理系にゅーす

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信号

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1: 2018/09/24(月) 05:50:29.31 ID:CAP_USER
2018.9.24 00:51
 チャールズ・カオ氏(香港中文大元学長、ノーベル物理学賞受賞者)香港メディアによると23日、香港の医療施設で死去、84歳。アルツハイマー病を患っていた。

 光ファイバーの実用化に貢献したことが認められ、09年に米研究者ら2人と共にノーベル物理学賞を受賞した。

続きはソースで

(共同)

https://www.sankei.com/smp/world/news/180924/wor1809240002-s1.html
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引用元: 【訃報】 チャールズ・カオ氏死去 香港のノーベル物理学賞受賞者 光ファイバーの実用化に貢献[09/24]

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1: 2018/08/17(金) 15:48:02.55 ID:CAP_USER
脳波を読み取るセンサーを用いることで人間の「心」を読み取る装置を開発するNeurableが、HTC製VRヘッドセット「Vive」向けの開発キットを発表しました。
この装置を使えば、まるで映画「スター・ウォーズ」でルーク・スカイウォーカーがフォースを使ってライトセーバーを手に取ったように、頭で考えるだけで画面内のメニューを操作することが可能になり、ゲームをはじめとするコンテンツの在り方に新しい可能性を広げることになりそうです。

Developers | Neurable INC
http://www.neurable.com/developers

Announcing the world’s first brain-computer interface for virtual reality
https://medium.com/neurable/announcing-the-worlds-first-brain-computer-interface-for-virtual-reality-a3110db62607

Neurableが発表したのは、HTC Viveのヘッドストラップと交換することで脳波センサーを装着できるハードウェアと、ゲーム開発に使うことができるSDK(ソフトウェア開発キット)です。

センサーは頭部全体をぐるっと覆うように配置されています。

それぞれのセンサーには電極が取り付けられており、これらを頭皮に接触させて微弱な脳波信号を読み取るようになっています。

続きはソースで

https://i.gzn.jp/img/2017/08/08/neurable-bci-headset-htc-vive/00_m.jpg
https://i.gzn.jp/img/2017/08/08/neurable-bci-headset-htc-vive/04_m.jpg
https://i.gzn.jp/img/2017/08/08/neurable-bci-headset-htc-vive/01_m.jpg
https://i.gzn.jp/img/2017/08/08/neurable-bci-headset-htc-vive/02_m.jpg
https://i.gzn.jp/img/2017/08/08/neurable-bci-headset-htc-vive/03_m.jpg
https://cdn-images-1.medium.com/max/1600/1*Qe_x4jwyEwWcrfM0v6-_NA.gif

GIGAZINE
https://gigazine.net/news/20170808-neurable-bci-headset-htc-vive/
ダウンロード (3)


引用元: 【脳波】頭で考えるだけで操作することが可能になるVRヘッドセット「Vive」向け開発キットをNeurableが発表[08/08]

【脳波】頭で考えるだけで操作することが可能になるVRヘッドセット「Vive」向け開発キットをNeurableが発表の続きを読む

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1: 2018/05/30(水) 08:08:02.83 ID:CAP_USER
近年、義手や義足の技術には機械学習が用いられるようになり、スムーズな動作を行えるようになりましたが、学習に時間がかかってしまうという欠点がありました。
ノースカロライナ大学チャペルヒル校で医用生体工学の教授を務めるヘレン・ファン氏らの研究チームは、人体の神経筋の電気信号を一般化したモデルを構築することで、学習をほとんど必要とせず、スムーズに手首などの関節を動作させる義手の開発に成功しました。
https://i.gzn.jp/img/2018/05/30/prosthesis-hand-computer-model/00_m.jpg
https://i.gzn.jp/img/2018/05/30/prosthesis-hand-computer-model/01_m.jpg

Myoelectric Control Based on A Generic Musculoskeletal Model: Towards A Multi-User Neural-Machine Interface - IEEE Journals & Magazine
https://ieeexplore.ieee.org/document/8360946/?reload=true

Smart Prosthetic Devices Create Natural Motion by Predicting Movement
https://futurism.com/prosthesis-hand-computer-model/

腕や足など体の一部を事故などで失ってしまった人であっても、脳は欠損した部位に対して運動を指令する神経筋の信号を送っています。
これまで多くの技術者が開発してきた義手や義足などは、この信号を機械学習による学習法を使用することで、正確な動きを学習させるというアプローチが取られていました。

続きはソースで

関連動画
Model-based control on DEKA hand (Courtesy of Neuromuscular Rehabilitati... https://youtu.be/fMyg7swV12U



GIGAZINE
https://gigazine.net/news/20180530-prosthesis-hand-computer-model/
no title



