難問の巡回セールスマン問題、粘菌に学んだ新型コンピュータで北海道大学が解決
難問の巡回セールスマン問題、粘菌に学んだ新型コンピュータで北海道大学が解決 大学ジャーナルオンライン編集部 北海道大学の葛西誠也教授らの研究グループは、Amoeba Energy株式会社と共同で、アメーバ生物である粘菌の行動に学んだ新型アナログコンピュータを開発し、代表的な組合せ最適化問題「巡回セールスマン問題」を解くことに成功した。 アメーバ生物である単細胞の真性粘菌は、不定形の体を環境に最適な形に変形できる高度な計算能力を持つ。先行研究で、アメーバ生物を組込んだ「粘菌コンピュータ」が巡回セールスマン問題に利用可能と分かっていた。そこで研究グループは、アメーバが変形するメカニズムをアナログ回路中の電子の動きで再現し、都市配置や距離などの制約条件をコンパクトに表現できる仕組みの新方式コンピュータ「電子アメーバ」を開発。これにより、巡回セールスマン問題の解を迅速に探し出すことに成功した。この
50年前からの生物学の超難問にDeepMindの開発した「AlphaFold」がAIのパワーで道筋を示し研究が加速
全ての生物学的プロセスはタンパク質を中心に展開していますが、3次元的な立体構造を持つタンパク質が、実際にどのような形状を持っているのかということは、この50年間ほとんど解き明かされてきませんでした。「タンパク質の立体構造を理解することは病気の治療・新薬の開発・環境問題の解決にとってブレイクスルーになるはず」と科学者の多くが取り掛かってきたこの「フォールディング問題」を、Google傘下の人工知能企業DeepMindが解決したと発表しました。 AlphaFold: a solution to a 50-year-old grand challenge in biology | DeepMind https://deepmind.com/blog/article/alphafold-a-solution-to-a-50-year-old-grand-challenge-in-biology A
ゼブラフィッシュに代わる実験動物としてコンピュータ上で再現したゼブラフィッシュの3Dモデルが登場
小型魚のゼブラフィッシュは年間2000万匹が脊椎動物のモデル実験動物としてさまざまな研究に利用されています。しかし、実験に用いられる動物の数を減らせるのではないかということで、ニューヨーク大学タンドン工科校がコンピュータープログラムの3D空間でゼブラフィッシュの動きを再現する仕組みを開発しました。 In-silico experiments of zebrafish behaviour: modeling swimming in three dimensions : Scientific Reports http://www.nature.com/articles/srep39877 Swimming for Science | NYU Tandon School of Engineering http://engineering.nyu.edu/press-releases/2017/0
スーパーコンピューターはどのようにして7億人分の穀物を荒らす害虫駆除に役立っているのか
アジアや南米、アフリカの熱帯地方を中心に世界中で約7億人が主食としているキャッサバに甚大な被害を与えている害虫に対して、スーパーコンピューターを使って対抗する研究が進められています。 How a Supercomputer Helps Fight Flies That Ravage Crops for 700 Million People http://gizmodo.com/how-a-supercomputer-helps-fight-flies-that-ravage-crops-1736813111 How a TED Fellow is working to save cassava from whiteflies | TED Blog http://blog.ted.com/how-a-ted-fellow-is-working-to-save-african-cassava/
生体脳をコンピューターを介在してシンクロさせることに成功
米デューク大学(Duke University)のブレイン・マシン・インターフェース研究(Miguel A. L. Nicolelis氏の論文)が注目を集めいている。コンピューターを介在させてマウス4匹の脳を並列動作させる「ブレインネット」を用い、複雑な問題を解くなどの成果を上げている。 7月9日に一般公開された論文によると、この研究は大脳皮質に数百の電極を装着、脳内神経活動を記録し、コンピューターで信号をフィルタリングした後、脳に信号を戻すというシステム。BMI(ブレイン・マシン・インターフェース)として研究が進められている。デューク大学の研究グループでは、電極からの信号を応答で報酬学習を行なったラットを複数用意し、4匹をブレインネット接続した状態で一定の行動を取らせる訓練をさせたところ、協調動作で一定の成果を上げた。 電極を通して報酬(水飲み)時のニューロン活動を記録し、それに合わせた
細胞の“ゆらぎ”を利用すれば超省エネマシンができる!? ――CiNetの研究開発
細胞の“ゆらぎ”を利用すれば超省エネマシンができる!? ――CiNetの研究開発：新技術（1/2 ページ） 生体が超省エネで活動できる理由は、細胞の“ゆらぎ”にあるという。ゆらぎを応用すれば、非常に低い消費電力で稼働するシステムを実現できるかもしれない。脳情報通信融合研究センター（CiNet）の柳田敏雄氏が、「NICTオープンハウス2014」の特別講演で語った。 生体は、複雑な仕組みを持ちながら、“超省エネ”で非常に効率のよい活動を行うことができる。 脳情報通信融合研究センター（CiNet：Center for Information and Neural Networks）は、生体が持つこのような特性を情報通信などに応用する研究を行っている。CiNetのセンター長を務める柳田敏雄氏は、情報通信研究機構（NICT）が研究開発の成果を展示する「NICTオープンハウス2014」（2014年11
