現在、養殖業が抱える問題の一つとして、餌代が高いことが挙げられる。この解決策として、魚の空腹に合わせて給餌を行うことが有効だが、魚の空腹は時間だけでなく、運動量や水温などによって左右されるため、それを推定する方法は未だに確立されていない。そこで本研究では、ニューラルネットワークを用いて、魚の遊泳情報から空腹状態を推定する方法を見つけることを目的とする。
推定に用いるデータは、魚の遊泳情報を絶対座標で表したものと、相対座標で表したもの、さらにこれらの座標を元に遊泳の軌跡を画像化したものを用意し、それぞれのデータの学習結果を比較し、最も高い精度で推定ができるものを求めた。