科学と技術についての記録

シャチでも祖母の支援によって孫の生存確率が向上――閉経の存在が種の保存を促進

noreply@blogger.com (Hajime K.) — Tue, 10 Dec 2019 12:46:00 +0000

Credit: Center for Whale Research

閉経は、月経が停止し、子供が産めなくなる状態を言う。人間では、およそ50歳位で訪れる状態だが、シャチなどの一部のクジラでも閉経がある。しかし、なぜ閉経が存在するのか、また閉経は進化上何らかのメリットがあるのかなど、閉経の存在には謎が多い。

この閉経の疑問に一端の答えを与える研究結果が2019年12月9日、イギリスのヨーク大学によって報告された。研究チームは、回遊せず、北西太平洋沿岸で、複数の家族グループと共に居住するシャチの2つの個体群を調査。36年間にわたるデータを分析したところ、閉経後のシャチが孫世代の幼獣の生存可能性を高めていることを発見した。また、祖母の孫への影響は、食物が不足している時期でより顕著だったという。

この理由について、研究チームは次のように語っている。居住型のシャチでは、子は母親と生涯一緒に暮らすが、オスのシャチはメスよりも寿命が短く、通常は30年も生き延びることはできない。一方、メスのシャチは、30〜40代で生殖を停止するが、人間と同様に閉経後何十年も生きることが可能だ。そのため、閉経したシャチは、群れの中で最も年齢が高く、最も経験を積んだ個体と言える。その上、自らの子を世話する必要もないことから、孫の世代の幼獣を手厚く支援できるのだ。

この結果は、子を産み続けるよりも、孫の世代に投資した方が種の保存に有利であることを示す。ただし、これが当てはまるのは、閉経後という高齢の個体が群れに貢献できる、生存に知識や経験が重要で、かつ多世代家族を築く種に限られるだろう。

ダイヤモンド量子センサーを統合したミリスケールの量子センサーモジュールを開発　MIT

noreply@blogger.com (Hajime K.) — Wed, 09 Oct 2019 22:09:00 +0000

MITは2019年9月25日、ダイヤモンド量子センサーを統合したミリスケールの量子センサーモジュールを開発したと発表した。このモジュールは、室温で動作し、単体で磁場の方向と大きさを検知できるという。

量子センシング

ダイヤモンドは、窒素を取り込むと隣接位置の1つが空孔になり、窒素空孔（NV）センターと呼ばれる欠陥を形成する。このNVセンターは、周辺環境の変化を敏感に検知してその量子状態を変える。そのため、NVセンターを持つダイヤモンドは、次世代の超高感度センサーとして注目されている。

しかし、従来のダイヤモンド量子センサーでは、マイクロ波発生器やレーザー、光やマイクロ波の導波路、センサー、光学フィルターなどの大型の周辺機器を必要とし、それらはキッチンテーブルほどのサイズになっていた。

実用化可能なサイズの量子センサーモジュールを開発

そこで、MITの研究者は、標準的なCMOS技術を用いて、NVセンターの制御と測定に不可欠なマイクロ波発生器、光学フィルター、光検出器を200μm×200μmのフットプリントに統合した量子センサーモジュールを開発した。

このモジュールでは、量子状態を検出する光検出磁気共鳴（ODMR）は以下のように機能する。まず、緑色レーザーでNVセンターの量子状態を励起させると、それに伴って電流が発生。その電流に応答してNVセンターへのマイクロ波が掃引される。すると、NVセンターは、そのときの量子状態に応じて複数の赤色光子を放出。その光子は、NVセンターの下方に配置されたフォトダイオードによって検出される。また、ダイヤモンドとフォトダイオードの間には、金属格子が配置されており、ノイズとなる緑色レーザーを吸収する機能もある。

すでに研究者らは、設計を改善して感度を100倍向上させる第2世代のセンサーを国際会議「International Solid-State Circuits Conference」にて発表。また、感度を1000倍高める見通しも立っているという。

研究者らは、この量子センサーモジュールの用途として、脳神経イメージングへの適用を考えており、ニューロンの発火の強度と方向を検出できると説明している。

さらに、この量子センサーモジュールは、磁場を精密に検出できるため、丁寧にマッピングされている地球の磁場と照らし合わせることで、既存のGPSの代替にも使えるとしている。

センサーとアクチュエータを兼ね備えた柔軟な人工皮膚を開発――VRのリアリティ向上に期待

noreply@blogger.com (Hajime K.) — Tue, 01 Oct 2019 07:44:00 +0000

Credit: EPFL

スイス連邦工科大学ローザンヌ校は2019年9月27日、触覚フィードバックを伝える柔軟な人工皮膚を開発したと発表した。この人工皮膚は、着用者の動きを即座に検知して、皮膚感覚をフィードバックする能力を持つという。

触覚とハプティクス

触覚は、視覚や聴覚と同じく、周囲をどのように知覚して、周囲にどんな影響を与えるかについて重要な役割を果たす。

例えば、コップを持ち上げたことがない人は、能動的にコップを掴み、掴む力に応じた硬さや滑らかさを感じてみないと、どの程度の力で掴めば持ち上げられるのか分からない。

つまり、人間は、周囲への能動的な接触によって触覚が得た情報を下に、どのように行動するかを決定する。

一方、触覚に関係したハプティクスと呼ばれる技術がある。この技術では、利用者に力や振動、動きなどを与えて触覚を刺激し、情報を伝える。スマートフォンのバイブに使われていると言えば分かりやすいだろう。

最近では、仮想現実（VR）のリアリティを高度化させるものとして、フライトシミュレーターなどにも活用されている。

しかし、さらに高度なリアリティを得るためには、利用者の動作を検知し、その動作に対応した応答が必要だ。そのためには、検知するセンサーと振動等を与えるアクチュエータの両方を装着しなくてはならず、装着性や軽量性、柔軟性などに課題があった。

センサーとアクチュエータを統合した人工皮膚

そこで、スイス連邦工科大学ローザンヌ校（EPFL）の研究者らは今回、センサーとアクチュエータの両方を統合した柔軟な人工皮膚を開発した。

この人工皮膚は、空気圧アクチュエータによって形成された層と、その上のセンサー層から構成。センサー層は、液体と固体のガリウム混合物で作られた柔軟な電極を含む。

アクチュエータは、空気に満たされた層を最大周波数100Hzで急速に膨張、収縮させて振動等を実現する。一方、センサーは皮膚の変形を連続的に測定。データをマイクロコントローラーに送信して、着用者の動きに応じて送信される感覚を調整する。

