いつか自分の手で ロボット を創りあげたい！
そんな おじさんのブログ です。
来年こそは Ｊ１ だぁ～！！
を 応援しています！
Now my emotional music！Ⅱ
爽やかさ の中にも どこか 刹那さ が感じられる
のが たまらなくいいのです！！
この感覚が cool！なのかなぁ？
最近 ずっと聞いていたい1曲。
聞いているうちに情熱のようなものがひしひしと伝わって来るのです。
この人って 何でこんな曲 描けるんだろう？
謹賀新年
新年 明けまして おめでとうございます！3日遅れの年始の挨拶ですが 本年も何卒 よろしくお願いいたします。
今更ですが 本ﾌﾞﾛｸﾞの去年1年間を振り返ってみますと
・ﾌﾞﾛｸﾞ記事更新回数の激減！
・夢が少しも形に成っていない！
・・・・・ などなど 反省点ばかりですが。
今後も備忘録として 記して行こう！と思っております。
それでは また！ タクパパでした。
生物情報システム論
こんばんは！ タクパパです。
今回の 記事タイトルは
生物情報システム論
多賀厳太郎 先生 の論文の参考書籍欄に載っていた本です。
1991年に朝倉書店から刊行されたようですが 今は絶版となり
新品での購入はできないようです。
Amazonの検索 では 目次のみ確認できます。
ですから その内容を推察することは なんとなくですができます。
幸いにも 自然科学系学術書専門の古書店 で最後の１冊を
見付けることができました！（ Ｌｕｃｋｙ！）
昨日 ネットで購入手続きを完了しました。
さっき確認した古書店からのメールによれば 明日にも納品とのこと。
明日が待ち遠しい～～！！
それでは また！ タクパパでした。
今回の 記事タイトルは
生物情報システム論
多賀厳太郎 先生 の論文の参考書籍欄に載っていた本です。
1991年に朝倉書店から刊行されたようですが 今は絶版となり
新品での購入はできないようです。
Amazonの検索 では 目次のみ確認できます。
ですから その内容を推察することは なんとなくですができます。
幸いにも 自然科学系学術書専門の古書店 で最後の１冊を
見付けることができました！（ Ｌｕｃｋｙ！）
昨日 ネットで購入手続きを完了しました。
さっき確認した古書店からのメールによれば 明日にも納品とのこと。
明日が待ち遠しい～～！！
それでは また！ タクパパでした。
雑感 ･･･ 【ネットワークで制御】
こんばんは！ タクパパです！
約半年振りの更新です。
【制御】 について 最近 考えていることをここへメモしておこうと思います。
『 ネットワークで制御 』
が 出来たらなぁ って 雑然と思う今日この頃です。
人間は 生まれてからこれまでの経験や感情を記憶している訳ですが
それは もちろん脳の莫大な数のメモリーに INPUT されていて それを
必要に応じて呼び出して行動や言動に変換している。
これって とても当たり前で周知の事ですが ここで言う
INPUTのされ方 と 変換：OUTPUT
の部分に何かが有る！って 最近 せつに感じるのです。
危険回避などの本能的/反射的な行動って 頭（脳）でいちいち考えて
いたら間に合いませんよねぇ？！
気が付いたら 無意識に身体が動いていた！って事 多々有りますよねぇ？！
危険回避行動パターンというものが既に脳のメモリーネットワークの中に
存在していて 最優先行動として回避運動を促すネット（道筋）が起動する。
そのネットワーク信号が関連した筋肉を動かして回避動作を促す。
もちろん生命に関わる事象に対するネットワークは太くて通常のものよりも
速く伝わる。 とか 生命維持専用のモードが有る。 とか！
日常生活における 嬉しい（悲しい） 気持ちいい（悪い） 痛い 好き 嫌い ･･･
などの
五感（視覚、聴覚、味覚、触覚、嗅覚）を介して得たセンシング値と
その時点で発動した運動とをセットで記憶し ネットワークを創る。
ただ このようなネットワーク記憶だと 莫大な数の記憶容量が必要となります。
人間の脳では このようなネットワーク記憶が自然（無意識）にできているので
しょうけれど。
