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

基本信息

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

项目摘要

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。

2022年，即研究的第一年，我们将行为分段结构分析的演示实验整理成原创论文，并提交给国际期刊。本文重点研究小型灵长类动物（普通狨猴）和中型灵长类动物（恒河猴）的全身自由运动，并提出一种利用无监督机器学习分析 3D 运动跟踪信息中固有的时间序列分段结构的方法。其有效性得到了证明。使用这种方法，我们以数据驱动的方式成功提取了狨猴进食行为和恒河猴自然运动中固有的行为单位。此外，我们在没有先验信息的情况下，使用机械手段成功地识别了由化学遗传学引起的全身运动的变化。目前正在接受同行评审，预计很快就会发布。围绕该主题共进行了两次口头报告和一次海报报告，包括会议报告和特邀报告。此外，下一步，我们已开始收集啮齿动物的行为信息，作为与西奈山医学院的联合研究项目，以便建立一种处理两个个体之间相互作用的时间演变的方法。从第一年的研究开始，我们几乎成功地建立了运动跟踪技术。行为实验进展顺利，预计明年就可以分析大规模数据集。