京都大学、機械学習で「動物の行動戦略」を解読

京都大学大学院生命科学研究科の本田直樹准教授、情報学研究科の山口正一朗修士課程学生（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行動戦略を明らかにする機械学習法を考案するとともに、名古屋大学大学院理学研究科の森郁恵教授らとの共同研究でこの手法を線虫に応用して有用性を確認した。 京都大学によると、ヒトや動物は食べ物、お金など何らかの報酬を得るために、状況に応じた行動戦略を取っている。しかし、報酬には実態を伴わないものも含まれているため、自由に行動する動物を観察するだけでは、何を報酬として意思決定しているのかを知ることが難しかった。 そこで、研究グループは線虫の温度走性行動に注目した。線虫は一定温度でえさを十分に与えて成長すると、その成育温度を記憶し、温度にムラがある空間では成育温度に向かって移動する。逆に一定温度化でえさのない飢餓

[k0yoshitsugu]

“逆強化学習法”

[AFCP]

面白そうな研究だなあ。