さらに、この人工皮膚は、手首に着用すればぴったりと形状を一致させ、圧力と振動を着用者に与えることが可能だ。また、その歪みセンサは皮膚の変形を継続的に測定。変形にあった触覚フィードバックをリアルタイムに生成できる。耐久性も高く、最大100万回、元の長さの4倍まで伸長させることが可能だ。

研究者らは、次のステップとして、体全体を覆う人工皮膚の開発を進めると説明。それにより、リハビリテーション医療やVR、人間とロボットのインターフェイスの強化まで、様々なことに応用できるとしている。

免疫抑制薬を必要としない脳細胞の移植手法を開発――免疫システムを訓練することで移植細胞への攻撃を抑制

noreply@blogger.com (Hajime K.) — Sat, 28 Sep 2019 10:45:00 +0000

ジョンズ・ホプキンス・メディスンは2019年9月16日、免疫抑制薬の服用を必要としない脳細胞の移植手法を開発したと発表した。この手法により、生来の遺伝子疾患に対する治療法開発が進展する可能性があるという。

遺伝子疾患治療の障害となる免疫システム

先天性大脳白質形成不全症を知っているだろうか。乳幼児のおよそ10万人に1人が発症し、けいれんや筋緊張の異常、痙性麻痺などを患う。日本で難病に指定されているように、治療法は現在のところ確立されていない。

先天性大脳白質形成不全症は、ペリツェウス・メルツバッハー病などの11種類の病気によって発症し、これらの病気は、共通して大脳の髄鞘（ミエリン）を形成する遺伝子の遺伝子変異によって引き起こされる。

このような遺伝子疾患の治療法として、ジョンズ・ホプキンス・メディスンの研究者は、健康な細胞の移植、もしくは病気の細胞や損傷・欠損した細胞を引き継がないように設計した細胞の移植を考えた。

しかし、欠陥のある細胞を置き換えるには、哺乳類の免疫システムが障害となる。免疫システムは、自己と非自己の組織を迅速に識別し、非自己である外来の侵入者を破壊しようと攻撃するからだ。

この免疫システムを弱める免疫抑制薬も存在するが、抑制対象を選べないため、患者は感染症に脆弱となり、副作用をも被る。また、免疫抑制薬は一生涯、服用し続ける必要があることも問題だった。

免疫システムを訓練して移植細胞を保護

この免疫反応を副作用なしで止めるため、ジョンズ・ホプキンス・メディスンの研究チームは、外来の侵入者と戦う役割を持つT細胞を操作する方法を探索した。

具体的には、T細胞が自己を攻撃しないように調整する「共刺激シグナル」に注目。共刺激シグナルの通常の機能に沿った形で、移植した細胞を「自己」として受け入れるよう、免疫システムを訓練することを考えたのだ。

そこで、研究チームは、まず3種類のマウスを用意した。用意したのは、正常なマウス、ミエリンを生成するグリア細胞を形成しないように遺伝子操作したマウス、免疫応答を起こすことができないマウスだ。

これらのマウスに、光るように遺伝子操作した、ミエリンを生成するグリア細胞を移植。その後、6日間だけ、自己免疫応答を抑制するアバタセプト（CTLA4-Ig）と抗CD154を投与して免疫応答を阻害した。

その結果、T細胞を訓練しなかった、つまり免疫応答を阻害しなかったマウスでは、移植した細胞はすぐに死に始め、21日目で細胞は完全に検出されなくなった。一方、T細胞を訓練したマウスでは、203日間にわたって移植したグリア細胞を維持していた。

このことは、T細胞の移植細胞に対する攻撃の選択的な阻害に成功したことを意味するという。

次に研究チームは、MRIを使用して、移植したグリア細胞が正常にミエリンを生成しているかどうかを調査。グリア細胞が活発なマウスの脳と非活発なマウスの脳を比較したところ、T細胞を訓練したマウスのグリア細胞が脳の適切な部位に存在していることを確認した。

この結果は、移植された細胞は成長することができ、通常の機能を発揮できることを示しているという。

研究チームは、これらの成果を脳へ細胞を伝送する研究と組み合わせることで、将来的には脳全体の修復が可能になると見込んでいる。

土壌の性質を変えてしまう気候変動――25年の降雨増加で土壌の水の吸収能が著しく低下

noreply@blogger.com (Hajime K.) — Thu, 19 Sep 2019 10:30:00 +0000

ラトガース大学は2019年9月10日、降雨量の増加は土壌が水を吸収する能力を低下させる可能性があると発表した。これにより、地下水への供給、食料生産、水害に対する安全、生態系などに深刻な影響を与える可能性があるという。

より進行していく気候変動

近年、世界各地で、記録的な温度上昇や温度低下、大雨等、様々な気候変動が起こっている。その原因としては、温室効果ガスの増加による温暖化や森林の破壊など、様々なものが考えられる。そして、それは人類の活動が主要因との見方が大勢を占める。

地球温暖化を考える際、海洋の存在も無視できない。海洋は、地球全体で蓄積される熱エネルギーの約9割を吸収。また、人間が排出した二酸化炭素の約3割を吸収しているとされる。それにより、海水温も上昇しているため、近年の特異な暴風雨の発生なども温暖化が主因であると見られている。

あまり知られていないが、土壌の影響も無視できない。これまで森林は、土壌の微生物などが排出した二酸化炭素も含めて、人類が排出した二酸化炭素も吸収する、二酸化炭素の吸収源とされてきた。しかし、土壌から排出される二酸化炭素の量は、地球全体で年間約3600億トンと推定。人類が排出する二酸化炭素の約10倍にも相当する。そして、温度上昇は、土壌の微生物を増加させる可能性がある。そのため、温暖化は予想よりも早く進行し、さらなる気候変動の原因となる可能性がある。

土壌の水に対する特性がわずか25年で変化

Credit: Rutgers Today

これらの気候変動、特に降雨量の増加による土壌の変化を調査するため、ラトガース大学などの研究者らは、草原に25年間、スプリンクラーで水を供給する実験を実施した。その結果、降雨量が35％増加することで、土壌の保水力はわずかに上昇するものの、水の浸透率が21～33％減少することを発見した。

研究者らは、浸透率の減少は、降雨量の増加によって草原の植物の根が肥大化し、孔隙（土壌中の隙間）の拡大を阻害したことが原因と推測している。また、水を加えたり取り除いたりしたときの、土壌の膨張と収縮のサイクルが減少したことも影響しているという。

