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次世代の生命にインスパイアされた材料への道を切り開く研究者

人工知能

次世代の生命にインスパイアされた材料への道を切り開く研究者

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新しい材料は、生体システムにインスパイアされたもので、以前の経験に基づいて電気的挙動を変化させる。アールト大学の研究者によって開発され、基本的な適応メモリを実現した。

このような適応材料は、次世代の医療および環境センサー、ソフトロボット、活性化された表面の開発において重要な役割を果たすことができる。

生体システムにおける反応性材料

反応性材料は、日光に反応して暗くなる眼鏡などの幅広い応用で見られる。しかし、既存の材料は常に同じように反応し、その応答はその歴史に依存しない。つまり、過去の経験に基づいて適応しない。

一方、生体システムは、以前の条件に基づいて挙動を適応させる。

Bo Pengは、アールト大学のアカデミー研究フェローであり、この研究の共同著者の一人である。

「材料科学における次の大きな課題は、生体にインスパイアされた真正にスマートな材料を開発することです。」ペンは言う。「私たちは、歴史に基づいて挙動を調整する材料を開発したいと思ったのです。」

材料における適応メモリの実現

チームは、まずマイクロメートルサイズの磁気ビーズを合成し、磁気フィールドで刺激した。ビーズは、磁石がオンになると柱状に積み上がり、磁気フィールドの強さは柱の形状に影響した。これらの形状は、柱が電気を伝導する能力に影響を与える。

「このシステムでは、磁気フィールドの刺激と電気的応答を結び付けたのです。興味深いことに、電気伝導度は、磁気フィールドを急速に変化させたか、ゆっくり変化させたかによって異なったのです。」ペンは説明する。「つまり、電気的応答は磁気フィールドの歴史に依存するのです。磁気フィールドが増加しているか、減少しているかによっても、応答は異なったのです。応答は二安定性を示し、これは基本的な形のメモリです。材料は、磁気フィールドを記憶しているかのように挙動します。」

システムのメモリにより、基本的な学習に似た挙動を示すことができる。生体における学習プロセスでは、基本的な要素は、ニューロンの接続の応答の変化である。これはシナプスと呼ばれ、シナプスがどれほど頻繁に刺激されるかに応じて、ニューロンのシナプスは活性化されやすくなったり、活性化されにくくなったりする。シナプスの変化は、短期シナプス可塑性と呼ばれ、ニューロンのペア間の接続を強くしたり、弱くしたりする。

研究チームは、磁気ビーズを使用して同様のシステムを実現したが、メカニズムは異なる。ビーズが急速にパルスする磁気フィールドにさらされると、材料は電気をより良く伝導する。しかし、ゆっくりパルスする磁気フィールドにさらされると、電気を伝導しにくくなる。

Olli Ikkalaは、アールト大学の名誉教授である。

「私たちの材料は、ある意味でシナプスと似ている。」イッカラは言う。「私たちが実証したことは、次世代の生命にインスパイアされた材料への道を切り開くものであり、これらの材料は適応、メモリ、学習の生物学的プロセスに基づくものになるだろう。」

「将来的には、より多くの材料が、生物的な特性にインスパイアされたアルゴリズムによって開発される可能性がある。ただし、これらの材料は生物システムの全複雑さを伴わない。そうした材料は、次世代のソフトロボットや医療および環境モニタリングの中心となるだろう。」イッカラは結論付ける。

Alex McFarlandは、人工知能の最新の開発を探求するAIジャーナリスト兼ライターです。彼は、世界中の数多くのAIスタートアップや出版物と共同しています。