世界初！“生きた”皮膚で覆われた指型ロボット開発 傷も自力で修復可能（テレビ朝日系（ANN）） - Yahoo!ニュース
人工培養された“生きた”皮膚で覆われた指型のロボットを世界で初めて開発することに成功したと東京大学が発表しました。 折り曲げたり伸ばしたり、関節にはしわまでできています。本物の指に見えるこちらが今回開発されたロボットです。 東京大学の竹内昌治教授によりますと、人の皮膚細胞を培養して作った「培養皮膚」を利用することで、“生きた”皮膚を持つ指型のロボットの開発に世界で初めて成功しました。 皮膚の一番外側にある「表皮」とその内側にある「真皮」の構造を実現し、およそ1.5ミリ程度の厚さでロボットを包んでいます。 培養皮膚は医薬品などの試験素材や動物実験の代わりとして利用されていましたが、ロボットのような立体物に利用することはできていませんでした。 真皮細胞は、培養する際に縮む性質があるため、今回、キノコ型の留め具を使ってロボットに固定させました。 その後、回転させながら表皮細胞をまくことで、指に培
実験室内で培養した人の「ミニ脳」にゲームをプレイさせることに成功、AIよりも速いわずか5分で習得
オーストラリアとイギリスの研究チームが、ペトリ皿の中で培養した人間の脳細胞に卓球ゲームの「PONG」の1人用モードをプレイさせることに成功したと発表しました。 In vitro neurons learn and exhibit sentience when embodied in a simulated game-world | bioRxiv https://www.biorxiv.org/content/10.1101/2021.12.02.471005v2 A mass of human brain cells in a petri dish has been taught to play Pong https://medicalxpress.com/news/2021-12-mass-human-brain-cells-petri.html Mini-brains: Clumps
脳に埋め込んだ電極で「うつ状態」から「喜びに満ちた状態」へ感情を移行させることに成功 - ナゾロジー
感情を強制起動する脳のツボ脳に電気刺激を与えてうつ病を治す技術が大幅な進歩をみせている / Credit:Canva脳は心臓と同じく、電気的な臓器です。 そのため近年、うつ病患者に対して脳に電気刺激を行う手法が着目されています。 ただ既存の電気刺激法は非常に大味であり、脳全体に大電流を流す方法がメインでした。 そこでカリフォルニア大学の研究者たちは、5年もの長期に及ぶ臨床試験の結果を元に「神経マッピング技術」を開発しました。 この神経マッピング技術は脳の各地に差し込んだ電極から、患者一人一人の神経回路の特性を認識し、その患者にとって最適な治療部位（刺激場所）をピンポイントで探し出すように設計されています。 そして今回、マッピング技術の性能を確かめるために、難治性うつ病に苦しむ36歳の女性患者に対して、はじめての試験が行われました。 その結果は、まさに驚きでした。 女性患者は覚えている限り5
機械学習をやると、AIより人間の方が詳しくなる現象 - bohemia日記
こんにちは。ぼへみあです。 機械学習がすっかりブームになって、仕事や趣味でディープラーニングを使ったことがある人が増えていると思います。 特に画像分野でディープラーニングは成果を上げているので、特定のものを判別・識別するといった事例が多いかと思います。 そうした画像系のディープラーニング経験者なら経験する現象があります。 それは、 「その分野について、作ったAIよりも自分が詳しくなる」 という現象です。 おそ松さん見分けの第一人者になってしまった 以前取り組んだおそ松さんの6つ子をディープラーニングで見分けるネタでは、学習用データセットの作成のために、自力で5000枚以上のおそ松さんたちを見分ける作業を行いました。その結果、アニメを見ても、これは何松だ、と判断できるようになってしまいました。当時はおそ松さんを見分ける能力は誰にも負けない自信がありました。 なぜか学会でおそ松さんの話をする機
産総研：主な研究成果 産総研：バクテリアで駆動する微小モーター
当グループでは、微生物により駆動される微小回転モーターを世界で初めて開発し、その詳細を発表しました(1)。駆動力源として用いたのは、Mycoplasma mobileという長さ1µmほどのなす型をしたバクテリア（滑走細菌）です。ガラスやプラスチック表面上を滑走運動するバクテリアにはいろいろなものが知られておりますが、Mycoplasma mobileは、培地からブドウ糖を細胞内に取り込んでアデノシン三リン酸(ATP)を合成し、そのATPの加水分解をエネルギー源として滑走運動します。Mycoplasma mobileの滑走運動は高速 (2-5µm/s)で連続的という特徴があることから、これを動力源とした微小運動素子の研究開発を進めてきました。 まず、リソグラフィー（半導体微細加工技術）により作成したさまざまな微小パターン上でのMycoplasma mobileの挙動を観察したところ、平
STAP細胞の追試が成功しない本当の理由:ぼっち速報
