神経形態ハードウェアにおける脳に倣った計算原理を用いた学習逆運動学 背景と研究動機 現代のロボティクスの分野では、自律的な人工エージェントの低遅延神経形態処理システムを実現することに大きな可能性がある。しかし現在のハードウェアは変動性と低精度があり、そのためその安定性と信頼性を確保することが厳しい課題となっている。これらの課題に対処するため、研究者たちは脳にインスパイアされた計算原理（computational primitives）を利用しています。例えば、三重スパイクタイミング依存プラスティシティ（triplet spike-timing dependent plasticity）、基底核に基づく脱抑制メカニズムおよび協力競技ネットワークなどを運動制御に応用しています。 本研究では、混合...

小規模磁振動定位新方法の詳細およびそのロボット技術への応用 研究背景と動機 微小ロボットは特に低侵襲手術、ターゲット薬物送達、および体内センサーリングなど、医学分野において大きな可能性を示しています。最近では、無線駆動によるナノからミリメートルスケールのロボットを生物環境内で駆動・操作することに大きな進展がありました。しかし、これらの微小ロボットのリアルタイム位置特定、特に深層生体組織内での位置特定は依然として解決されるべき課題です。従来の医療画像技術（MRI、CT、PET）は空間分解能に優れていますが、更新頻度が低いか放射線の問題があるため、移動ロボットの継続的追跡には適していません。また、既存の静的な磁気定位方法は、一部の場面では五自由度（DOF）までの定位が可能ですが、磁気軸の回転対称...

バイオインスパイヤー人工触角法に基づく臨床胃腸疾患スクリーニング 研究背景 胃腸疾患は、下痢、胃腸道出血、吸収不良、栄養不良、さらには神経機能障害など、世界中で広範で複雑な症状を示しています。これらの疾患はその顕著な地域、年齢、および性別の差異のため、現代社会にとって重大な健康課題および社会経済的負担を構成しており、特に胃腸道がんは、世界のがん発病率および死亡率の3分の1を占めています。早期に胃腸疾患をスクリーニングし、タイムリーな介入を行うことは、死亡率を減少させ寿命を延ばす上で重要な意義を持ちます。 従来の胃腸疾患スクリーニング方法は主に内視鏡検査に依存しており、カメラを搭載した柔軟な内視鏡を使用して天然開口部から胃腸道を検査しています。しかし、内視鏡検査は病院で広く使用されているものの...

自己注意メカニズムに基づいたリスク感受性ロボット制御の探討 研究背景 ロボット制御における運動学と動力学は、任務を正確に遂行するための重要な要素です。ほとんどのロボット制御スキームは、多様なモデルに依存して任務の最適化、スケジューリング、および優先順位制御を実現しています。しかし、伝統的なモデルの動的特性の計算は通常複雑であり、誤差が発生しやすいという問題があります。この問題を解決するために、機械学習や強化学習技術を使用してモデルを自動取得することが可能な代替案として現れました。しかし、実際のロボットシステムに直接適用する際には、急激な運動変化や望ましくない行動出力のリスクが存在します。 研究の出所 本論文はソウル国立大学およびローザンヌ連邦工科大学からのDongwook Kim、Sudon...

研究背景 救援任務において、捜索救助の効率を向上させる新しい解決策として、電子バックパックと昆虫を組み合わせたサイボーグ昆虫（cyborg insects）の利用が注目されています。これらの昆虫は、生物と電子技術の長所を結合し、通信、感知、制御のための追加電子バックパックが装着されています。しかし、追加装置は昆虫のバランスに影響を与え、特に自らを直立させる（self-righting）動作に影響します。昆虫が任務中に落下や事故に遭遇した場合、元の機械装置が原因で転倒し自由に動けなくなる可能性があります。この課題に対処するため、本研究では、ナナホシテントウの自らを直立させる動作を模倣したバイオニック3Dプリント人工肢を導入し、サイボーグ昆虫の複雑かつ予測不可能な条件下での柔軟性を向上させること...

