ようこそ
このたび、大阪大学にて機械工学の博士号を取得しました。在学中は、生物学、ロボティクス、人工知能の融合領域で研究を行いました。私の研究では、昆虫がどのように周囲の環境を感知しているのかを明らかにするとともに、その自然の能力を活かして、より賢く、エネルギー効率の高いロボットシステムを設計することを目指してきました。
私の研究ビジョン
それは、耳を傾けることから始まる。
昆虫、共有された環境、そしてまだ私たちが聞き取れていない静かなシグナルについての短編映画。
ようこそ
このたび、大阪大学にて機械工学の博士号を取得しました。在学中は、生物学、ロボティクス、人工知能の融合領域で研究を行いました。私の研究では、昆虫がどのように周囲の環境を感知しているのかを明らかにするとともに、その自然の能力を活かして、より賢く、エネルギー効率の高いロボットシステムを設計することを目指してきました。
私の研究ビジョン
それは、耳を傾けることから始まる。
昆虫、共有された環境、そしてまだ私たちが聞き取れていない静かなシグナルについての短編映画。
私は、一文では説明しきれない思いを伝えるために、この短編映像を制作しました。
私の名前はマスムです。大阪大学で博士課程の研究者として、サイボーグ昆虫ロボティクスに取り組んでいます。しかし私にとって、この研究はロボティクスだけにとどまるものではなく、もっとシンプルで、もっと深い意味を持っています。
私が初めて研究室で昆虫を扱い始めたとき、昆虫がどのように環境を感じ取り、光や振動に反応し、その小さな神経系が周囲の世界をどのように処理しているのかを研究していました。その中で、何度も同じことを考えるようになりました。
この昆虫は、私たち人間が知らないことをすでに知っている。
昆虫は、化学的、温度的、視覚的、機械的な刺激に対して、進化によって深く形づくられた方法で反応します。周囲の変化を検知し、微弱な信号に反応し、人工システムではいまだ再現が難しいほど効率的に複雑な環境を移動することができます。
この経験から、現在の私の研究を支える問いが生まれました。
もし私たちが、生きているシステムをただ制御しようとするのではなく、まず理解しようとしたらどうなるのか。
もしテクノロジーが、昆虫、動物、植物、そして生態系が、私たちの共有する環境の状態についてすでに発している声を聴く手助けをできるとしたらどうなるのか。
この映像は、「一つのテーブルを囲む五つの存在」というシンプルなアイデアに基づいています。
人間。
昆虫。
動物。
植物。
人工知能システム。
それぞれは同じ世界を共有していますが、その世界の感じ方はそれぞれ異なります。このテーブルは、相互作用、責任、そして交換のための共通の場を表しています。
すべての生物は、生き残るために環境の変化に絶えず反応しています。人間もまた、この自然なプロセスの一部です。しかし現在、人間の活動は、他のどの種よりも速く、そしてはるかに大きな規模で環境を変化させています。
だからこそ私は、未来のテクノロジーは、より速い機械、より強い制御、より高度な自動化だけを目指すべきではないと考えています。未来のテクノロジーは、よりよく聴くことも目指すべきです。
生物信号、行動の手がかり、あるいは技術的な媒介を通じて、すべての参加者が互いに聴き、応答できるとき、意味のある協力が可能になります。
下のビジュアルは、私の研究が目指す長期的な方向性を示しています。
それは、生態系の中で自然なつながりを担う存在としての昆虫から始まります。昆虫は、植物、動物、人間、そして環境変化と相互作用しています。昆虫は孤立した生物ではありません。生きたコミュニケーション・ネットワークの一部です。
私の研究は、この大きなシステムの中の小さな一部分、つまり昆虫が周囲をどのように知覚し、どのように反応するのかを理解することから始まります。
最近のバイオインテリジェント・サイボーグ昆虫に関する研究では、マダガスカルゴキブリの生理信号と行動信号を用いて、異なる環境条件に対して昆虫がどのように反応するのかを推定しました。昆虫を単に命令される生物機械として扱うのではなく、昆虫自身の内部信号を通して、その状態、知覚、そして世界との相互作用を理解できるのではないかという問いに基づいたアプローチです。
これは、より大きなビジョンに向けた最初の技術的な一歩です。