新しいコンピューター「知的ナノ構造体」の構築が可能に | 理化学研究所
ポイント 自律的に環境に適応し最適に情報処理を行う「粘菌」の行動原理をヒントに 多くの組合せ選択肢から最も確率の高い答えを超高速で出せるナノシステム 不確実な環境下で正確で高速な意思決定を要求される局面に応用可能 要旨 理化学研究所（理研、野依良治理事長）、情報通信研究機構（坂内正夫理事長）と東京大学（濱田純一総長）は、単細胞生物「粘菌[1]」の行動原理に基づき、ナノサイズの量子ドット[2]間の近接場光[3]エネルギーの移動を用いて、高効率に意思決定をする全く新しい概念のコンピューター「知的ナノ構造体」が構築できることを、実際のデバイス構成を想定したシミュレーションにより実証しました。これは、理研基幹研究所 理研-HYU連携研究センター[4]揺律機能研究チーム（当時）の原正彦チームリーダー（現 理研グローバル研究クラスタ 客員主管研究員）、金成主研究員（現 物質・材料研究機構 国際ナノアー
「京（けい）」を使い10兆個の結合の神経回路のシミュレーションに成功 | 理化学研究所
ポイント ドイツと日本の共同チームによる「京」の全システムを使ったシミュレーション 従来のシミュレーションを神経細胞数で6%、シナプス数で16%上回る ヒトの脳全体の本格的なシミュレーションに向けたハードとソフトの開発に貢献 概要 理化学研究所（理研、野依良治理事長）、ユーリッヒ研究所[1]（アヒム・バッケム所長）、沖縄科学技術大学院大学[2]（OIST、ジョナサン・ドーファン学長）は、2013年7月にスーパーコンピュータ「京（けい）」[3]の全計算ノード82,944個（約70万個のCPUコア）を使用した、17億3,000万個の神経細胞が10兆4,000億個のシナプスで結合された神経回路のシミュレーションに成功し、ヒト脳の神経回路の全容解明に向けた第一歩を踏みだしました。これは、理研が代表機関となっている「HPCI戦略プログラム 戦略分野1：予測する生命科学・医療および創薬基盤」を中心とし
ムーアの法則と生命の起源 | スラド サイエンス
遺伝学者の Alexei A. Sharov 氏と Richard Gordon 氏は、生命の進化速度をムーアの法則のように推定、生命の誕生時期を逆算することを試みた (MIT Technology Review、本家 /. 記事、arXiv:1304.3381 より) 。 ムーアの法則は「半導体の集積密度は約 2 年 (18 ヶ月) 毎に倍になる」という経験則を表したものだ。換言すればムーアの法則を逆算していけば、マイクロチップが最初に誕生した年代にたどり着くともいえる。半導体がムーアの法則により、進化する過程で複雑化していくように、生命もまた進化するに従って複雑さは指数関数的に増加していく。 遺伝的複雑性を線形に推定したところ、3 億 7600 万年で複雑さが倍になるという計算になったという。これから逆算すると生命の誕生は 97 億年前 ± 25 億年となり、地球そのものよりも古いとい
超高校級とよばれたイケメンサイエンティストの野望 - クマムシ博士のむしブロ
世の中には天才児とよばれる子どもが稀に存在する。ゲノム解析ツールG-languageの開発者、慶應大学特任講師の荒川和晴氏も、少年時代にきっとそうよばれていたに違いない。 4台のスクリーンで解析作業をする荒川氏 (慶應大学湘南藤沢キャンパスにて) 研究室はコテージのような造りになっている 「なぜ世界中の人々は神や宗教を作りだしたのか？その思考の源となる脳のメカニズムはどのようになっているのか？」 こんなナイーブな疑問を持ったことが、生命科学の道に進んだきっかけだ。高校時代に北米の数学コンテストで3位をとり、大学入学時には教授から超高校級とよばれ、大学院修士課程入学後に3年半で博士号を取得した荒川氏。 そんな人並み外れた経歴をもつ彼が今、クマムシにはまっている。彼には、生命現象を数学的に定義づけたいという野望がある。そして、クマムシは、この野望を成し遂げるための最適な研究対象なのである。 ク
人工ニューラルネットワークで人間の知性の進化を表現 | スラド サイエンス
「マキャベリ的知能仮説」とは、人間の知的能力が社交性や協力性のような人間の駆け引きの能力に影響されて発展したのではないかという仮説であるが、アイルランドのダブリン大学の研究者らはこの仮説を実証するため、人工ニューラルネットワークを構築した。この研究では「協力」システムが出現する過程を解明するのが主な目的である (Sciencemag.com の記事、本家 /. 記事より) 。 この人工ニューラルネットワークには、3 〜 6 個のニューロンにより構成される 50 パターンの「脳」がプログラムされている。実験は「囚人のジレンマ」と「snowdrift (Chicken)」というこの手の実験で多用される二つの古典的なゲームを使用した。そして、二つのゲームを各 10 回、50,000 世代分走らせ、時間経過後に脳がお互いとどれほど協力を行い、脳にはいくつのニューロンがあったかを測定している。 実験
蟹を使ったコンピュータ | スラド idle
神戸大学の郡司ペギオ幸夫教授が、蟹を使ったコンピュータ」についての論文（「Robust Soldier Crab Ball Gate」）を公開したことが/.で話題となっている（元ネタのNew Scientist記事）。 軍隊蟹（Soldier Crab）は群れで移動するそうなのだが、群司教授らは、2つの蟹の群れが衝突すると両者は合体し、それぞれの向きを合計した方向に進んでいくことに気付いたという。これを利用し、ビリヤードボール・コンピュータと同じ概念を導入することで論理回路を実装できるという。また、実際に40匹の蟹を使って実験を行ったところシミュレーションとほぼ同様の結果が得られ、「蟹ベースのコンピュータ」を実現できることが示せたという。
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細胞コンピューター「BIL Gates」