村喬生
• 通讯作者: 三村喬生