研究者らは、降雨量の変化は土壌の性質を思いのほか急速に変えてしまうと説明。近年の気候変動によって、水と土壌の関わりが変化している世界の地域でも、土壌の性質が変化する可能性があるとしている。

脳の信号を読み取り患者が感じる痛みを検出　MITなど

noreply@blogger.com (Hajime K.) — Mon, 16 Sep 2019 20:56:00 +0000

Credit: Massachusetts Institute of Technology

痛みをコントロールすることは、医療従事者にとって長年の課題だ。それは、病院を訪れる人のほとんどが、何らかの苦痛を理由にしていることからも理解できる。

一方、「なぜ痛みが起きるのか」「痛みはどのように脳に伝えられ、認識されるのか」といった痛みのメカニズムは、分子生物学や脳科学の発展により、大部分が解明されている。

しかし現状、痛みへの対処は、患者自身の報告から痛みのレベルを推測し、薬剤で痛みを抑えるという手段が大部分を占める。そのため、患者が鎮痛剤に依存するリスクがあったり、鎮痛剤の過小投与から慢性疼痛や合併症を引き起こしたりする可能性があった。さらに言えば、子供や認知症の高齢者、術中の患者らが感じている痛みを理解することは難しかった。

携帯型のデバイスで脳活動を計測し、痛みのレベルを測定

この痛みの問題に対応するため、マサチューセッツ工科大学（MIT）などの研究者らは、携帯型脳神経画像化デバイスからの脳活動を分析して痛みのレベルを測定するシステムを開発した。

開発にあたり、研究者らは、脳活動の測定に近赤外脳機能計測法（fNIRS）を採用。脳活動の分析には、新たに開発した機械学習技術を適用した。

fNIRSでは、本来は頭部全体に設置するセンサーを、額周辺の数個の設置だけにとどめた。これは、痛みの情報は全て前頭前野で統合されるため、前頭前野の観測だけで十分だと考えたからだ。

また、機械学習では、被験者に対し実際に痛みを与えながら脳活動を測定。疼痛のモデルを生成した。このとき、被験者全体の平均的な疼痛モデルだけでなく、年齢や性別などで分けたサブモデルも生成した。それは、年齢や性別などで痛みの反応が異なる場合、全体のモデルだけでは精度が低下する可能性があるからだ。その結果、この疼痛モデルは、患者が痛みを感じているか否かを約87％の精度で検出できるまでとなった。

研究者らは、今回開発したシステムにより、意識のない患者やコミュニケーションが困難な患者の痛みの診断・治療が可能になると説明。それにより、手術後に発生する慢性痛などのリスクを減らせると述べている。

ブラックホールの一部がダークエネルギーから構成されていることを導出――ブラックホールの存在が宇宙の膨張に影響

noreply@blogger.com (Hajime K.) — Sun, 15 Sep 2019 19:28:00 +0000

宇宙は、ビックバンによって誕生し、現在まで膨張し続けているといわれている。

それは、1929年にハッブルが、天の川銀河外の全ての銀河が遠ざかっていることを観測したことで明らかになり、現在では膨張率も精密に測定されている。

一方、理論的には、1922年にフリードマンがアインシュタイン方程式から膨張宇宙解を導出していた。

さらに1998年には、観測から膨張が加速していることが明らかになり、これを説明するため、宇宙には物体に反重力を及ぼすダークエネルギーが満ちているという理論が有力になった。

しかし、ダークエネルギーは、未だ観測されておらず、また宇宙の進化の中でどのように生成したのかなど、そのほとんどが謎に包まれている。

宇宙の膨張モデル導出の誤りを発見

このような背景の中、ハワイ大学マノア校は2019年9月9日、アインシュタイン方程式から宇宙の膨張モデルを導くときの誤りを特定し、修正したと報告した。

その結果、ブラックホールや中性子星などの重力崩壊した星が、スケールの全く異なる宇宙の成長に影響することを確認。また逆に、宇宙の膨張率という宇宙全体の事象が、ブラックホールなどの個々の天体についての情報を提供することを明らかにした。

物理学者は通常、宇宙の成長などの大きなシステムを考えるときには、その中に含まれる小さなシステムの詳細には影響を受けないと仮定する。しかし、ハワイ大学の研究者は今回、白色矮星・中性子星・エキゾチック密度星・ブラックホールといったコンパクト星に対しては、この仮定があてはまらないことを示した。

また、現在測定されている宇宙の膨張率では、特異点があるとされるブラックホールだけではなく、ダークエネルギーから構成される天体（Generic Object of Dark Energy (GEODE)）も存在しうることを導出。ブラックホールと認識されている天体の一部がGEODEであるとする可能性を示した。さらに、宇宙に満ちているとされるダークエネルギーが自然に生成されることも導いている。

さらに、研究者らは、今回の結果を、2016年にLIGOとVirgoが重力波を通して観測したブラックホールの衝突に適用。GEODE同士の衝突と仮定したところ、シミュレーション予測の約5倍と観測された一対のブラックホールの質量が、おおよそ観測と一致していることを見出した。

研究者らは、今回の研究から、観測されたものの未だ解明されていない様々な現象は、GEODEの存在を想定することで説明できると予想している。

タイタンの湖は地殻下の窒素の爆発で形成　NASA

noreply@blogger.com (Hajime K.) — Thu, 12 Sep 2019 17:24:00 +0000

Credit: NASA/JPL-Caltech/University of Arizona/University of Idaho

土星の衛星、つまり地球の月のような存在であるタイタンの表面には、湖や海が広がっていることを知っているだろうか。

地球上では、水は氷、水、水蒸気と状態を絶えず変えながら循環しているが、タイタンでも、メタンやエタンなどの炭化水素の循環が起こっている。これは、タイタンの表面温度が平均-180℃であるのに対し、メタンの融点と沸点がそれぞれ-182.5℃と-161.6℃、エタンの融点と沸点がそれぞれ-183℃と-89℃であることによる。つまり、タイタンには油の海や湖が広がっており、油が氷結や蒸発などを繰り返しながら循環している。

タイタンでのメタンやエタンの循環は、2004年から2017年まで土星系の観測を続けた土星探査機カッシーニによるレーダー探査と、2005年にタイタンに着陸した小型探査機ホイヘンスからのデータに基づく。

タイタンで発見されたメタンの湖とカルスト湖と類似した湖

カッシーニらが取得したデータは、現在でも解析が続いており、2019年4月には、タイタンの北側に深さ100m超のほぼメタンのみで満たされた湖を発見。西側には、切り立った丘や台地の上にある直径数十キロメートルの深い湖の存在を報告した。

