|
えっ…ロボットを操作するツールがキノコになるの? テーブルの上を歩き回るこのヒトデのようなロボットには「キノコ脳」が備わっていることを示すビデオ証拠がある。 これは、米国のコーネル大学とイタリアのフィレンツェ大学による本格的なバイオニクス研究であり、サイエンスのサブジャーナルに掲載されました。 彼らは、キノコ内の電気パルスをロボットを制御する信号として使用し、生物とロボットの間の「通信インターフェース」を確立した。 もっと詳しく見てみましょう〜 ロボットを制御するための電気信号をキャプチャする菌類が生成する生体信号をロボットの制御信号として使用するために、研究者は長期間にわたって生体電気信号を捕捉して記録できる菌糸電気インターフェースを開発した。 信号を捕捉するために使用される電極は、菌糸培養皿とともに、特別に設計された 3D プリントされた足場上に配置されます。 実験では、研究者らはPleurotus eryngiiと呼ばれる菌類を使用しました。これはより一般的な名前であるエリンギとしても知られています。 著者らは、細菌株をポテトデキストロース寒天培地(PDA)に接種し、支持体で固定したペトリ皿に置いて、25℃で培養した。 培養皿には直径60mmと150mmの2つのサイズがあり、それぞれ約3週間と約5週間培養し、菌糸が培養皿を完全に満たすまで培養します。 培養過程中および培養後、著者らは菌糸によって生成された電気信号を継続的に記録した。 記録前に、研究者らはステンレス製の針電極をホルダーの電極固定スロットに挿入した。2つの記録電極は互いに平行に、10 mmの間隔をあけて、培養液の表面から10~11 mm離して配置した。参照電極は記録電極に対して垂直に、表面から1 mm離して配置した。 外部からの電磁干渉を防ぐために、研究者らは菌糸と電極を含んだ支持体を自作のファラデーケージの中に置き、30日間以上にわたり10 S/sのサンプリングレートで電気信号を記録した。 研究者たちは、収集した生の電気信号データを分析および処理するために Python を使用しました。 まず、著者らは5μV未満の振幅を持つ信号をノイズとして除去し、次に平滑化とノイズ除去を実行し、最後に3次多項式フィッティングを実行しました。 次に、SciPyライブラリの対応する関数を用いて、潜在的なスパイクとピークの半値幅(持続時間)を検出します。最後に、抽出されたスパイクは振幅や幅などのパラメータに基づいて統計的に分析され、ヒストグラムなどのグラフが描画されます。 分析の結果、菌糸体は培養期間全体を通して平均振幅約135μV、最大振幅1868μV、平均頻度約0.12回/秒の自発電位スパイクを安定して発生できることが明らかになりました。 菌糸体の電気的活動に対する光の影響を研究するため、研究者らは水銀ランプシステムを使用し、光ファイバーとコリメータを通して光スポット直径約1cmの紫外線を菌糸体の表面に垂直に照射した。 著者らは、さまざまな光強度(0.1〜1 W/cm²)、照射距離(12〜20 cm)、照射時間(2〜12秒)の組み合わせをテストしました。 結果は、紫外線照射が最大18,000μVの振幅と約4秒間の持続時間を持つ電位スパイクを誘発する可能性があることを示した。青色光も同様の効果を示したが、振幅は低かった。一方、赤色光と白色光では有意な効果は観察されなかった。 研究者たちは、菌類における電気信号生成と光誘発効果のパターンを理解した後、菌類によって生成されるリズミカルな正と負の電位スパイクを利用してロボットを制御しました。 具体的には、彼らは柔軟な多足歩行ロボット(冒頭で紹介した「ヒトデ」)を設計しました。このロボットは、菌糸体から発生する電気信号を閾値検出などの処理を経てデジタル制御信号に変換します。Arduinoマイクロコントローラから出力されるPWM波形は、空気圧バルブとDCモーターを制御します。 実験では、菌糸体がロボットを安定的に制御し、数十分間連続的に移動できることが示されました。 菌糸体を紫外線で刺激すると、ロボットの動きがそれに応じて変化し、ロボットをリアルタイムに制御できるようになります。 キノコは意識を発達させなかったが、その「バイオセンサー」は研究する価値がある。この研究の重要性について、コーネル大学の機械・航空宇宙工学教授であるロブ・シェパード氏は次のように述べています。 菌糸体をロボットの電子機器に組み込むことで、バイオハイブリッドマシンが周囲の環境を感知し、それに反応できるようになります。 英国の新聞「インディペンデント」は、このキノコを「這うことを学んだ」キノコとまで表現した。 しかし、一部のネットユーザーは論文を注意深く読んだ後、この主張に疑問を呈した。 研究者たちは、意識を発達させた菌類がロボットを制御していると主張するのではなく、単に菌類の電気的活動とロボットの動きを関連付ける一連のルールを構築しただけだ。 キノコが「這うことを学んだ」という記述も不正確です。なぜなら、キノコは本当の意味では実際には何も「学んだ」わけではないからです。 しかし、ロブ・シェパード教授が示唆するように、環境、生物、機械の間に制御チェーンを確立できる場合、「センサー」として機能する生物が意識を持っているかどうかは重要な問題ではありません。 中には、ここのキノコは乱数発生器として機能しているようだ、という突飛なアイデアを思いついた人もいました。中には、実際に乱数発生器として使用できるのではないかと疑問に思う人もいました... 論文の宛先: |
エリンギでロボットの動きを制御!コーネル大学らによる新たな研究がサイエンス誌に掲載されました。
関連するおすすめ記事
-
イーロン・マスクの新しい採用戦略:学歴は不要、コードだけ。
-
大規模モデル指示チューニングデータセットの10,000語の評価!テンセントと上海交通大学の共同制作。
-
SynthIDの目に見えない透かし機能をぜひお試しください!AI生成コンテンツをより細かく制御できます。600万件の音声ファイルを含む大規模な音声キャプションデータセットが利用可能になりました。
-
たった1行のコードでトレーニングコストがさらに30%削減。AI大規模モデルの混合精度トレーニングがさらにアップグレード | オープンソース
-
サーバーが過負荷状態です! Keling バージョン 1.5 が正式にリリースされました: 追加料金なしで 1080P にアップグレードし、一度に 4 つのビデオを生成します。
-
GPT-4o は、追加料金を支払うことでさらに高速化できます。新機能では、以前の 23 秒に比べて 7 秒でタスクを完了します。