“HEALTH TEC LETTER”とは？
東北大学ヘルステックカレッジの活動内容や幸福な健康社会の実現に向けて行われている東北大学の研究やさまざまな取り組みについて、最新情報をお届けします。
東北大学 ヘルステックTOPICS
1. 「人工培養脳」が時系列データの処理を改善 ～物理リザバーとして新たな可能性を拓く～
機械学習やAIは、生物の脳の働きを数学的に模倣することにより発展してきました。しかし、神経細胞が集まりである脳で高度な情報処理が実現される詳細なメカニズムは、いまだ完全に理解されていません。
東北大学電気通信研究所の住 拓磨氏(大学院医工学研究科大学院生)、山本英明准教授、平野愛弓教授(材料科学高等研究所兼担)らと公立はこだて未来大学の香取勇一教授の研究チームは、リザバーコンピューティングと呼ばれる機械学習の新しい枠組みを用いて、ラットの大脳皮質神経細胞で構成した「人工培養脳」の計算能力を解析するための一連の実験を成功させました。
本実験では、培養された神経細胞ネットワークの多細胞応答を光遺伝学と蛍光カルシウムイメージングを用いて記録し、リザバーコンピューティングを使用してその計算能力を解析しました。実験の結果、「人工培養脳」は数百ミリ秒程度の短期記憶を持ち、これを利用して時系列データの分類が可能であることが示されました。
さらに興味深いことに、一つのデータセットで訓練されたネットワークには、同じカテゴリーの別のデータセットを分類することができたため、「人工培養脳」がリザバーコンピューティングの性能を向上させるための汎化フィルターとして機能することが明らかになりました。
この研究結果は、生きた細胞が作る神経ネットワーク内部の情報処理に関するメカニズム理解を進展させるとともに、「人工培養脳」に基づく物理的なリザバー計算機の実現可能性を広げます。
本研究成果は、2023年6月12日（米国時間）に米国科学アカデミー紀要 PNASのオンライン版で公開されました。（2022年2月14日：電気通信研究所 准教授 山本英明）
詳細はこちらから（東北大学WEBサイト該当記事へ移動します）
2. 腸内細菌叢315人分のデータ分譲開始 ～試行的産業利用を通じて腸内細菌叢データ利活用推進の呼び水に～
東北大学東北メディカル・メガバンク機構（以下、ToMMo）は第2期SIPスマートバイオ産業・農業基盤技術「食によるヘルスケア産業創出コンソーシアム」に参画し、その一環として2021年10月より315名に対し、便検体の収集と便の性状に関するアンケート調査を実施しました。収集した便検体より腸内細菌叢データの抽出・解析を行い、利活用の準備が整いましたのでデータ分譲を開始いたします。
ToMMoで収集し、すでに分譲対象となっているコホートの健康調査による生活習慣・食習慣等の環境情報、検体検査情報等のデータ、ゲノムやオミックスの各種解析情報と合わせた解析や、便検体を提出した際の健康調査データと合わせた分析も可能となります。
近年注目を浴びている腸内細菌叢データは、各機関で検体やデータの収集は行っているものの、収集機関外での利活用は進んでいませんでした。
今回の調査は、多くの方々に利用していただくことでイノベーションの創出を促進するため、当初から利活用や実用化を想定して実施したものです。データは、PRISMにおける試行的産業利用にも活用を予定しており、産学問わず幅広い利用が見込まれます。（2022年9月29日：東北大学東北メディカル・メガバンク機構 個別化予防・疫学分野 教授 寳澤篤）
詳細はこちらから（東北大学WEBサイト該当記事へ移動します）
3. 東北発・介護ロボット研究開発拠点がオープン 介護ロボット・機器の開発企業を支援する実証・評価から2050 年の未来介護を担う次世代ロボットの研究開発まで
超高齢化社会における介護ロボット機器・システムによる課題解決のため、2050年の未来を想定した新しく画期的な解決策と、近い将来に適応できる現実的な解決策の両輪を見据えた研究開発拠点となる『青葉山リビングラボ』を東北大学青葉山キャンパスに開設しました。
本リビングラボは約250m2のスペースに介護施設と在宅介護、それぞれを模擬した環境を構築し、研究開発に必要な各種計測装置や介護ロボット機器等を備えたものです。
東北大学大学院工学研究科の平田 泰久教授がプロジェクトマネージャーとして推進しているJSTムーンショット型研究開発制度目標３の研究開発プロジェクト「活力ある社会を創る適応自在AIロボット群」の取り組みにおける、次世代の介護ロボット研究開発の拠点として活用されるとともに、厚生労働省「介護ロボットの開発・実証・普及のプラットフォーム事業」による「リビングラボ」の一つとして、介護ロボットの評価・効果検証を実施して地域における介護ロボットの開発を促進する役割も果たします。（2022年2月14日：大学院工学研究科 ロボティクス専攻 教授 平田泰久）
詳細はこちらから（東北大学WEBサイト該当記事へ移動します）
第3回 ヘルステック研究会 レポート