メタンの湖の発見は、タイタンの南半球で発見されたほぼ同量のメタンとエタンで満たされた湖との比較から、科学者に驚くべきことと受け取られた。それは、地域によって循環する物質が異なることを示唆するためだ。

西側で発見された湖について、科学者は地球のカルスト湖と似たプロセスで形成されたと予想。それは、西側の湖の水深が深いことから、雨が単に溜まったのではなく、溶解しやすい岩石が侵食されるといったカルストのようなプロセスがあったと考えたからだ。

また、タイタンの北半球西部で発見された浅い湖に関する論文も示唆に富む。タイタンでは、29.5年周期で季節が移り変わると予想されていたが、この周期における冬期に湖が観測され、7年後の春分には消滅していたことが報告されたのだ。湖は、大気中に蒸発したり、地下に流れ込んだりしたと予想されており、この発見はタイタンの水循環の裏付けともなっている。

窒素の爆発によって形成されたタイタンの湖

Credit: NASA/JPL-Caltech

一方、アメリカ航空宇宙局（NASA）は2019年9月9日、切り立った縁を持つ一部の湖は、温められた窒素の爆発によって形成されたとする理論を発表した。対象は直径数十キロメートル程度の小さな湖に限るとしているが、これは、地球のカルストと同様なプロセスによって形成されたとする既存の理論に反する。

この新しい理論では、タイタンの地殻には液体窒素が溜まったポケットが存在し、温められた窒素が爆発的に気化。クレーターが形成され、メタンの湖になったと説明する。これは、タイタンの北極近辺のいくつかの湖が、あまりにも急峻な縁を持っており、緩い縁となるカルスト湖では説明できないことから来ているという。

この理論は、タイタンがおよそ5～10億年前は、寒冷期にあったとする既存の説とも整合的だ。この寒冷期では、窒素は大気を支配し、窒素の雨が降り、タイタン表面は窒素で凍りついていた。そして、地殻で凍っていた窒素は、地殻表面よりも高温な地殻下へと循環し、液体窒素としてプールされていた。その後、温暖期になると、大気中の窒素は気体としてのみ存在できるようになるが、地殻下にプールされた液体窒素は残ったままだ。その窒素が、局所的な加温などによって急速に膨張、爆発的に広がることでクレーターが形成されるというのが、この理論のシナリオだ。

科学者は、今後もカッシーニが残したデータの精査・解析は続くと説明。それにより、タイタンも含めた土星系は、より解明されていくだろうと述べている。

高い断熱性能を示す10原子厚さの薄膜を開発　スタンフォード大学

noreply@blogger.com (Hajime K.) — Sat, 07 Sep 2019 15:22:00 +0000

スマートフォンやノートパソコンなどの小型化が進んでいる電子機器では、CPUや電源回路等から発する熱をいかに制御するかが問題となっている。特に、バッテリーであるリチウムイオン電池は熱に弱く、破裂・発火する事態もたびたび報告されている。

そのため、技術者は、ガラスやプラスチック、空気の層などでCPUや電源回路等の熱源を断熱。さらに、放熱を考慮した設計を行うことで、機器の損傷を防ぎ、ユーザの安全を図っている。

高い断熱性を示す10原子厚さの薄膜を開発

このような、機器を小型化しつつ適切に断熱するという課題に対し、スタンフォードの研究者は、複層ガラスのアイデアを転用。単原子厚さのグラフェンと3原子厚さの他3つのシート状材料を重ねた合計10原子厚さの4層の絶縁体を作製した。その厚さは、メートル換算で2〜3nm、紙の約50000分の1と薄い。また、熱抵抗の測定から断熱性能を評価したところ、100倍の厚さ（0.2～0.3μm）のガラスシートと同等の断熱性を示した。

研究者は、2次元物質間の熱は、フォノンのたわみ波モードで伝導。そして、それぞれの2次元物質が有するたわみ波モードに対する状態密度の重なりが大きいほど、熱は伝わりやすいと説明している。つまり、2次元物質間では、平面と直角方向の振動によって熱が伝わり、その熱量は、同じ大きさのエネルギーを持つ振動が2次元物質間で多いほど大きいことを意味する。

研究者は、これを断熱材として応用するには、電子部品上へのスプレー、または堆積などによる薄膜の大量生産技術を開発する必要があると説明。また、熱変化によってデータを書き込む、相変化メモリなどへの応用可能性も示唆している。

記憶はどのようなメカニズムによって強化されるのか　カリフォルニア工科大学

noreply@blogger.com (Hajime K.) — Thu, 05 Sep 2019 15:55:00 +0000

最新の研究では、生物の記憶は脳に蓄積されるのではなく、符号化されていると考えられている。そして、記憶するとは脳細胞のつながりが活性化することで、思い出すとは同じ脳細胞のつながりが再び活性化することでしかないという。つまり、去年行った旅行の風景や自分の大切な人のことなどは、いくら調べても脳内のどこにもないことを意味する。

記憶強化の神経生理学的メカニズム

一方、私達は記憶について、同一の事柄について経験すればするほど忘れにくく、思い出しやすくなることを経験的に知っている。この誰もが知っている記憶についての知見が、カリフォルニア工科大学の研究グループによって神経生理学的な観点から明らかにされた。

研究グループは、マウスを用いた実験により、強固な記憶は同期して発火する複数のニューロンの集合体によって符号化されていることを発見した。そして、そのニューロンの集合体は、記憶維持のための冗長性を持っていることが分かった。

実験では、様々なシンボルをマークした直線状の囲いを用意し、その両端に砂糖水を配置。マウスを囲いの中に放し、探索させながら、マウスのニューロンの活動を測定した。すると、シンボルを目にしたとき、マウスは単一のニューロンを活性化させた。これを何度も行ったところ、マウスは砂糖水の位置を記憶。さらに、シンボルを目にしたときに多くのニューロンを同期して活性化させた。

次に、記憶がどのように消失するかを調べるため、最大20日間マウスを囲いから離した。その後マウスを囲いに戻すと、マウスは囲いの中の情報をすぐに思い出していた。また、そのときのニューロンの活性化を分析したところ、一部の異なった活動を示したニューロンを除き、20日間のブレーク前の活性化と同一であることを確認した。これは、ある記憶として符号化されているニューロンの一部が不活性、または損傷していても、強固な記憶の冗長性から、その記憶は想起できることを示す。

この発見は、ニューロン間の接続強化が記憶を強固にするという従来の理論とは異なる。そして、記憶を符号化するニューロンの数を増やすことで、記憶がより長く維持できることを意味している。

