深層学習による昆虫の行動モデリング

抄録

複雑系とは複数の様々な単純な要素の相互作用の集合が全体としてなんらかの性質を示す系である．気象や経済のダイナミクス，昆虫や鳥の群れの動き，インターネットのネットワーク構造など，周囲の様々なものが複雑系とみなせる．このような複雑系をモデル化することで，現実の現象を理解したり，高精度にシミュレーションすることが可能になる．複雑系全体を直接モデル化することは困難であるが，一方で個々の要素をモデル化しても，全体の振る舞いを再現できない．そこで，本研究では複雑系を単純な要素に分解し，それぞれの特性に応じた工夫を施すことでモデル化する．実験ではマダガスカルゴキブリの集団の行動ダイナミクスのモデル化を行った．そのために現象の不変性に応じた２つの工夫を提案し，より高い精度で昆虫集団の行動を予測できた．