ＩＴ事業を手がけるインディテール（札幌）とグループ２社が、札幌地裁から破産手続きの開始決定を受けたことが３１日分かった。本体の業績低迷に加え、子会社が手がける食用コオロギの養殖事業が軌道に乗らず、昨年末に事業を停止していた。帝国データバンク札幌支店によると、３社合計の負債総額は２億４２９０万円。...

日常生活で高速通信を可能にする光ファイバーケーブルは、文字通り光をケーブル内で反射させながら送受信して通信を可能にします。しかし、ちょっとした衝撃や振動が通信に影響を与えてしまうため、これを逆に利用して地震や火山の観測に利用する研究が進んでいます。そんな光ファイバーケーブルで、17年ぶりに数兆匹単位で大量発生したセミの活動を観測することができたという報告が挙がっています。 Long-term monitoring and analysis of Brood X cicada activity by distributed fiber optic sensing technology | Journal of Insect Science | Oxford Academic https://academic.oup.com/jinsectscience/article/23/6/3/7425

セミに電気刺激を与え曲を演奏させるメディアアートが、YouTubeでにわかに注目を集めている。 「セミで弾いてみた」といったタイトルと、電極に繋がれたセミというビジュアル面でのインパクトからか、ボカロP・Kanariaさんの楽曲「酔いどれ知らず」を演奏したショート動画は、執筆現在700万回を超える再生回数を記録している。 投稿者の佃優河さんは、落合陽一准教授が主宰するデジタルネイチャー研究室に所属しているメディアアーティスト。 この記事では、佃優河さんの活動とともに、注目を集めたメディアアートの背景にある学術的テーマを併せて紹介する。 （※編集注）昆虫が苦手・嫌いな方はブラウザバックを推奨いたします。 メディアアーティスト・佃優河とは 佃優河さんは1999年生まれ。福岡県出身。メディアアーティストとしては「BioPunk」という世界観を掲げ、コンピュータと生物を用いた作品を制作している。

東海林ファジィロボット研究所 所長 @Toukairinn_FUZZ 前に総研大の先生方と話した時に，昆虫は脳も凄く小さいし，眼も人間と比べたら殆ど見えてないけど，移動物体の回避も平気でこなすし，蝶に至っては大陸横断するのもいると聞いて，汎用AIとか言う前に昆虫がどうやって異常に少ない計算で，実世界で適応的に振る舞えているのか考えた方がいいと思った． 2022-11-20 19:29:50 東海林ファジィロボット研究所 所長 @Toukairinn_FUZZ 東海林ファジィロボット研究所 代表取締役所長兼CEO / ロボティズ日本支店 研究開発部 部長兼主任研究員 / 東京都立大学 客員研究員 / 東京都立産業技術大学院大学M1 / 東大先端研・電通大 元研究補助員 / 知能ロボット, ファジィ理論, 神経回路, 共進化計算, 自己増殖型学習 #東海林_移動ロボット https://t.c

理化学研究所（理研）開拓研究本部染谷薄膜素子研究室の福田憲二郎専任研究員（創発物性科学研究センター創発ソフトシステム研究チーム専任研究員）、染谷隆夫主任研究員（同チームリーダー）、早稲田大学大学院創造理工学研究科総合機械工学専攻の梅津信二郎教授、シンガポール南洋理工大学の佐藤裕崇准教授らの国際共同研究グループは、光エネルギーで再充電可能な電源ユニットを含む電子部品を搭載したサイボーグ昆虫を開発しました。 本研究成果は、昆虫の寿命が続く限り、電池切れを心配することなく、サイボーグ昆虫の長時間かつ長距離の活動を可能にすることから、その用途の拡大に貢献すると期待できます。 エレクトロニクスの進歩により、生物と機械の統合が進み、特に都市型捜索救助、環境モニタリング、危険地域の検査などの用途に、行動制御モジュールを備えたサイボーグ昆虫が提案されています。 今回、国際共同研究グループは、厚さ4マイクロ

