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J-GLOBAL ID：202102277788515829   整理番号：21A0460666

情報理論的モデリングによるカイコガ嗅覚探索行動における探索と開発バランスの同定【JST・京大機械翻訳】

Identification of Exploration and Exploitation Balance in the Silkmoth Olfactory Search Behavior by Information-Theoretic Modeling

著者 (8件)： Hernandez-Reyes Cesar A. (Department of Systems and Control Engineering, Tokyo Institute of Technology, Tokyo, Japan) ,  Fukushima Shumpei (Department of Systems and Control Engineering, Tokyo Institute of Technology, Tokyo, Japan) ,  Fukushima Shumpei (MHPS Ltd., Takasago, Japan) ,  Shigaki Shunsuke (Department of Systems Innovation, Osaka University, Osaka, Japan) ,  Kurabayashi Daisuke (Department of Systems and Control Engineering, Tokyo Institute of Technology, Tokyo, Japan) ,  Sakurai Takeshi (Department of Agricultural Innovation for Sustainability, Tokyo University of Agriculture, Atsugi, Japan) ,  Kanzaki Ryohei (Research Center for Advanced Science and Technology, The University of Tokyo, Tokyo, Japan) ,  Sezutsu Hideki (Transgenic Silkworm Research Unit, National Agriculture and Food Research Organization, Tsukuba, Japan)
資料名： Frontiers in Computational Neuroscience (Web)  (Frontiers in Computational Neuroscience (Web))
巻： 15  ページ： 629380  発行年： 2021年 
JST資料番号： U7036A  ISSN： 1662-5188  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： スイス (CHE)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 昆虫探索は,食品またはマテを探るときのような基本的行動として臭気源を探索し,発見する。これは,それらが少数のニューロンを有する乱流臭気プルームの下でそのような挙動を達成する方法を記述する研究を動機づけた。異なる昆虫の中で,カイコガは嗅覚入力に対する明確な運動応答により研究されている。過去の研究において,絹 mothの「プログラム行動」は,臭気ヒットのない期間の期間に基づく一連の操作の平均期間としてモデル化されてきた。しかし,このモデルは,それらの挙動における微細な変動を完全には表現しない。本研究では,実験的バーチャルリアリティデバイスからシルクガ嗅覚探索軌跡を用いた。青色光に反応する光遺伝学的絹ガを用いて正確な入力を達成した。次に,可能なソース位置の信念を持つ確率的学習エージェントとしてそのような軌跡をモデル化した。プログラムされた行動を不整合する操作は,より大きなエントロピー減少に関連し,すなわち,それらは,信念の確実性を増加させる可能性が高いことを見出した。これは,シルクモスが,プログラムされた行動モデルをマッチングまたは不整合することによって,嗅覚情報の探査と開発のバランスをとるために,それらの探索政策におけるいくつかの確率的性を含むことを意味する。昆虫行動のこの情報理論的表現は,ロボットのような人工エージェントにおける嗅覚探索の将来の実施に重要であると信じる。Copyright 2021 The Author(s) All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： エントロピー ,  *情報理論 ,  乱流 ,  *嗅覚 ,  食品 ,  ロボット ,  ニューロン ,  絹 ,  臭気源 ,  *カイコガ ,  昆虫類 ,  プルーム ,  *探索行動 ,  エージェント ,  青色光

著者キーワード (6件)： Bombyx mori ,  走性 ,  嗅覚 ,  倫理学 ,  適応行動 ,  探査-爆発

分類 (2件)： 脳・神経系モデル  (EL02050C) ,  その他の感覚  (EJ13040X)

引用文献 (26件)：

• AcheB. W.HeinA. M.BobkovY. V.PrincipeJ. C. (2016). Smelling time: a neural basis for olfactory scene analysis. Trends Neurosci. 39, 649-655. doi: 10.1016/j.tins.2016.08.00227594700
• BakerK. L.DickinsonM.FindleyT. M.GireD. H.LouisM.SuverM. P.. (2018). Algorithms for olfactory search across species. J. Neurosci. 38, 9383-9389. doi: 10.1523/JNEUROSCI.1668-18.201830381430
• CalhounA. J.ChalasaniS. H.SharpeeT. O. (2014). Maximally informative foraging by Caenorhabditis elegans. Elife 3:e04220. doi: 10.7554/eLife.0422025490069
• CelaniA.VillermauxE.VergassolaM. (2014). Odor landscapes in turbulent environments. Phys. Rev. X 4:041015. doi: 10.1103/PhysRevX.4.041015
• GatellierL.NagaoT.KanzakiR. (2004). Serotonin modifies the sensitivity of the male silkmoth to pheromone. J. Exp. Biol. 207, 2487-2496. doi: 10.1242/jeb.0103515184520

タイトルに関連する用語 (9件)： 情報理論 ,  モデリング ,  カイコガ ,  嗅覚 ,  探索行動 ,  探索 ,  開発 ,  バランス ,  同定