90年代以降の博士号取得者がアルゴリズムを使って生物の脳を置き換え、生きたマイクロロボットを作成し、サイエンス誌に発表した。

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虫はまるで神の視点を持っているかのように、ためらうことなく迷路を最後まで一気に這い進みました。

体長約1mm、幅約80ミクロンのこの虫は、まだ麻酔状態にあり、神経系が筋肉に運動命令を伝えることができない。

その動きを制御するのは視覚フィードバックナビゲーションアルゴリズムです。

それはサイボーグ、つまり生きたマイクロロボットになりました。

マイクロスケールのロボットは、人体内部で自律的に移動したり、薬を効果の出る場所に正確に届けたり、精子の動きを補助して人工妊娠を手助けするなど、医療分野で高い応用価値を持っています。

SFのシーンを現実に再現するこの研究は、カナダのマギル大学で90年代に博士課程に在籍していたドン・シェンケ氏によるもので、関連論文はサイエンス誌の子会社であるサイエンス・ロボティクス誌に掲載された。

しかし、なぜロボットをゼロから構築し、代わりにバグを使用しないのでしょうか?

マイクロロボットは依然としていくつかの大きな技術的課題に直面しています。

技術面では、ミクロン規模のロボットをどのように製造し、組み立て、動力を供給するのでしょうか?
制御の面では、マイクロロボットの動きを正確に制御し、それを測定するにはどうすればよいですか?
原理的に、ミクロンの環境では物理法則のスケールが縮小され、摩擦や粘性の影響が重力よりも数桁大きくなります。どうすればロボットを効率的に動かすことができるのでしょうか。

董先科にはたくさんのアイデアがあります。既製の生体を使用できるでしょうか?

自然に進化した生物は、ミクロンの環境で動くことに適応しており、また、食べたり飲んだりして自らエネルギーを補給することもできます。それらをコントロールする方法が見つかれば、すべての問題は解決するでしょう。

そこで彼は線虫に目をつけた。

明らかに研究されている昆虫

この研究では、さまざまな科学研究でよく取り上げられる線虫であるCaenorhabditis elegansを使用しました。

繁殖が容易で体が透明なので観察に非常に便利です。

もう一つの特徴は構造が単純で、成体では体細胞が約 1,000 個しかないことです。

その中には302 個の神経細胞があり、その神経系のすべての接続は科学者によってマッピングされており、リアルタイムで画像化することができます。

非常にわかりやすく研究されていると言えます。

マイクロロボットの本体が見つかったので、次に解決すべきことはその動きをどうやって制御するかだ。

脳をアルゴリズムに置き換える

線虫の筋肉の動きを刺激するのは光信号です。

波長473ナノメートルの青色レーザーを筋細胞に照射すると、細胞上のChR2チャネルの開口が刺激され、カルシウムイオンが入り込んで筋収縮が刺激され、線虫の筋肉の動きを制御できます。

この技術はオプトジェネティクスと呼ばれ、光学、ソフトウェア制御、遺伝子操作技術、電気生理学などの複数の分野を統合したバイオエンジニアリング技術です。

まず、化学的な方法を用いて、線虫の運動ニューロンと筋細胞の間の情報伝達を遮断しました。

その後、マシンビジョンアルゴリズムを使用して、線虫の姿勢と周囲の環境がリアルタイムで分析されます。

ミクロンレベルのレーザー光線を使って線虫のさまざまな部分を正確に照らし、その移動方向を制御することで、「脳をアルゴリズムに置き換える」という目標を達成しました。

完全な実験セットアップ図は次のとおりです。

画期的なアイデア

この研究は、生物とロボットを組み合わせるための新しいアイデアを切り開くだけでなく、他の関連分野にも大きな刺激を与えます。

従来のロボットにとって、ミクロン環境での動きは日常のマクロな動きとは大きく異なり、動きの速度や効率は高くないことが多いです。

線虫の動きを正確に制御し、筋肉の活動を蛍光イメージングすることで、マイクロメートルスケールでのヘビのような動きのダイナミクスの研究に役立ち、新しいロボットの設計と制御を導くことができます。

医療においては、ミクロンのレーザー光線を使って筋細胞の活動を正確に操作する実験も麻痺の治療に影響を与えます。

この研究で開発された線虫の動きを解析するためのアルゴリズムコードもGitHubでオープンソース化されました。

この記事の筆頭著者である Dong Xianke 氏は、2012 年にハルビン工業大学宇宙学院で自動化の学士課程を修了しました。

2014 年から 2019 年にかけて、カナダのマギル大学で機械視覚、マイクロロボティクス、ロボットの精密操作を専門に機械工学の博士号を取得しました。

2017年から2019年までカナダのトロント大学機械・産業工学部へ留学し、博士論文を完成させた。

2019 年から現在まで、カナダのトロントにあるテクノロジー企業でアルゴリズム研究開発エンジニアとして勤務し、組み込み型の高フレームレート視線追跡システムのアルゴリズム開発と、医療 AR や運転支援シナリオへの応用を担当しています。

彼の研究分野には、画像処理とマシンビジョン、機械学習とディープラーニング、マイクロロボティクスとロボット制御が含まれます。

近年では、Science Robotics、IEEE T-MECH、IEEE T-ASE、IEEE T-BME、IEEE T-NBS、ICRAなどの権威あるジャーナルや会議に20本以上の学術論文を発表。ロボット分野最高峰の学術会議であるICRA2015では、第一著者として最優秀会議論文と最優秀オートメーション論文にノミネートされた。

この研究を通じて、彼はロボットに関する新たな洞察を得ました。