Michael Crosscombe 研究室
主宰者：Michael Crosscombe
東京大学
AI 要約（直近 5 年の研究成果）
この研究室は、個体から集団へと立ち上がる複雑な行動パターンの仕組みを解明することに取り組んでいます。特にアリの集団行動を中心に、長時間の個体追跡と情報理論的な解析手法を組み合わせて、個々の行動がどのように整理され、集団全体として機能しているのかを調べています。同じ遺伝子を持つアリの中でも、群れの中で留まる個体と外で探索する個体で行動の計算的構造が異なること、また個体の将来の行動が自分の内部状態と周囲の環境情報のどちらからより多く影響を受けるのかといった問いに対して、実験データに基づいた定量的な答えを導いています。
手法としては、個体の移動軌跡データを記号力学や機械学習の枠組みで分析するとともに、統計モデルで複数の仮説（局所的な模倣、化学物質による通信など）を比較検討する方法を用いています。さらに、意思決定の仕組みをコンピュータ・シミュレーションで再現し、集団全体がなぜ効率的に課題を解決できるのかを調べています。こうした研究を通じて、情報の制限や不正確さが必ずしも集団の性能を低下させるのではなく、むしろ創発的な行動や学習効率を高める可能性があることも示しています。
※ AI（Claude）が、公開されている論文要旨から研究の問い・手法・主要な発見を事実情報として抽出・再構成して自動生成しています。誤りを含む可能性があるため、正確性は研究室公式情報でご確認ください。
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研究成果（12 件）
- DOI: https://doi.org/10.3390/e28070749
- DOI: https://doi.org/10.3390/e28040451
- DOI: https://doi.org/10.1162/isal.a.910
- DOI: https://doi.org/10.1109/alife-ciscompanion65078.2025.11030981
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.physa.2025.130424
- DOI: https://doi.org/10.1007/s11721-024-00238-7
- DOI: https://doi.org/10.1162/isal_a_00804
- DOI: https://doi.org/10.1162/isal_a_00713
- DOI: https://doi.org/10.1162/isal_a_00698
- DOI: https://doi.org/10.1162/isal_a_00677
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- DOI: https://doi.org/10.1007/s11721-021-00191-9
- DOI: https://doi.org/10.1162/isal_a_00407
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