2025年12月17日 第13回
生体情報工学で学んだことがらの振り返りに追加して，
生体情報工学，主に脳神経においてどのようなモチベーションで行われているのかを学んだ．
不自由な障がいをもった人を救える非常に意義ある研究だと思った．
そうですね．助けることができるというのは素晴らしいことです．
一般的に，工学的な処理では，
ノイズはシステムの頑健性を検証したりする上で，
意図的に加える邪魔なものであったり，
除去すべきものだと考えていたが，
神経系では逆にノイズがある方が同期現象が明確に現れるのが面白かった．
ノイズの存在は重要なのですね．
生体情報工学の授業を通して，
前期に学んだモデリング理論やメトロノーム同期実験を振り返りながら，
生体現象を捉えるための考え方への理解を深めることができた．
また，
特に脳神経分野において，
生体情報工学がどのような課題意識やモチベーションのもとで研究されているのかを知り，
体の不自由な人々の支援につながる意義深い研究であると感じた．
理解してくれたようで良かったと思います．
実験の際は物理的な現象として解析したメトロノームの同期現象が，
生命現象と同じ数理モデルで記述できることを改めて理解することができました．
半期間ありがとうございました．
現象としては同じということですね．
物理系としては異なるので，記述された式は異なりますね．
メトロノームの同期については情報工学実験で行いましたが，
大学入学前に池口研のメトロノームの動画を偶然YouTubeで見たことがあったので個人的に印象深い分野です．
授業全体を通してカオスと生物との関係について深く知れて大変勉強になりました．
脳の動きはどうなっているんだろうと思うことがよくあったので，
原理から学べてよかったです．
そうですか．色々と話をしましたが，理解してくれたようで良かったとお思います．
人によってどのような振動が心地よいと感じるかは変わる，
という話がとても面白かった．
学んできた生体情報の知識が，
身の回りにあるよう感じられた．
そうですね．身の回りにもいろいろと関係することがありますね．
講義全体を通して，
計算等の理論的な解説が丁寧で腑に落ちる場園が多かったです．
興味深い講義をありがとうございました．
こちらこそ，ありがとうございました．
本日の講義では，
生体と同期の関係を軸に議論が行われた．
その中でも特に印象に残ったのは，
カオスが人体に与える影響と，
神経細胞におけるノイズ同期である．
これまで直感的で捉えにくかったノイズ同期が数理モデルとして表現でき，
数式によって記述可能である点に興味を惹かれた．
人間の身体に潜む未解明な現象を，
数理的手法を通して理解しようとする点に，
この研究分野の面白さを感じた．
そうなのです．数理的な方法というのはとても有効ですね．
同期の話で，
実験で振れる角度を算出するのに苦労したのを思い出した．
微小で周期的なノイズを与えると同期現象がみられることが興味深かった．
ノイズ同期も重要な現象ですね．
STDPは，
シナプス前後のニューロンの発火タイミングの差によって結合強度が変化する現象であり，
前細胞が後細胞の発火に先んじてスパイクを出す因果的な関係があれば結合が強化（LTP）され，
逆であれば弱まる（LTD）という時間的な学習規則の精緻さを理解できた．
理解してくれたようで良かったと思います．
授業ありがとうございました．
来年の授業で使えるような説明ができるよう復習してレポート書きます！１年生から３年，
ありがとうございました．
期待しています．
今回の授業では，
同期現象について学びました．
個々の要素が相互作用することで，
全体としてリズムや動きが揃う仕組みが，
生体システムにおいて重要な役割を果たしていることが印象的でした．
心拍や神経活動など，
身近な生体現象とも深く関係している点が興味深かったです．
そうですね．紹介しませんでしたが，時差ぼけも同様です．
メトロノームにわずかな周波数の違いがあるだけで，
同相同期が極めて難しくなることが印象的でした．
メトロノームの同相同期にはそれらを載せる台の周波数が重要なのだと思いますが，
はじめから適切な周波数で台を動かすことで，
同相同期を早めることはできるのでしょうか．
良いコメントですね．過渡状態の時間を短くすることはできると思います．
生体情報工学の授業を通して，
前期に学んだモデリング理論やメトロノーム同期実験を踏まえ，
生体現象を捉えるための考え方やアプローチへの理解を深めることができた．
ニューラルネットワークなどの内容では，
理論に加えて具体的な応用例や関連論文が示されており，
最先端の研究に触れながら学べた点が印象的であった．
これにより，
講義内容への理解が深まり，
知識をより立体的に整理することができたと感じている．
理解してくれたようで良かったと思います．
本日の講義では，
同期現象の理論的説明と，
神経細胞における同期現象を利用したロボットアームの操作の研究について学習した．
メトロノームの同期の理論式は全く理解できなかった．
神経細胞の同期により，
ロボットアームを動かす実験では脳の信号によりある程度思った通りにアームを動かせていたので，
精度が高まれば実用的な技術になりえると感じた．
その通りですね．最近の状況も調べてみましょう．
本講義を通して，
脳の構造からニューロンの電気的特性，
数理モデル，
さらにニューラルネットワークや学習理論までが一続きの流れとして理解することができた．
特に，
生理現象を数式で表現することで，
脳の振る舞いを解析・予測できる点が印象に残った．
また，
ニューラルネットワークは個人的に関心を持っている分野なので，
今後さらに深く学びたいと感じた．
理解してくれて良かったと思います．
Brain Machine Inteffaceのうち，
腕を動かせなくなった女性がロボットアームを操作する実験では，
それなりに細かい動作もできており，
そこまでスパイクを元に狙った動作を求められることに驚きました．
現在では，
パリオリンピック/パラリンピックの聖火リレーでの活用や，
頭蓋を切開せず小さな穴で埋め込んだり，
血管経由で挿入する方法もあるそうで，
広く実用化されるのも近そうでした．
身体の一部を失ったり，
制御できなくなった人はもちろん，
健常者であっても脳から直接コンピュータなどを操作できると
ますます作業や仕事が効率化可能であると思います．
ただ，
コンピュータの導入などの技術革新で，
待ち時間や非効率が減ったことで業務ばかり増え，
過労などが問題になる中，
技術者や科学者が良かれと思ったのに，
結果は最悪という技術倫理的な問題も生じそうです．
ロボットアームを増やしたとき，
人間がどのくらいまでなら操作できるのか，
増やしすぎるとどういった問題が生じてくるのかも気になりました．
情報工学科として貢献できる重要な分野でもあると思います．
脳信号のみで身体を操ることについて，
深い関心を抱きました．
逆に，
脳細胞に不規則な電気信号を送ることで，
アルツハイマーなどの脳機能が低下した患者の回復事例はあるのでしょうか？調べてみたら，
アセチルコリンが減少することによってアルツハイマーは起こるらしいのです．
ということは，
電気そのものを流す機能が失われているから効果がないのでしょうか？
アルツハイマーなどの疾病はその他の原因，例えば，
興奮性細胞と抑制性細胞の比率の不均衡などもあるので，
一概には言えないでしょう．
今回の講義では，
生体における同期現象やカオスが人体に与える影響について学んだ．
特に，
複数の神経細胞が共通のノイズを受け取った際に発火が同期する現象が興味深かった．
そうですね．ノイズ同期も重要ですね．
情報工学実験でやったメトロノームの同期現象の数式的表現が興味深かった．
式について資料を紹介したので，追ってみてください．
従来のコンピュータとは異なる，
脳特有の並列分散処理やシナプス可塑性のメカニズムを体系的に理解することができた．
半期の間，ご指導をありがとうございました．
こちらこそ，ありがとうございました．