","naka5":"<!-- BFF501 PC記事下（中⑤企画）パーツ＝1541 -->","naka6":"<!-- BFF486 PC記事下（中⑥デジ編）パーツ＝8826 --><!-- /news/esi/ichikiji/c6/default.htm -->","naka6Sp":"<!-- BFF3053 SP記事下（中⑥デジ編）パーツ＝8826 -->","adcreative72":"<!-- BFF920 広告枠）ADCREATIVE-72 こんな特集も -->\n<!-- Ad BGN -->\n<!-- dfptag ＰＣ誘導枠５行 ★ここから -->\n<div class=\"p_infeed_list_wrapper\" id=\"p_infeed_list1\">\n <div class=\"p_infeed_list\">\n <div class=\"

理化学研究所（理研）生命機能科学研究センター集積バイオデバイス研究チーム田中陽チームリーダー、生命医科学研究センタートランスクリプトーム研究チームグセフ・オレグ客員主管研究員、農業・食品産業技術総合研究機構（農研機構）の黄川田隆洋主席研究員、奈良先端科学技術大学院大学先端科学技術研究科物質創成科学領域生体プロセス工学研究室のヤリクン・ヤシャイラ准教授らの共同研究グループは、宇宙などの過酷な状況でも無代謝休眠の状態で生きられる乾燥耐性生物ネムリユスリカ[1]幼虫を用いて、生物生存に適した環境での覚醒時の動きを電気的に捉えて環境センシングする生存圏探索デバイスを開発しました。 本デバイスは、さまざまな場所での環境モニタリングに用いることができ、砂漠や極地といった地球上のほか、宇宙での生存圏探索にも使える可能性があります。 今回、共同研究グループは、幼虫時に乾燥状態になると乾燥無代謝休眠（乾眠）

AIと聞くと「人間の脳を模倣したもの、あるいは人間の脳を上回る性能を持つもの」という印象を持つ人も多いかもしれません。しかし、軍事科学や安全保障の研究を行うアメリカのサンディア国立研究所に勤めるフランシス・チャンス博士は、人間の脳ではなく「トンボの脳」をモデルにしたAIの開発を行っているとのことです。 Fast, Efficient Neural Networks Copy Dragonfly Brains - IEEE Spectrum https://spectrum.ieee.org/fast-efficient-neural-networks-copy-dragonfly-brains 人間の脳には全体で860億個もの神経細胞(ニューロン)があるといわれており、高度な認知能力を必要とするさまざまなタスクを実現しています。一方、昆虫が持つニューロンはせいぜい数十万～100万個程度です

Innovative Tech： このコーナーでは、テクノロジーの最新研究を紹介するWebメディア「Seamless」を主宰する山下裕毅氏が執筆。新規性の高い科学論文を山下氏がピックアップし、解説する。 オランダ・デルフト工科大学と独Westphalian University of Applied Sciencesによる研究チームが開発した「Enhancing optical-flow-based control by learning visual appearance cues for flying robots」は、ドローンによる安定した障害物回避とスムーズな着地を可能にする機械学習システムだ。ミツバチが障害物や捕食者を避けながら花に降りて止まる様子をヒントにしている。 ミツバチがこのようなスキルを使える理由の1つは、オプティカルフローによるものだといわれている。オプティカルフロー

Innovative Tech： このコーナーでは、テクノロジーの最新研究を紹介するWebメディア「Seamless」を主宰する山下裕毅氏が執筆。新規性の高い科学論文を山下氏がピックアップし、解説する。 ワシントン大学とメリーランド大学の米研究チームが開発した「Smellicopter」は、匂いに向かって移動して匂いの発生源を特定する、手のひらサイズの自律型ドローンだ。人工の臭気検知器を使わず、蛾の匂いセンサーである触角をドローンに移植した。 虫の触覚は、嗅覚範囲や応答速度、識別精度に優れている。例えば、オスの蛾は長距離にわたってメスを追跡し、1兆分の1以下の濃度でメスのフェロモンを検出するとされている。研究チームは、人工の臭気検知器よりも虫の匂いセンサーの方が有能だとみている。 この優れた虫の匂いセンサーをドローンに搭載するため、タバコスズメガの触角を使用する。本体から切断するため、事前