修整螺旋体：一种具高精度，大工作空间和顺应性相互作用的软结构 背景介绍 近年、バイオインスパイアードによって、多くの研究者が伝統的な硬いロボットのパラダイムを離れ、順応性のある材料と構造を含むデザインに移行しています。象の鼻はこの柔軟なロボットのビジョンの典型的な例で、制御力と作業空間において比類のない能力を持ち、その順応性により多目的なツールとして使われます。しかし、これまでの最も優れた軟体ロボットでも、この自然界の性能に完全には匹敵していません、特に1メートル以上の規模のシステムにおいて。 この限界に対処するために、本研究では構築材料（アーキテクチャードストラクチャー）を利用する解決策を提唱します。これらの構造は材料の特性ではなく、幾何学的形状を通じてその物理特性を調整し、内部のマイクロ...

半導体-圧電異質構造における巨大な電子媒介フォノン非線形性 現代科学技術において、情報処理の効率と確定性はその応用潜在能力を左右する重要な要素です。光学周波数上の非線形光子相互作用は、クラシックおよび量子情報処理において大きなブレークスルーを示してきました。一方、射周波数領域では、非線形フォノン相互作用も同様に革命的な変化をもたらす可能性があります。本論文では、異質集積高移動度半導体材料を通じて、確定的な非線形フォノン相互作用を効果的に強化する方法を示しています。 研究背景 この研究が行われた理由は、現在の非線形フォノン相互作用の材料が非常に限られており、材料自体のフォノン非線形性による高効率な周波数変換が実現できないためです。いくつかの材料（例えばニオブ酸リチウム）は電声効果と非線形圧電効...

生成型セルオートマトンを用いた金のキラル形態発生の研究 背景と研究目的 キラリティー（chirality）は自然界に遍在し、特定の分子相互作用や多スケール結合を通じてシステム間で伝播および増幅されることがある。しかし、キラリティー形成のメカニズムや成長過程の主要ステップはまだ完全には理解されていません。本研究では、実験結果に基づく生成型セルオートマトン（cellular automata, CA）人工ニューラルネットワークをトレーニングし、非キラルからキラル形態への金ナノ粒子の識別可能な二つの経路を特定しました。キラリティーは初期段階ではエナンチオマー高指数平面境界での非対称成長の性質によって決定されます。深層学習に基づくキラル形態生成の説明は、理論的理解を提供するだけでなく、未知の交差経路...

机器学習と組合せ化学を利用してmRNA送達のための可イオン化脂質の発見を加速する 研究背景 メッセンジャーRNA（mRNA）治療の潜在能力を最大限に引き出すためには、脂質ナノ粒子（LNPs）のツールキットを拡張することが重要です。しかし、LNPs開発の主要なボトルネックは、新しい可イオン化脂質を識別することである。既存の研究では、LNPsが特定の組織または細胞にmRNAを送達するのに顕著な効果を示していることが明らかにされています。クラシックなLNPsの処方は通常、イオン化脂質、コレステロール、補助脂質、及びポリエチレングリコール化脂質（PEG脂質）から構成されており、特にイオン化脂質はmRNAの積載及びエンドソームからの逃避において重要な役割を果たしている。 近年、LNPsは臨床応用の分野...

クリップによる反強誘電薄膜電動機の電応答強化に関する研究 背景紹介 反強誘電薄膜材料は、微小/ナノメートルサイズの電気機械システムにおける潜在的な応用で広く注目を集めています。このようなシステムは、高い電気機械応答を持つ材料を要求しており、電場を加えることで顕著な電気機械変形を生み出します。しかし、従来の電気機械材料（強誘電材料や弛緩強誘電材料など）は、その厚さがサブミクロンレベルに縮小すると、応答が著しく低下します。これは主に、基板の機械的クリップ効果が材料の分極の回転と格子変形を制限するためです。 この制限を克服するために、研究者たちは非伝統的な方法を提案しました。すなわち、電場によって誘導される反強誘電-強誘電相変化と基板の拘束の結合を利用し、反強誘電薄膜の顕著な電気機械応答を実現しま...