研究グループによると、この研究は、脳卒中やアルツハイマー病などを原因とする、脳細胞の損傷による記憶への影響を理解する上で助けになるという。また、記憶を符号化するニューロンの数を増やすことができれば、記憶の喪失を防ぐ助けになるとしている。

視覚認識のための3種類の処理ユニットを新たに発見　ソーク研究所

noreply@blogger.com (Hajime K.) — Thu, 22 Jun 2017 15:46:00 +0000

Credit: Wikipedia

人が見えるものを認識するとき、網膜から入力された情報は、電気信号に変換されて、脳の後頭部側にある一次視覚野（V1）に送られる。

V1には、視覚の空間情報のマップがある。つまり、視野をグリッドで区切った場合に、対応するブロックを処理するための部位がV1に存在する。

しかしV1では、局所的なエッジ（輪郭）を捉えているに過ぎず、それは、視野のグリッド一つ一つを、コントラストだけを取り出した像に変換していることを意味する。（ウィキペディア：ガボールフィルタを参照）

V1で抽象化された像は、二次視覚野で更なる処理を受けるが、視覚野は五次まで存在するにも関わらず、どのような処理を行っているのかほとんど分かっていない。

二次視覚野の3種類の処理ユニット

この二次視覚野における認識処理の一端が、ソーク研究所の研究者らによって提出された。

研究者らは、スパイクデータ共分散や畳み込みモデルなどの方法をまとめた神経応答に対する統計的分析手法を開発。自然の風景の映像を見ている霊長類の脳反応の公開データに適用した。

解析結果から、V2ニューロンがエッジの組み合わせに応答し、3つの原則に従って視覚情報を処理していることを明らかにした。

原則の第1は、位置的に近傍かつ同方向のエッジをまとめる処理があることで、これはオブジェクトの輪郭の認識をより強固にする。

原則の第2は、ある方向のエッジの活性と、それから直交方向で同じ位置のエッジの抑制を組み合わせる処理が存在することである。ある方向のエッジが活性の場合、ふつう同じ位置の直交方向のエッジは抑制されているはずである。V2ニューロンでは、この二つをまとめる処理があるのだ。

原則の第3は、以上2つの原則に従った複合エッジ処理が空間的に連続することでオブジェクトの輪郭とテクスチャ（手触り、または質感）を形成していることである。

研究者らは、発見した原則を組み込んだモデルを2次畳み込みモデル（Quadratic Convolutional model）と命名。画像処理アルゴリズムとして追加したところ、映像認識のパフォーマンスが向上したという。

研究者らは、この3原則はロボットなどの物体認識アルゴリズムに直接応用できるとしており、また今後、脳内の同様な処理法が発見され、物体認識アルゴリズムに追加されるたびに、コンピュータによる画像認識のパフォーマンスは向上していくだろうと述べている。

人工知能による画像認識高度化への二つの道筋

この研究は、人工知能による画像認識高度化への道筋を示しているように思える。

ディープラーニングは、代表的な画像認識法として知られ、視覚野と同様の多層構造を持つ。それは、ディープラーニングで用いられる畳み込みニューラルネットワーク（CNN）が、一次視覚野のニューロン構造を模倣していることに起因する。

そして実際、CNNの浅い層では、一次視覚野で活性するような像が、特徴量として得られる。

CNNのより深い層で、どのような基準により画像認識を勧めているか分からないが（実際に人間に理解できていない）、CNNの中層辺りから得られる特徴量を見る限り、輪郭とテクスチャから構成したような像は見当たらず、今回の研究で発見されたような処理は行われていないように思える。

このことは、人工知能による画像認識に二つの道筋を示す。一つには、画像によってはすでに人間以上の認識能力を示している現在の方法を進めていく道。もう一つには、人間の視覚野の理解が進むごとに、その知見を加えていく道である。

前者の道は、主観的な視覚しか持たない人間（人間の視覚には補正がかかっている）とは異なる、客観的な視覚を持つ知的存在を生み出す可能性があり、そんな存在から生み出される思考や知識がどのようなものになるのか極めて興味深い。

また後者の道は、色に温度を感じてしまうような人間と同様の知的存在を生み出すことにつながるだろう。

人工知能による寿命の予測――5年以内の死亡を69％の正確さで予測

noreply@blogger.com (Hajime K.) — Tue, 13 Jun 2017 02:31:00 +0000

医療へ人工知能（AI）を利用する試みが急速に広がっている。

東京大学医科学研究所による遺伝子データからの、癌の発症に関連する遺伝子変異の選出。Enlitic社による、医療画像からの病変の発見。そして恣意的になりがちなうつ病のAIによる診断基準の確立まで、AIの医療現場への適用が始まっている。

国も生活習慣病予防にAIを活用する方針を固めた。健康保険組合などが蓄積するデータを収集し、どんな人間が病気にかかりやすいかAIによって判定。患者予備軍に自動的にメールなどで改善策を助言する。

人間の寿命を予測する

より先を見据えた研究も進展している。アデレード大学は、AIに胸部の医療画像を分析させることにより、5年以内に死亡する患者を予測できたと発表。AI技術の進展や、より大規模な画像データの学習により、患者の寿命さえも高精度に予測できる可能性がある。

一般に、患者の余命を予測することは難しく、癌の末期で余命3か月といった極端な場合を除き、その精度は極めて低いと言われている。

研究グループは、深層学習によりAIに医療画像を理解、分析させる方法を調査し、患者48人の胸部写真を分析させた。結果、69％の正確さでどの患者が5年以内に死亡するかを予測することに成功した。

その正確さは、臨床医が分析した場合の精度に匹敵。また、AIが画像の何を見て余命を予測したのか分からなかったケースもあり、医師には発見できない病変や異常を発見できる可能性もあるという。

研究グループは、この研究から、医師が個人に合わせた治療をできるようになり、また重篤な病気の早期発見につながるとしている。また、次の段階の研究として、数万の患者の画像をAIに分析させる予定だ。

現状、認知症に対する類似技術はない

このような技術の進展によっても、減少しないと思われる幾つかの疾患がある。

近年の死亡原因の上位にある癌や心・血管病は、予防や早期発見によるインパクトが強く、AIの活用で著しい成果を出すことが予想される。

しかし、認知症の予防につながる類似技術は現状存在しないと思われ、また高齢者が怪我をきっかけに障害者となってしまうことも防ぐことはできない。

人間の寿命が伸びた場合、このような人々の増加、そしてケアが問題になってくる。これに対応するには、介護現場へのロボットの導入が必須であり、それは否応なく進展すると考えられる。