理化学研究所（理研）開拓研究本部眞貝細胞記憶研究室の成耆鉉協力研究員（研究当時）、山形大学の姜時友助教、松村泰志博士研究員（研究当時）、筑波大学の丹羽隆介教授、島田裕子助教の共同研究グループは、ショウジョウバエの一生で起こる蛹化・羽化・死亡のタイミングを、個体別に自動で大量に測定できる新しいシステムを開発しました。 本研究成果は、モデル生物であるショウジョウバエを用いたさまざまな研究の進展だけでなく、毒性実験や創薬など医学・農学分野への応用に貢献すると期待できます。 生物の各成長段階の期間の長さは、個体内外のさまざまな要因の影響を受け、その結果として決まります。そのため、各成長段階の転換時点を詳細に測定できれば、遺伝子や環境因子、複合的な相互作用の解析など、さまざまな研究に利用できます。今回、共同研究グループは、ショウジョウバエの蛹化・羽化・死亡のタイミングを個体別に測定するシステム「Dr

ニューズラインエマージング・テクノロジーの最新情報をお届け。 FlyEM | Janelia Research Campus This map of a fly’s brain connectivity is the best we’ve ever seen グーグルとバージニア州のハワード・ヒューズ医学研究所ジャネリア・リサーチキャンパスの研究者が、世界最高となる高解像度の脳神経回路マップを発表した。「コネクトーム」と呼ばれるこの神経回路マップには、ショウジョウバエの脳にある2万5000個のニューロンとその間の2000万のつながりを示す配線図が示されている（詳しい画像はこちら）。 今回発表されたコネクトームには、ハエの脳の直径約250マイクロメートル（髪の毛2本の太さに相当）の領域が示されている。マッピングされた領域はハエの脳全体の約3分の1を占め、記憶と位置感覚に関連する領域が含まれて

もつれた虹のようなこの画像は、ショウジョウバエ（Drosophila melanogaster）の成体の脳の驚異的な3D地図だ。7月19日付けの科学誌「セル」に発表された今回の画像は、高解像度で撮影された動物の脳としてはこれまでで最も大きく、単一のニューロンの経路をたどれるようにもなっている。途方もなく小さいものを調べてきた科学者たちが達成した大きな成果である。（参考記事：「【動画】鮮やかに追跡！受精後の細胞分裂24時間」） 実際にケシ粒ほどの大きさしかないにもかかわらず、ショウジョウバエの脳は極めて複雑だ。 この小さなハエは決まった手順で身繕いをし、求愛の際には複雑なダンスを踊る。彼らは周囲の環境について学習し、それを想起できる。さらに驚くべきことに、これらの行動の背景にある脳の構造の一部は、ヒトを含め、ほかの動物ともよく似ている。（参考記事：「【動画】生きた細胞内の高精細3D映像化に成

“殺人アリ"ことヒアリが日本に上陸したらしい。 Twitterではヒアリかどうかを判別してくれるヒアリ警察が人気だが、画像認識ではなく、中身は人間の専門家のようだ。ヒアリ警察さんも24時間365日稼働できないと思うので、Deep Learningで実装できないのか模索してみる。 先行事例 IBM Watsonはデフォルトでfire ant(ヒアリ)に対応。 dotnsf.blog.jp ただ、ヒアリ警察さんで紹介されている代表画像をかませてみたところ、全てのアリを識別できるわけではなかった。 アリのデータセットAntWebというのもあるらしい upura.hatenablog.com サイトのつくりが少し見辛い。 ざっとみた感じあくまで掲載論文のサーチが主眼のようなので、画像は少なめ。 IMAGENETにもfire antカテゴリあり Fire ant こちらは画像が豊富にある他、クモ等、

空を飛べる昆虫のなかで、トンボの飛行能力は極めて高い。ホバリング状態から瞬時に高速飛行へ移ったり、逆に突然ホバリングしたり、強風のなかで自由に飛んだりする。そんなトンボをドローンのように操縦可能にしようとする研究プロジェクト「DragonflEye」が、The Charles Stark Draper Laboratoryによって進められている。 この研究は、オプトジェネティクス（光遺伝学）を応用して、トンボの動きを制御しようとするもの。トンボに取り付けた小さな回路から光信号をトンボの神経に送り、制御を試みている。 既存の光ファイバは比較的硬く、小さな半径で曲げられず、トンボの神経索に巻きつけらなかった。そこで、Draperは1mm未満のサイズで曲げることが可能な、極め柔軟なオプトロードを開発。これにより、特定の神経の狙った場所に光信号を照射できるようにした。これにより、トンボの飛行を制御