自然を単に制御するAIではなく、生きた生態系の中を流れている信号を解読し、翻訳するAI。
このビジョンにおいて、テクノロジーは、人間、昆虫、動物、植物、そして環境をつなぐ橋となります。
私の最近の研究論文は、この大きな目標に向けた一つのステップです。
この論文では、知覚駆動型のバイオインテリジェント・サイボーグ昆虫システムを探究しました。中心となる考え方は、単純な外部制御を超え、昆虫自身の生理信号と行動信号を用いて、異なる環境刺激に対して昆虫がどのように反応するのかを理解することです。
実験プラットフォームとしてマダガスカルゴキブリを用い、身体運動、心拍活動、神経関連特徴などのマルチモーダル信号を計測しました。これらの信号を機械学習によって解析し、自然状態、UV、化学刺激、熱刺激、食物関連刺激など、異なる条件下における環境関連の内部状態を推定しました。
その後、この推定された状態を閉ループシステムに組み込み、刺激を適応的に調整しました。
私にとって、この研究の最も重要な意味は、制御だけではありません。これは「聴くこと」に向けた一歩です。
昆虫は単なる道具やロボットとして扱われるのではありません。昆虫は、自分自身の感覚世界を持つ生きたシステムとして扱われます。その生理的・行動的反応から学ぶことで、テクノロジーは生物とのより尊重ある協力的な関係を築き始めることができます。
したがって、この論文は、私のより大きなビジョンに向けた小さな技術的ステップです。つまり、生物信号を解釈し、生物を通して環境変化を理解し、最終的にはより強靭で持続可能な生態系を支えるシステムを構築することです。
論文リンク:
https://doi.org/10.1186/s40648-026-00344-7
私は、テクノロジーが自然を置き換えるべきだとは考えていません。
私は、テクノロジーは自然をより深く理解するための助けになるべきだと考えています。
人間、非ヒト生物、そして技術システムが、それぞれ異なる方法でどのようにコミュニケーションしているのかをより深く理解し、つなげることができれば、私たちはより強靭で、公平で、持続可能な生態系をつくることができるかもしれません。
倫理的に設計され、適切に応用されるなら、人工知能は橋として機能することができます。生物信号を翻訳し、種やシステムを越えて情報を共有し、破壊ではなく調和を支えることができます。
これは完成された答えではありません。
これは一つの方向です。
これは、私が研究人生をかけて取り組んでいるビジョンです。
一匹の昆虫、一つの信号、一つの小さな発見から。
この映像が、何かを考えるきっかけになれば幸いです。
— マスム
大阪大学
研究テーマ
昆虫が周囲の環境をどのように感知し、反応しているのかの解明
生体と電子機器を融合させたバイオハイブリッドシステムの構築
昆虫の行動を解釈・解析するための人工知能の活用
自然に着想を得た、低消費電力かつ適応的なロボットの開発
主な研究ハイライト
バイオインテリジェント・サイボーグ昆虫の自律ナビゲーション
微小なデバイスを装着した昆虫が、自身の自然な視覚知覚を用いて自律的にナビゲーションできるシステムを開発しました。本研究は、生物が本来持つ知能を活用することで、実環境におけるロボットの行動制御が可能であることを示しています。
受賞・表彰
Best Presentation Award
IEEE Cyborg and Bionic Systems(2024年)
Best Presentation Award
日本機械学会 ロボティクス・メカトロニクス講演会(ROBOMECH)(2023年)
Best Student Paper Award
IEEE International Conference on Mechatronics and Automation(2022年)
IEEE Cyborg and Bionic Systems Conference 2024 における論文発表において、最優秀プレゼンテーション賞を受賞しました。
IIEEE International Conference on Robotics & Automation における論文発表において。
ETH Zurich および東京大学の研究室との合同セミナーにおける論文発表において。
日本機械学会主催 ROBOMECH 2023 において最優秀プレゼンテーション賞を受賞。
Photo Gallery