第3回のHTC研究会は、 東北大学電気通信研究所 副所長、サイバー＆リアルICT学際融合研究センター長、北村喜文 教授による 「非言語情報が拓く人間性豊かなコミュニケーション ～サイバー空間・リアル空間活用技術のヘルステックへの挑戦～」です。
東北大学 片平キャンパスでの対面開催となりました。講義終了後、インタラクティブコンテンツ研究室の見学やVR体験、名刺交換の交流会を行い、施設を見学できる貴重な機会となりました。
講義は、北村先生が日々研究をされている東北大学 電気通信研究所の紹介から始まります。（以下講義より引用）
東北大学電気通信研究所の歴史
東北大学電気通信研究所を基に、先人の先生方が、暮らしを豊かにするための様々な技術を世に送り出してきました。
・世界中の屋根によくある、魚の骨の形の八木・宇田アンテナ（1926年：八木秀次・宇田新太郎）
・電子レンジやレーダーに使われる分割陽極マグネトロン（1927年：岡部金治郎）
・ハードディスクで使われる垂直磁気記録（1975年：岩崎俊一）
・光通信の基本技術（西澤潤一）
現在、東北大学総長である大野英雄先生も、元電気通信研究所所長でいらっしゃいます。上記にあげた技術や、先生方の研究について１階の資料展示室で公開しています。ぜひご覧ください。
コロナ禍で増えた遠隔コミュニケーション
3年間続いたコロナ禍で、オンラインによる遠隔コミュニケーションが必然的に増え、電気通信を身近に感じることが多くなったかと思います。
私も国際会議等で欧米の人たちと遠隔コミュニケーションを使って話すことがありますが、世界のどこかが夜のため、眠そうな人もいて、これは今後何とかしないといけない問題だと考えています。
他にも、カメラでオンラインにつながる手法は一気に広まりましたが、うまく話が伝わらないと感じる時があります。
一方、皆さんの会社も同様かと思いますが、会議のオンライン化が定着してきています。これにより「出張していても外から参加できるので便利」とか「資料がデジタル化されて便利になった」といった意見もあります。
またオンライン飲み会がコロナ禍の前半でよく開催されました。最低限度のコミュニケーションは取れますが、やはり「会いたいよね」「一緒に飲みたいよね」という声が上がりました。
では、「会う」と「会わない」とでは何が違うのでしょうか。
言語情報と非言語情報
我々電気通信研究所メンバーは、次世代コミュニティについて考えたときに、非言語情報の伝達というのが、これからの通信コミュニケーションを豊かにする鍵なのではないかと思っています。
例えば、オンラインではいくらカメラをオンにしても、伝わる情報と伝わらない情報があります。今使っているテレコミュニケーション技術というのは、伝わりやすいものと伝わりにくいものがあり、言語情報は伝わりやすいが、非言語情報は伝わらないのではないかと考えています。
言語情報はしゃべれば伝わるので、電話でも伝わります。しかし非言語情報であるカメラ映像は、私の顔情報がメインのため、画面から外れたり遠ざかると何をやっているか分からない、マイクから離れると言葉も伝わりません。こう考えると言語情報は伝わりやすいが、非言語情報は伝わりにくいことが分かります。
もう一つ、VRによる遠隔コミュニケーションに「メタバース」があります。ヘッドマウントディスプレイ（HMD）をかぶれば、ある程度アバターが感情表現などしてくれるかもしれません。しかし、十分ではありません。こちらの動きを反映してもそれが全てではなく、もっと深くシンクロすることでリアルな対面状況に近づくと思います。
では遠隔コニュニケーションをもっと豊かにするためにはどうすればいいのでしょうか。
非言語情報とは 豊かなコミュニケーション実現への鍵
・顔の感情理解研究
・人の身体動作から感情を読み取る
・目で語ることができる
サイバー空間とリアル空間の活用
・VRの重要概念
・空間や場などの非言語情報
・机の形の効果
・空間情報の伝達
・バーチャル空間内の移動とリアル空間内の移動
・VR HTD利用者と周りの人との共存
ヘルステック研究
・歯切削体験のための可搬型VR訓練システム
・TiltChair：座面の前傾により姿勢を誘導するオフィスチェア
（続きはHTCのご参加による見逃し配信でご覧いただけます。）
第4回ヘルステック研究会は7月25日開催
次回、第4回ヘルステック研究会は、東北大学 医学系研究科 大学院非常勤講師、株式会社FingerVision 取締役 山口 明彦先生による「視覚に基づく触覚センサ FingerVisionおよびロボット・医療アプリケーション」です。
ロボット化、AI 化の流れは様々な分野で今後さらに加速すると予想されるものの、「触覚」の欠如が実世界におけるロボットや機械の適用範囲を限定しています。
FingerVisionとは、視覚センサ(カメラ)を基本モジュールとして構成される触覚センサであり、高性能(解像度が高く、様々なモダリティを知覚可能) 、高耐久、高経済性という産業応用に適した特徴を持っています。
本講義では、 FingerVisionのセンシング原理、ロボットマニピュレーションや、医療アプリケーションについて解説します。