まず、STAPが実際に成功している可能性が高いことに関する話。 捏造だか取り違えの写真は実際論文の本旨には関係ない。 http://www.youtube.com/watch?v=lVNbwzM2dI0&feature=youtu.be ↑理研が発表してるSTAP細胞の初期化された細胞の動画だけど、これを捏造したとすることは考えにくいし、 もし捏造したとすればそれは理研の組織的犯行だけど、その可能性は今までの経緯を考えて限りなく少ない。 さらに、捏造疑惑に関してのnatureの記事で、担当教授の若山さんがこれについて答えてる箇所があるのだが Wakayama says that his independent success in reproducing Obokata’s results is enough to convince him that the technique works
「インタビュー：放射能は取り除ける」 - 児玉 龍彦 / 東京大学アイソトープ総合センターセンター長 / 東京大学先端科学技術研究センター教授 - ユレッジ : 日本の「揺れやすさ」と地震防災を考えるサイト
東京大学アイソトープ総合センターセンター長 / 東京大学先端科学技術研究センター教授の児玉龍彦さんに、ユレッジでインタビューして来ました。近著、『放射能は取り除ける 本当に役立つ除染の科学』の内容を踏まえ、南相馬市を中心に現在も福島の除染活動に携わる児玉さんには、東日本大震災を引き金にしたこの国が抱える環境問題について、科学者としての知見を軸に、しかし現場に寄り添いながら、この国の科学技術が果たすべき役割について、示唆をいただきました。 取材：加藤 康祐 【加藤】先日、トークイベントにうかがった時に、福島の方が来られていて、今までは、やれることがわからなかったけど、やれることがわかったから、やれるようになった、というお話をされているのが印象的でした。『放射能は取り除ける』というタイトルの本を出版されたこと自体が、色々な人に、放射能を取り除けるのか取り除けないかという、根源的な問を投げかけて
NTT HOME > NTT持株会社ニュースリリース > マイクロマシン技術を用いたデジタル演算の新しい手法を開発
（ニュースリリース） 2011年2月15日 マイクロマシン技術を用いたデジタル演算の新しい手法を開発 ～一個の板バネだけで複数の論理演算を同時に実行～ 日本電信電話株式会社（以下 ＮＴＴ、本社：東京都千代田区、代表取締役社長：三浦惺）は、マイクロマシン技術※1を用いて作製した微細な板バネを振動させ、複数の論理演算を同時に実行できる新しいデジタル演算の手法を開発しました。これは、1個の基本素子だけで論理回路をも構成できる可能性を持つ世界で初めての技術です。 今回得られた成果は、消費電力の低さや耐環境性の強さが期待されている「ナノマシンコンピュータ」※2を実現するために必要な基盤技術のひとつとして、英国の電子版科学誌「ネイチャー・コミュニケーションズ」※3（英国時間2月15日付）に掲載される予定です。 本研究の一部は独立行政法人日本学術振興会（東京都千代田区、理事長：小野元之）科学研究費補助金
【Giz Explains】リキッドメタルって何？
【Giz Explains】リキッドメタルって何？2010.08.23 23:0016,570 satomi Appleが使用ライセンス契約を取得した｢リキッドメタル｣が巷で話題沸騰！ ですが、みんなワケもわからず騒いでない？ リキッドメタルって何？ Appleはこれで何するつもりなの？ ―リキッドメタルの謎に迫ります。 この聞くからにパワフルなネーミング。なんとなく『ターミネーター』から『おまかせアレックス・マック』まで連想してしまいますが、これ、オキシモロン（矛盾語）でもあります。だってリキッド（液状）のメタル（金属）ですもんね（金属も溶けたら液体になるから語弊があるけど）。 まさかアップルがT1000製造ビジネス参入なんてことないとは思いますが、この謎の新素材でなんか大きなこと企ててる可能性はありますよね。 と言っても、みんなリキッドメタルに興味津々なのは、なにもこれが｢新技術だから
Web上の膨大な画像に基づく自動画像補完技術の威力 - A Successful Failure
画像内に映り込んだ所望のオブジェクトを排除し、違和感の無い画像を生成するシーン補完技術に関しては近年複数の研究成果が発表されている。しかし中でも2007年のSIGGRAPHにて米カーネギメロン大のJames HaysとAlexei A. Efrosが発表した手法*1はブレークスルーとなりうる画期的なものだ。 論より証拠、早速適用例を見てみよう。本エントリで利用する画像はPresentationからの引用である。元画像の中から邪魔なオブジェクト等の隠蔽すべき領域を指定すると、その領域が補完された画像が自動的に生成される。 アルゴリズム 効果は抜群だがアイデア自体は単純なものだ。Web上には莫大な数量の画像がアップされており、今や対象となる画像の類似画像を一瞬にして大量に検索することができる。そこで、検索された類似画像で隠蔽領域を完全に置き換えてしまうことで違和感の無い補完画像を生成するのだ。
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