引用元: 【機械工学】〈動画〉「学習をほとんど必要としない」義手が開発される[05/30]

〈動画〉「学習をほとんど必要としない」義手が開発される の続きを読む

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1: 2018/05/22(火) 08:51:41.87 ID:CAP_USER
スマートフォンやPCの心臓部にあるCPUでは、0と1のデジタル信号が1秒間に10億回以上も処理されています。
そんな状態でも、さまざまな要因で「このスマホ、動作遅いなぁ……」と思ってしまうこともある中、新たに「レーザー光」を使うことで従来のプロセッサの100万倍も高速に動作できる可能性を示す新技術が開発されています。

Lasers Could Make Computers 1 Million Times Faster
https://www.space.com/40622-laser-computer-speed-quantum.html

この研究は、ミシガン・カレッジ・オブ・エンジニアリング大学の研究チームが進めてきたものです。
チームでは、六角形の格子状に作られた特殊な構造にレーザー光による光のパルスを照射することで、極めて高速に0と1の状態を作り出すことができる技術の基礎を作り上げました。

その「高速」がどれほどのものなのかというと、1秒間に書きかえられる回数は「1×10の15乗回」というもの。
数字を並べると「1,000,000,000,000,000」で、日本語の桁で表すと、「1秒間に千兆回」というとてつもない単位に。
これは、現代のプロセッサよりも100万倍速い性能を実現することが可能になるとのこと。

この実験では、タングステンとセレニウムの原子が交互に並んでハニカム形状を構成する格子上に、赤外レーザー光をパルス状に高速に点滅照射することで、0と1のビット状態を再現しています。
そしてこの時、ビット状態を再現するのは「電子のトラックの位置」であるとのこと。

ほとんどの分子では、原子を取り巻く軌道にある電子が刺激を受けて興奮状態(励起(れいき)状態)に置かれると、複数の量子状態「擬似スピン」の状態に変化します。

続きはソースで

関連ソース画像
https://i.gzn.jp/img/2018/05/21/laser-make-computers-1-million-times-faster/snap5797_m.png

GIGAZINE
https://gigazine.net/news/20180522-laser-make-computers-1-million-times-faster/
ダウンロード (19)


引用元: 【IT】レーザー光がコンピューターの動作を100万倍速くする[05/22]

レーザー光がコンピューターの動作を100万倍速くするの続きを読む

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1: 2018/04/29(日) 21:47:59.03 ID:CAP_USER
脳内の情報のやり取りは、ほとんどが電気信号。
なので脳内の電気信号のやり取りの仕組みを、そのまま電子回路で再現できるはず。そういう根拠で研究が進んでいるのが、マインド・アップロード。人間の意識をそのままコンピューターにアップロードしようという研究領域だ。
SF映画などではよく見かける話だが、果たして本当にそんなことができるのだろうか。研究はどの程度進んでいるのだろう。

MIT Technology Reviewのこの記事、「MIT、『脳の永久保存』企業との研究契約解消へ」は、ベンチャー企業の事業内容に関する論争なのだが、その中でノーベル賞を確実視されるような世界的な研究者が意見を戦わせているのがおもしろい。
対立意見の中にこそ、真実が見える。この記事から、マインド・アップロード研究の現状を探ってみたい。

この記事は、脳の永久保存を推進するベンチャー企業Nectome(ネクトーム)社の主張に科学的根拠が乏しいとして、同社と業務提携しているマサチューセッツ工科大学(MIT)に対しても批判が起こっているという内容。
批判を受けて、MITは結局、業務提携を解消している。

■将来サイボーグとして再生するために

詳しいことは記事を読んでもらうとして、同社の主張は、

①今はまだマインド・アップロードの技術が確立していないが、技術が確立して人間がサイボーグとして生まれ変われるときがくる

②今、脳を永久保存しておけば、その技術が確立したときに生き返ることができる、というもの。
完全な形で脳を保存するためには、脳死する前に保存液を注入しなければならない。
ただ保存液を注入すると、その人物は確実に死ぬ。末期患者の安楽死が認められている国や州でのみ、
末期患者の脳の永久保存を受け付けているという。

安楽死に対する賛否が分かれることから、論争になっているわけだ。個人的にはその論争よりも、世界のトップレベルの研究者が脳の永久保存やマインド・アップロードの可能性をどうとらえているのか、ということに興味がある。