そして遂には、大量の高齢者を世話するロボットだけの巨大な高齢者介護施設が出現し、介護従事者は施設の管制室にのみ常駐する。そんな未来が思い浮かぶ。

金属有機構造体による空気からの水抽出技術ーー全湿度レベルに対応可能

noreply@blogger.com (Hajime K.) — Tue, 16 May 2017 04:22:00 +0000

国連による2014年の試算によると、世界中で、推定7億6800万人が安全な水を利用できず、35億人が水に関する何らかのストレス下で生活しているという。しかし世界の水需要は、産業の発展によって2050年までに約55％増となり、世界の人口の40％が水資源に制限のある地域に住むことになると予想されている。

しかしながら水資源を生みだす従来の技術、下水などの汚染水の処理技術、河川や地下水の資源回収技術、海水淡水化技術などは、地理的条件や大規模な投資を必要とし、事態を打開する技術としては不十分だ。

空気から水を抽出する技術

そこで考え出されたのが、空気中から水を抽出する技術である。

アフリカのナミブ砂漠に棲む甲虫を参考にした技術では、微小な凹凸で覆われた甲虫の翅を模倣。親水性と撥水性を兼ね備えた表面加工によって、自動的に水を吸着し、タンクに流して集める。

この技術は、同様の性質を持つ網を積層することによってさらに性能を上げ、実用化が始まっている。アタカマ砂漠にある海岸沿いの山では、そこで発生する濃霧から1日最大12リットルの飲み水を生成し、エチオピアでは、1日に約50〜100リットルの水を集められる安価な給水塔が使用されている。

しかしこれらは、どれも海風や濃霧、高湿度の大気を必要とする。一方、この技術が使えない乾燥した地域では、空気を冷却することにより水を収集する方法も行われている。しかし、冷却するためにはエネルギーが必要であり、エネルギーを得るためにはしばしば大量の水を必要とする。よって、この方法は資本のある国だけでしか用いることはできない。

全湿度対応の水抽出技術

このような状況の中、マサチューセッツ工科大学（MIT）とカリフォルニア大学バークレー校（University of California, Berkeley）の研究チームは、湿度によらず、太陽熱だけで動作する、大気からの水抽出技術を開発したと発表した。

この技術では、金属有機構造体（MOF）と言われる、人工的に合成された多孔質体を用いる。それはMOFが、内部表面積が大きいスポンジ状の構造をもち、化学成分の調整によって表面の性質を親水性や吸水性に自由に変化させることができるからだ。

研究チームは、夜間はMOFに水分を吸収させ、昼中にMOFの水分を収集する装置を作製した。その装置は、密閉可能で上面に日光を取り入れる窓がある箱と、箱の下に取り付けられた水を貯めるタンクから成る。チームは、MOFの上面を太陽熱を吸収するために黒く塗って箱の上内側に貼り付け、箱の下内側に蒸気を液化する凝縮器を取り付けた。

この箱を夜間開けたままにすると、MOFは外気から水分を吸収。そして日中、箱を密閉すると、太陽熱によってMOFの上面が熱せられ水蒸気が遊離、水蒸気は凝縮器へと向かい液化してタンクへ流れる。

これらの反応は、箱の開閉以外すべて自動で、湿度20%の大気でも1kgのMOFから1日2.8リットルの水を生成するという。しかもMOFは、その特性を様々に変化させられるため、全水分濃度から水を抽出するのも夢ではないとしている。

コストの問題もすでにクリアしてるようだ。この実験で用いたMOFは、ジルコニウムという1kg当たり150ドルの高価な素材から成る。しかしチームは、ジルコニウムを安価なアルミニウムで置き換えるMOFの設計に成功しているというのだ。アルミニウムは、1kg当たり1.5ドル程度とのことなので、早期の実用化が見込まれる。

導入されたときの環境変化は？

しかし、このような技術が広範に導入されたときの環境変化も気になるところだ。オアシスや地下水脈の消失、河川の流量低下など様々な影響を想像できる。

しかし、井戸の枯渇による地盤沈下のような事象と異なり、大気への影響を予測するのは極めて困難で、やってみないとわからないところがある。

そのため、この技術を導入するときは実地検証を繰り返し、広い範囲の大気を調査する必要があるだろう。また、何か起きたときに対応できるよう様々な代替技術も準備しておくことが重要だ。

さらなる想像を膨らませるなら、ある国へ大量に導入されたMOFの水抽出により、隣国の重要河川が干上がり、戦争が勃発するなどといった近未来SFさえ思い描ける。このMOFによる水抽出技術は、それほどにインパクトがあるように思えるのだ。

量子回路冷却器の開発に成功ーー量子コンピューティングの精度向上に期待

noreply@blogger.com (Hajime K.) — Wed, 10 May 2017 11:41:00 +0000

D-Wave SystemsによるD-Waveの発表によって、実用的な量子コンピュータ開発の世界的な競争が始まっている。

D-Waveは、組み合わせ最適化問題の計算に特化。すでに、グーグルによるまばたき検出ソフトの開発、ロッキード・マーティンやNASAによる航空機の制御ソフトのバク検出や系外惑星探索などに使用されている。

今後の応用として、タンパク質の安定構造を算出して複雑な医薬品や肥料を合成することや、D-Waveを機械学習の変数選択やクラスタリングに使用して人工知能を開発するなどが考えられる。

一方で、D-Waveに代表される量子デバイスは、熱や環境によるノイズの影響を受けやすく、熱による揺動を軽減する技術や誤りを訂正する技術の進展が求められている。

ナノスケール量子冷却器

この問題への対処に有望な技術として、アールト大学の研究チームは、量子コンピュータを冷却するための、ナノスケールの量子回路で構成される冷却器を開発した。論文は2017年5月8日、「Nature Communications」で公開された。

研究グループは、単一電子のトンネル効果によってトンネルした電子が、環境からエネルギーを奪うことを利用しようと考えた。そこで、冷却器を厚さ2ナノメートルの絶縁体と接着し、冷却器の電子に電子がトンネルするエネルギーを僅かに下回るエネルギーを与えるのだ。すると電子は、近くの冷却対象からエネルギーを奪い、対象はエネルギーを失って冷却されると予想できる。

グループは、量子ビット状の超伝導共振器に適用し、共振器の冷却を確認。また結果は、理論計算と定量的に一致したという。また冷却器は、トンネルする電子のエネルギーを調節することにより、冷却を停止することも可能とのこと。

