特別講演・招待講演

| 特別講演 （※この講演は大会に参加されていない一般の方も聴講可能です）

日 時 ：平成２７年９月２６日（土）16:45～17:45

会 場 ：福岡大学 Ａ棟地下１階 AB01教室

演 題 ：昆虫の湿度感覚のしくみ

講 師 ：福岡大学理学部地球圏科学科 教授 横張 文男 氏

講演概要：

我々が研究しているゴキブリの湿度感覚器（感覚子）は、触角にあり、長さが僅か3μm、直径が一番太いところでも2μm程度の円錐状の小さな突起です。1本の触角には3万個程度の匂いの感覚子もあるが、湿度感覚子は100個程度しかありません。この感覚子の基部に細い電極を刺入すると、3つの受容細胞からの電気信号（活動電位）が観測されます。その内、一つは湿度を上げると強く反応し、もう一つは湿度を下げると強く反応し、3つ目は温度を下げると強く反応します。最初の2つの受容細胞の反応を詳細に調べた結果、これは相対湿度に依存にして反応の大きさが変わることが明らかになりました。すなわち、この2つの受容器は相対湿度の受容器なのです。

この感覚子の微細構造は、以下の述べるように嗅感覚子とは全く異なる特徴を持っています。嗅感覚子には匂い物質が感覚子内に入るための孔（嗅孔）が円錐状突起の側壁に多数ありますが、湿度感覚子にはそのような構造がありません。円錐状突起の先端側3分の1では側壁が二重になっており、その壁の隙間は外部と繋がり、内側の側壁は厚いクチクラでできた突起を形成し、その先端は外側壁先端よりも突出した形になっています。この突起の内側には感覚細胞の樹状突起から伸び肥大化した感覚繊毛が2本あり、この突起内を満たしています。その先端部分には機械受容細胞の特徴を示す細管体と呼ばれる構造があります。

このような研究を通じて、昆虫が相対湿度を検出するしくみは、以下に述べるように意外にも毛髪湿度計と同じ原理であることがわかりました。毛髪湿度計とは、髪の毛が相対湿度に依存して伸張・収縮することを利用して相対湿度を測定する湿度計で、かつては博物館や美術館などで湿度管理によく使われていました。感覚子先端の部分が吸湿性で、相対湿度に依存して、湿度の高い時は空気中の水分を吸って膨張し、湿度が低いときは水分を放出して収縮します。この膨張・収縮の変化は物理現象なので、常温付近では温度依存性はほとんどありません。受容細胞は機械受容細胞の性質をもち、膨張と収縮の変化が受容細胞の細管体の部分で捕らえられ、この細胞が神経電気信号に変換していたのです。このようにして昆虫は相対湿度を検出しているのです。

なお、時間に余裕があれば、この湿度感覚情報の脳内処理の一端も紹介させていただきます。

講師略歴：

1977年3月 九州大学大学院理学研究科博士課程 修了

1977年4月 九州大学研究生

1977年10月 日本学術振興会奨励研究員

1978年4月 九州大学理学部助手

1980年4月 福岡大学（理学部）助教授

1988年11月～1989年10月 米国・アリゾナ大学客員教授

1991年4月 福岡大学（理学部）教授(現在に至)

2013年7月 日本比較生理生化学会 吉田記念賞受賞

| 招待講演

国際セッションにて、海外講師をお招きして招待講演を開催いたします。

なお、聴講には参加章が必要です。

■International Session (1): Electromagnetic Waves and Antennas

日 時 ：H27年9月27日(日) 13:30～14:00

会 場 ：第7会場（8号館821教室） 国際セッション(1)（電磁波・アンテナ）

演 題 ：Magneto-electric Dipole Antennas for Millimeter-Wave Applications

講 師 ：City University of Hong Kong, Hong Kong, P. R. China Prof. Kwai Man Luk

講演概要：

Since the availabiltiy of mobile cellular phones, wireless technologies have been advancing exponentially. In all high-data rate wireless systems, the antenna is crucial in determining the overall system performance. New high-performance antennas are continuously in great demand. In particular, designs of wideband antennas with stable radiation pattern and beam width, reconfigurable operating frequency range, and beam scanning capability for millimeter wave systems, are topical research areas.

Directed dipole antennas are simple in structure but their radaiation patterns vary significantly over the operating frequencies. Microstrip patch antennas are low in profile but narrow in bandwidth. Although various methods are available to increase their bandwidths, the radiation pattern and gain of patch antennas also vary undesirably over the operating frequency range. Recently, a new class of wideband antennas designated as the magneto-electric dipoles was proposed. These antennas were designed based on the complementary antenna concept. The basic structure consists of a planar electric dipole and a shorted quarter-wave patch antenna. These novel antenna elements have many attractive features, including wide impedance bandwidth, low cross polarization, low back radiation, nearly identical radiation patterns in the two principal planes, stable radiation pattern, and constant antenna gain over the operating frequency range. They can be designed with linear polarization, c!

ircular polarization or dual polarization.

Magneto-electric dipoles have been successfully developed for operations at lower microwave frequencies. The structures, however, cannot be simply scaled up for applications in higher microwave frequency bands. In this talk, the latest development of the magneto-electric dipoles and arrays operated at the millimeter-wave 60 GHz band will be presented.

■International Session (2): Computer Science and Information Technologies

日 時 ：H27年9月27日(日) 13:30～14:00

会 場 ：第8会場（8号館822教室） 国際セッション(2)（計算機科学・情報技術）

演 題 ：Large-Scale Anomaly Detection

講 師 ：Kyushu University, Japan Prof. Markus Goldstein

講演概要：

Anomalies are instances in a dataset which clearly deviate from the normal data. Today, the task of detecting these anomalies plays an important role in many data mining applications. Among others, fraud detection, network intrusion detection, data leakage prevention,

medial diagnosis as well as the automatic detection of failures in complex systems are now often based on anomaly detection algorithms.

The reason for applying unsupervised anomaly detection in these domains is that often rule-based systems are limited to detect previously known anomalies only. In this context, anomaly detection is used as a new methodology to enhance the quality and usefulnesses of these systems. In the last decade, the amount of data stored and to be analyzed increased dramatically. For this reason, there is now a strong demand for anomaly detection algorithms to cope with large-scale datasets and also big data in the future. In this talk, an overview of unsupervised anomaly detection algorithms is presented first. Then, new approaches reducing the computational complexity are introduced, which are much more suitable for the new challenge of processing large-scale datasets within an appropriate runtime.

最終更新日：2015年8月21日