人間の蘇生が可能になる未来を信じて、脳を冷凍保存するという研究やビジネスは、ずいぶん昔から存在する。
実は僕も米国に在住していた25年近く前に、脳を冷凍保存するベンチャー企業をカリフォルニア州バークレーに訪ねて取材したことがある。
工場のような敷地の中に、ドラム缶のような容器が置いてあり、その中に冷凍された脳が保管されている、という話だった。
脳1つ当たり100万円ほどで100年間保存する、というような契約だったように覚えている。
なんだかずいぶん怪しげなベンチャー企業だった。

MIT Technology ReviewのA startup is pitching a mind-uploading service that is "100 percent fatal"という記事によると、こうした脳の永久保存はいろいろな方法で試されており、米アリゾナ州にあるAlcor延命基金には、150人以上の遺体や脳を液体窒素で保存しているのだという。

ところが数年前に、脳に保存液を注入することで脳のコネクトームを保存できる新しい技術が開発された。
コネクトームとは、ニューロンを結びつけるシナプスの地図のようなもの。神経学者Ken Hayworth氏によると、特定の個人の意識を再現するにはコネクトームの地図が不可欠だという。
保存された脳を蘇生できるかどうかは分からないが、少なくともコネクトームのデータがあれば、コンピューターで意識や性格を再現できる可能性があるというわけだ。
今は無理だが「100年後には可能になっているかもしれない」とHaywarth氏は前向きに評価する。

続きはソースで

関連ソース画像
https://www.newsweekjapan.jp/yukawa/assets_c/2018/04/yukawa180423-thumb-720xauto.jpg

ニューズウィーク日本版
https://www.newsweekjapan.jp/yukawa/2018/04/mit.php

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引用元: 【脳科学】マインド・アップロードは可能?──MITを巻き込み世界的権威が真っ二つ[04/23]

マインド・アップロードは可能?──MITを巻き込み世界的権威が真っ二つの続きを読む

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1: 2018/04/01(日) 09:10:59.00 ID:CAP_USER
■要旨
理化学研究所(理研)計算科学研究機構プログラミング環境研究チームの佐藤三久チームリーダー、來山至テクニカルスタッフⅠ、情報基盤センター計算工学応用開発ユニットの五十嵐潤上級センター研究員らの国際共同研究グループは、次世代スーパーコンピュータ(スパコン)でヒトの脳全体の神経回路のシミュレーション[1]を可能とするアルゴリズム[2]の開発に成功しました。

脳を構成する主役は神経細胞です。神経細胞は電気信号を発して情報をやりとりする特殊な細胞です。
その数はヒトの大脳で約160億個、小脳で約690億個、脳全体では約860億個にのぼります。
神経細胞同士はシナプス[3]でつながり合い、複雑なネットワーク(神経回路)を形成しています。
しかし、現在の最高性能のスパコンをもってしても、ヒトの脳全体の規模で、神経細胞の電気信号のやりとりをシミュレーションすることは不可能です。

今回、国際共同研究グループは、次世代スパコンで脳のネットワークのシミュレーションを達成するアルゴリズムを開発しました。
新たなアルゴリズムによってメモリの省力化を実現するだけでなく、スーパーコンピュータ「京」[4]などの既存のスパコン上の脳シミュレーションも大幅に高速化できました。

本成果は、2020年以降に登場するポスト「京」[5]などの次世代スパコン上で、ヒトの脳全体のシミュレーションを実現し、脳の情報処理や脳疾患の機構の解明に貢献すると期待できます。
また、新アルゴリズムはオープンソースとして一般公開されている神経回路シミュレータ「NEST[6]」の次期公開版に搭載される予定です。

本研究は、スイスのオンライン科学雑誌『Frontiers in Neuroinfomatics』(2月16日付、日本時間:2月17日)に掲載されました。

また、本研究はポスト「京」研究開発枠・萌芽的課題(4)
「大脳皮質神経回路のデータ駆動モデル構築(課題番号:hp160258)」と京調整高度化枠「ブレインシミュレータNEST5gの性能評価(課題番号ra001012)」として「京」の計算資源を用いて実施されました。

続きはソースで

■原論文情報
Jakob Jordan, Tammo Ippen, Moritz Helias, Itaru Kitayama, Mitsuhisa Sato,
Jun Igarashi, Markus Diesmann and Susanne Kunkel,
"Extremely Scalable Spiking NeuronalNetwork Simulation Code: From Laptops to Exascale",
Frontiers in Neuroinfomatics, 10.3389/fninf.2018.00002
https://www.frontiersin.org/articles/10.3389/fninf.2018.00002/full

理化学研究所
http://www.riken.jp/pr/press/2018/20180326_1/
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引用元: 【演算】ヒトの脳全体シミュレーションを可能にするアルゴリズム | 理化学研究所03/26]

ヒトの脳全体シミュレーションを可能にするアルゴリズム | 理化学研究所の続きを読む
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