人工ニューラルネットワーク（ANN）やスパイキングニューラルネットワーク（SNN）（注4）は、現在のAI技術の基盤となっています。これらは、脳神経回路に着想を得て作られた技術ですが、逆に、ANNやSNNの働きを生体系に実装できれば、脳の情報処理原理に対する理解を一段と深め、さらに生体の仕組みに基づく新しい計算技術の創出にもつながります。今回、東北大学電気通信研究所の山本英明准教授（同大学材料科学高等研究所（WPI-AIMR）兼任）、佐藤茂雄教授、公立はこだて未来大学の香取勇一教授らからなる研究チームは、マイクロ流体デ...

精神疾患の個別化医療の実現に向け、個人の生体機能をコンピュータ上で再現する「デジタルツイン」技術が近年注目を集めています。しかし、脳のネットワーク構造と、実際の認知・行動・脳活動の動的なプロセスを個人レベルで結びつけて再現することは、これまで大きな課題でした。このたび、国立研究開発法人国立精神・神経医療研究センター（NCNP）の高橋雄太室長（東北大学大学院医学系研究科講師兼務）、宗田卓史リサーチフェロー、山下祐一室長、東北大学大学院医学系研究科の富田博秋教授らの研究グループは、個人の脳の機能的結合（コネクトーム）データに基づき、その人特有のマルチタスク実行時の認...

近年、データ駆動型人工知能（AI）は、新しい材料探索を効率よく行うことができる技術として注目されています。しかし、材料研究の重要な実験データは、論文中の図に画像化された状態で存在することが多く、有効に利用することが難しい状況でした。東北大学材料科学高等研究所（WPI-AIMR）の李昊（Hao Li）教授、折茂慎一 所長（同大学金属材料研究所 教授）、東京大学大学院工学系研究科の佐藤龍平助教らの研究チームは、科学論文中の図表から実験データを体系的に読み取り、科学的に解釈した上で構造化できるマルチエージェントAIワークフローDIVEを開発しました。さらに、水素貯蔵材料（注...

英語の授業でコミュニケーション活動を行う際、活動で使う英単語の練習は、活動の「前」と「後」のどちらで行うべきか。この教育現場における長年の問いに、脳科学が新たな光を当てました。事前の単語学習はコミュニケーションの準備になりますが、英単語を思い出すためだけの単なる機械的な反復作業に陥る懸念もあります。一方、事後の練習は活動で使った単語の定着を促進できる可能性があります。早稲田大学国際学術院の鈴木祐一（すずき ゆういち）准教授、富山大学の野澤孝之（のざわ たかゆき）教授、東北大学の内原卓海（うちはら たくみ）准教授（ディスティングイッシュトアソシエイトプロフェッサー）、玉川大学の中村幸...

東京大学大学院理学系研究科の脇田大輝特任研究員（兼・日本学術振興会特別研究員-PD）、東北大学電気通信研究所（兼・大学院工学研究科）修士課程（※研究当時）の山地聡史さん、大阪大学大学院理学研究科の梅津大輝講師、公立はこだて未来大学システム情報科学部の加納剛史教授らの研究グループは、昆虫のさなぎの中で体のつくりが大きく変わるとき、細胞に「個性」があることで細胞の群れ全体の働きがよくなり、「筋肉の断片を散らしながら」「安定した網目パターンにする」という２つの工程が速やかに両立することをシミュレーション※１により示しました（図１）。私たちの体はさまざまな種類の細胞で...

近年、人工知能（AI）を支える機械学習を用いて人間の動作パターンを学習し、ロボットが調理や掃除などの日常タスクを自律的に実行する研究が進んでいます。その技術の進歩は日進月歩です。しかし、これらは主に視覚情報に依存しており、素材の質感や表裏の違いなど触覚的な判断を伴う作業には限界がありました。東北大学大学院工学研究科のNingquan Gu大学院生と林部充宏教授は、香港大学および香港の研究機関であるCentre for Transformative Garment Production（TransGP）の小菅一弘教授（東北大学名誉教授）との共同研究により、視覚と触覚の情報を統合し、ロ...