機械学習により「動物の行動戦略」を解読 －動物は何を報酬として行動しているのか－

本田直樹 生命科学研究科准教授、山口正一朗 情報学研究科修士課程学生（現・株式会社Preferred Networks）、石井信 同教授らの研究グループは、動物の行動データから報酬に基づく行動戦略を明らかにする機械学習法を考案しました。さらに、森郁恵 名古屋大学教授らと共同で、この手法を線虫の行動へと応用することで、その有効性を示しました。本手法によって、従来の行動が制限された行動実験系から開放され、より自然な状況において自由に振る舞う動物の行動戦略の研究が進むことが期待されます。 本研究成果は、2018年5月15日に米国の学術誌「PLoS Computational Biology」に掲載されました。 ヒトや動物は、さまざまな状況に対してそれぞれ価値付けを行い、より価値の高い状況を目指す戦略を取っていると考えられます。今回私たちは、動物の行動データからその裏に潜む戦略を解読する計算論的手

[zu2]

“その結果、餌が十分ある状態で育った線虫は、「絶対温度」および「温度の時間微分」に応じて報酬を感じていることが明らかとなりました”

[terazzo]

C.elegansさん相変わらずのスーパーモデルぶりだな

[ichan]

“報酬に基づく行動戦略を明らかにする機械学習法（逆強化学習法）を提案しました。逆強化学習法の応用先として、シンプルなモデル動物である線虫C. elegansの温度走性行動に注目しました。線虫を温度勾配においてトラ

[nazoking]

興味深い。どういうことだろう