この冷却器により、量子ビットを計算開始時にまとめて初期化するだけでなく、量子ビットを必要に応じて冷却できる可能性がある。それは、量子計算の有害なエラーを取り除き、誤差を減らす技術につながるとしている。

量子メモリへの応用

また、量子メモリへの応用も考えられる。量子メモリは無数の量子ビットから構成され、量子ビットは量子ドットや超電導量子ビット、スピンなどで実現される。これらの量子ビットをメモリとして使用する場合、物理系ごとにビットの初期化や読み書きの方法は異なる。

このような量子ビットの制御装置として、今回の冷却器は使い勝手が良さそうだ。ナノスケールの冷却器は、1つの量子ビットごとに設置できる可能性があり、個々の量子ビットのエネルギーをある程度制御できるのはインパクトが大きいと思う。

糖尿病性網膜症を人工知能によって正確率94％で検出　スタンフォード大学

noreply@blogger.com (Hajime K.) — Mon, 08 May 2017 12:16:00 +0000

スタンフォード大学（Stanford University）の研究者は2017年3月27日、ディープラーニングを使用して糖尿病性網膜症を検出するアルゴリズムを作成したと発表した。糖尿病による失明を世界中で減らせる可能性がある。

糖尿病には世界中で4億1500万人以上の人々が罹患しており、成人の11人に1人が糖尿病患者だ。糖尿病人工は年々増え続けており、日本においては2016年に316万人に達した。

なかでも、糖尿病患者の約45％が患う糖尿病性網膜症は、失明に至る可能性があり、早期の検出と治療が必要とされる。しかしその検出には、眼の後部を直接検査し、眼底のカラー写真を評価する必要があるため、時間がかかるうえに費用負担も大きい。それゆえ、患者の半分以上は糖尿病性網膜症に罹っていることにさえ気づいていない。

糖尿病によるこの合併症を減らそうと、スタンフォード大学の研究者は、ディープラーニングを用いた糖尿病性網膜症を検出するための自動アルゴリズムを作成した。研究者たちは、様々な民族の7万5千人に及ぶ患者の画像から糖尿病性網膜症を検出するアルゴリズムを作成。それを使って、軽度から重度まで様々な段階にある患者を識別するように人工知能を学習させた。

結果、人工知能は軽度から重度までのすべての病期を、正確率94％で特定することができたという。また、このアルゴリズムは患者の画像評価に高価なコンピュータなどを必要とせず、一般的なパーソナル・コンピュータやスマートフォンで実行できるとしている。

この成果により、医師の作業負担が軽減し、限られた医療資源の効率を高められるとし、眼科医が不足している国においては、特に大きなインパクトを持つとしている。

エピジェネティックな機構をもつ進化するロボット

noreply@blogger.com (Hajime K.) — Mon, 24 Apr 2017 09:21:00 +0000

人間は、生まれた後も成長し、自律的に学習を繰り返して大人になる。やがて、パートナーを選択してつがいとなり、交配して繁殖する。その営みをより大きなタイムスケールで見れば、突然変異と自然淘汰による遺伝子の変動がある。

生体を模倣するロボット

人間や生物に変化をもたらすこれらの行動をロボットに模倣させる様々な試みがある。

カリフォルニア大学の人間型ロボット「ダーウィン」は、試行錯誤を繰り返して、自律的に学習し、不慣れな環境を進むことができる。

研究段階だが、3Dプリンタを自ら駆使して部品を作成し、自身の身体を成長させるロボットも実現されている。

交配して繁殖するロボットでさえ作成されている。そのロボットは、一定のタスクをこなした個体が互いに評価してつがいを作る。そして、互いのソフトウェアやハードウェアを混成した新しいロボットを作るのだ。このロボットの自律的な生産過程は、タスクをより適切に行う個体のみを残す。長い目で見れば、それは自然淘汰を模倣し、遺伝現象を再現する。

エピジェネティクス

しかし人間には、エピジェネティクスと呼ばれる、成長や繁殖、遺伝にまで影響する複雑な機構が存在する。

エピジェネティクスとは、生物の形態や機能が遺伝子からどのように発現しているかを問う学問分野、またはその機構のことで、生物の生きてきた過程によって遺伝子の発現の仕方が変わることを教える。つまり生物は、環境によって親から受け継いだ遺伝情報をオンにしたりオフにしたりと調節しているのだ。

エピジェネティックな効果を示す繁殖するロボット

このエピジェネティックな効果を初めてロボットに組み込んだ研究が、米ヴァッサー大学の研究者率いる研究グループによって行われた。論文は2017年1月24日、「Frontiers in Robotics and AI」に公開された。

研究グループは、研究対象にある特定の電子回路を持ったロボットを用い、「遺伝子」を電子回路を結ぶ配線の一群とした。個々のロボットは「遺伝子」として数種の配線群を備え、個々の配線群はロボットの成長と共に決まった形で配線を伸ばし、接続を増やしていく。ロボットの動作や機能は、電子回路内を結ぶ配線で決まるので、これをロボットの「表現型」とした。

そして、電子回路内を結ぶ接続の相互作用が「エピジェネティックな因子」として導入された。相互作用を持つロボットでは、成長と共に伸長する配線先に既に他の配線が接続されていた場合、その配線の伸長は止められる。結果、「エピジェネティックな因子」を持ったロボットは、持たないロボットとは異なる動作または機能を示す。

比較のため、「エピジェネティックな因子」を持った集団と持たない集団が用意された。ロボット達は、いかに早く光に集まるか（走光性）、そしていかに障害を回避するかを競い、ランク付けされた。そのランクはロボットのペアを作るのに用いられ、ペアになったロボットの「遺伝子」を基に子の「遺伝子」が作成された。また僅かな確率で、「突然変異」も導入された。

実験は、10世代にわたって行われた。結果、「エピジェネティックな因子」を持ったロボットの集団は、持たない集団と比較してタスク実行能力が明らかに劣っていた。しかし、「エピジェネティックな因子」を持ったロボットがより劣っていることは問題ではない、この実験では、エピジェネティックな因子がロボットの進化的ダイナミクスを変化させるか否かが問題だったからだ。

この結果は、遺伝子間相互作用により表現型が変化し、表現型が変わったことによりパートナー選択が変動した、と結論付けられるかもしれない。

すると、この実験における「エピジェネティックな因子」は、あくまで成体におけるエピジェネティクスの一例を模したものに過ぎないと言える。そして、個体の環境によって表現型が変わり、それが遺伝に影響するというエピジェネティクスの核心とも言える事例はカヴァーしていない。

