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脳 ⇔ ロボットハンド

先週,ATR(国際電気通信基礎技術研究所)
HRI(Honda Reserch Institute Japan)
脳活動を解析してロボットハンドを動かすのに
成功したニュースがありました。

P2が発表された時も、すごい衝撃的だったんですが
今回も「さすが、やるなー」という印象です。

ATRとHRIのやり方が面白いのは、脳から情報を取り出すのに
fMRI(funcutional Magnetic Resonance Imaging)を使っているところですね。
シカゴリハビリ研究所(Rehabilitation Institute of Chicago)で行われた、両手を失ったジェシー・サリバン氏の神経信号で動作する義手の場合、外科的手術が必要でした。
また、手術後にトレーニングをして、うまく動かせるように体を慣らさないといけません。

用途が違う為、直接的な比較はできないものの
「○○がしたい」という情報を、外科手術無しで、ほぼリアルタイムで、特別なトレーニング無く、直接取り出す事が出来る事を実証できた事は、とても興味をそそります。
人間は周りの環境や人々と、常に情報をやり取りしています。
その入力は、見る、聞く、嗅ぐ、味、触れる、の五感と言われるものがあります。しかし、出力となるととても限られます。
汗をかいたり、顔を赤くしたりといった出力がありますが、これらは基本的に自分の意志でコントロールできません(特殊なトレーニングを積めば、コントロールできるようになるものもあります)。
自分の意志で制御できる出力は、骨格筋(随意筋)を動かす、のほぼ一つです。
目を動かす、手を動かす、笑う、走る、それらの能動的な動作は筋肉が支配しています。

つまり、筋肉を動かす指令(微弱な電気信号)を得る事が出来れば、自分の意志を表現したり体現する事が出来るわけです。本田技研プレスリリース
ただ、この神経信号が微弱なために取り出すのが難しく、前出のシカゴリハビリ研究所をはじめとして、様々な研究が進められている最中です。


fMRIは脳のどこが活発に働いているかを視覚化してくれる装置です。
MRIの動作原理は、どこかで調べてもらうとして
fMRIはMRIを応用して、血中の酸素量が減少すると(ヘモグロビンの酸化鉄が鉄になって)磁化されやすくなる事を利用しています。
脳内で活発に働いている部位は酸素を多く消費するので、fMRIで見ていると活動部位が分かるというわけです。
またMRIは空間分解能が高いので、活動部位をかなり詳細に区別することができます。
反面、時間分解能は高くないので、活動部位の時間変化などを調べるのは得意ではありません。

今回のロボットハンドも、人が動作してからロボットハンドが同じ動作をするまで7秒ほどかかり、そのうちfMRIで5秒かかっているとのことです。
時間分解能に優れている機器として、EEG(Electro Encephalo Gram)やMEG(Magneto Encephalo Gram)がありますが、これらは逆に空間分解能が低いので、fMRIなどとうまく組合わせて使う必要があると思われます。

今回のアプローチは、その特徴から、バーチャルリアリティを用いた遠隔操作などのリモートコントロールと親和性が高いと思います。
インプラントなどの外科手術もの、今回の外科手術なしものと
得意不得意が必ず出てくるでしょうから(これらの得意不得意は、恐らく正反対のものになると思う)、適材適所でうまく使って世の中の為に役立てて欲しいです。


参照リンク
本田技研プレスリリース
PC Watch
CarView.co.jp

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