生体のエピジェネティクスは、現在見つかっているものだけでも複雑かつ多様性に富んでいる。そのため、これを逐一ロボットで再現していくのも骨が折れる。しかし、ある程度の複雑性を持つ自律的に進化するロボットであれば、進化の過程で自律的にエピジェネティックな機構を獲得していく可能性さえ考えられる。

それは、ロボットが自律的に獲得したエピジェネティックな機構から、生体のエピジェネティクスの知見が逆に得られる可能性を示唆する。

ロボットゆえに、どんな機能を付けても大きな問題はないことを考えれば、人間が近い未来に経験する、自己改造または互いに改造し合う種の行方をシミュレートするのもいいかもしれない。

人工頭脳を目指したシナプス素子の開発――メモリスタによりニューロンとシナプスの動作を一部再現

noreply@blogger.com (Hajime K.) — Mon, 17 Apr 2017 11:34:00 +0000

人工知能の発展における、最終的な目標の一つに人間の脳を再現するということがある。

脳は、大脳、小脳、脳幹から構成され、大脳はウェルニッケ野や視覚野など、特定の機能をになう部位に分けることができる。そんな複雑な脳ではあるが、微細な構成要素は、ほぼニューロン（神経細胞）とグリア細胞だけだ。そして、ニューロンは互いにシナプスという部位で接続してネットワークを作り、グリア細胞は脳内の恒常性維持を主要な働きとしている。それゆえ、人間の知能と言うべきものは多数のニューロンによって構成されるニューロンのネットワークによって、実現されていると言ってよい。

ニューロンのネットワークを模倣する試み

このニューロンのネットワークによる機能を一部ソフトウェアで実現しようとしたのが、ニューラルネットワークをモデルとして用いたディープラーニングなどの人工知能の技術である。しかし脳は意外と高性能らしく、スーパーコンピュータ「京」によっても、生物学的には1秒間に相当することに40分もかかるという。このように、ソフトウェアで人間の脳の働きを模倣するのには、未だ様々な壁がある。

計算資源の限界を見越し、ハードウェアの開発によって脳の働きを模倣しようという試みも存在する。それは、ニューロン素子とシナプス素子の開発であり、そのネットワーク化の実現である。そのシナプス素子として期待されているのが、メモリスタと呼ばれる過去に通過した電流に依存して抵抗を変える電子素子である。

メモリスタは、長期記憶、つまり学習と記憶の生物学的メカニズムを模倣できる可能性がある。脳においては、情報の入力頻度が多いと、ニューロン間のシナプスが変化して結合が強まり，情報が記憶され、逆に入力頻度が少ないと，結合が弱いままで情報は忘却される。この記憶のメカニズムは、電流が頻繁に流れた場合は抵抗を小さくし、流れない場合は抵抗を大きいままにすることで、メモリスタでも実現できる。

メモリスタを用いたシナプス素子

メモリスタの同様の機構を利用したシナプス素子の研究が、フランス国立科学研究センター（CNRS）／タレス（Thales）物理学共同研究所などによる研究グループから発表され、2017年4月3日に「Nature Communications」誌に公開された。

研究グループは、チップ上に薄い強誘電体を電極で挟んだ構造のメモリスタを作成した。メモリスタの抵抗は電圧パルスによって調整可能で、抵抗が低ければシナプス接続は強くなり、抵抗が低ければ接続は弱くなるという。それは、脳のニューロンとシナプスの動作を一部再現しており、自律的な学習を行うと報告されている。

メモリスタを用いたシナプス素子の開発は、異なる材料や構成で既に実現されていたが、シナプスのメカニズムを実現する物理的機構については、まだよく知られていなかった。しかし今回の研究では、作成したシナプス素子の動作を予言する物理モデルもまた考案されているという。

人工頭脳に向けて

メモリスタは既存の記憶素子よりも高速・低消費電力で、また演算装置としても使用できる。このような、既存の記憶・演算素子を超える電子素子の開発は、人工知能の高速化や大規模化だけでなく、次世代のパーソナルコンピュータや組み込み機器の進化までをも実現する可能性がある。

さらに未来を見越すと、人工知能を『2001年宇宙の旅』のHALのようなスーパーコンピュータではなく、『スターウォーズ』のC-3POのようなロボットに組み込むために、新たな電子素子は必須の研究であり、今後の進展が待ち遠しい分野である。

MITとボストン大学が脳波制御ロボットを開発

noreply@blogger.com (Hajime K.) — Sat, 15 Apr 2017 02:22:00 +0000

私たちが、ロボットに何かを行わせる場合、明確なタスクを前提とし、曖昧さのない命令をプログラムしなければならない。しかしもし、人間に対するのと同じように、言葉で教えたり映像を示すことで真似させたりすることができればロボットの制御はずっと楽になるだろう。

脳波制御ロボット

一方で、人間のコミュニケーションでは用いられない手段も考えられる。その一つとして、MITコンピュータ科学・人工知能研究所（CSAIL）とボストン大学（Boston University）の研究グループは、人の脳波のデータを使ったフィードバックシステムをロボットに組み込み、ロボットの作業の間違いを修正することに成功した。

具体的には、人の監視下でロボットに物を分類するタスクをさせ、もし人がロボットの間違いに気づくと、システムはそれを検出してロボットの動作に反映させることができる。

このシステムの要件として、エラー関連電位（Error-related Potential）という、脳が何らかの情報を誤りだと認識した場合に検出可能な脳内反応の存在がある。つまり、システムはエラー関連電位の信号を検出することにより、フィードバックが可能なのだ。

ブレインマシンインターフェース

しかし、このエラー関連電位に着目したフィードバックシステムの開発は、初めてというわけではなく、義肢を制御するシステムにも前例がある。そのスマート義肢は、動作が誤っている場合に、人間の脳波から検出されるエラー関連電位信号を義肢の制御部にフィードバックし、動作を修正する。

このような脳波によって制御できるロボットやマシンのシステムは、フィードバック制御の高度化のような複雑化と人工知能の使用という二つの発展方向が考えられる。後者の方向は、例えば自律して学習を行いながら人間からの教育も受け付けるという、より人間に近づく試みでありながら、人間が知覚できない情報をも取り込める存在の出現可能性をも示唆する。

それは、人間の知能が身体に大きく左右されるように、人工知能が人間にない知覚機能を得たことで、人間の想像を超えた知能を獲得できる可能性を示唆しているように思えて極めて興味深い。