また 五感を介して得たセンシング値（：以下 五感センシング値 ）は何らかの
方法でマッピング（記憶）され 以前と同じような刺激に対して再度反応する。
そのマッピングは 上書きされることもあれば 以前のマップとブレンドして記憶
されることもある。
もちろんブレンドされたマップの方がより洗練された運動や感覚を得ることに
なる。
そういう意味では脳は常にブレンドマップを増殖しているのかも知れない。
こう言ったしくみを創り込む事を考えて行くのも楽しいかなぁ？
なんて思ってるのであります。
例えば 単純に ３つの五感センシング値が
①１，１，１の時には 運動 ａ
②０，１，１の時には 運動 ｂ ・・・・・
と言うようにセンシング値のグループ（マップ）に対応した動作を促すような
信号のネットワークを創ってやることができれば！
でも これだと無限の場合分けが必要になってしまう
その都度のセンシング値にリアルタイムに動作するような運動信号の結線
をネットワークとして創って行く。
ネットワーク＝神経細胞
なんですねぇ？結局。
とり止めの無い話になってしまいましたが 今晩はこの辺で！
それでは また！ タクパパでした。
約半年振りの更新です。
【制御】 について 最近 考えていることをここへメモしておこうと思います。
『 ネットワークで制御 』
が 出来たらなぁ って 雑然と思う今日この頃です。
人間は 生まれてからこれまでの経験や感情を記憶している訳ですが
それは もちろん脳の莫大な数のメモリーに INPUT されていて それを
必要に応じて呼び出して行動や言動に変換している。
これって とても当たり前で周知の事ですが ここで言う
INPUTのされ方 と 変換：OUTPUT
の部分に何かが有る！って 最近 せつに感じるのです。
危険回避などの本能的/反射的な行動って 頭（脳）でいちいち考えて
いたら間に合いませんよねぇ？！
気が付いたら 無意識に身体が動いていた！って事 多々有りますよねぇ？！
危険回避行動パターンというものが既に脳のメモリーネットワークの中に
存在していて 最優先行動として回避運動を促すネット（道筋）が起動する。
そのネットワーク信号が関連した筋肉を動かして回避動作を促す。
もちろん生命に関わる事象に対するネットワークは太くて通常のものよりも
速く伝わる。 とか 生命維持専用のモードが有る。 とか！
日常生活における 嬉しい（悲しい） 気持ちいい（悪い） 痛い 好き 嫌い ･･･
などの
五感（視覚、聴覚、味覚、触覚、嗅覚）を介して得たセンシング値と
その時点で発動した運動とをセットで記憶し ネットワークを創る。
ただ このようなネットワーク記憶だと 莫大な数の記憶容量が必要となります。
人間の脳では このようなネットワーク記憶が自然（無意識）にできているので
しょうけれど。
また 五感を介して得たセンシング値（：以下 五感センシング値 ）は何らかの
方法でマッピング（記憶）され 以前と同じような刺激に対して再度反応する。
そのマッピングは 上書きされることもあれば 以前のマップとブレンドして記憶
されることもある。
もちろんブレンドされたマップの方がより洗練された運動や感覚を得ることに
なる。
そういう意味では脳は常にブレンドマップを増殖しているのかも知れない。
こう言ったしくみを創り込む事を考えて行くのも楽しいかなぁ？
なんて思ってるのであります。
例えば 単純に ３つの五感センシング値が
①１，１，１の時には 運動 ａ
②０，１，１の時には 運動 ｂ ・・・・・
と言うようにセンシング値のグループ（マップ）に対応した動作を促すような
信号のネットワークを創ってやることができれば！
でも これだと無限の場合分けが必要になってしまう
その都度のセンシング値にリアルタイムに動作するような運動信号の結線
をネットワークとして創って行く。
ネットワーク＝神経細胞
なんですねぇ？結局。
とり止めの無い話になってしまいましたが 今晩はこの辺で！
それでは また！ タクパパでした。
絞り込めて来ましたよぉ～！
こんにちは！ タクパパです。ここ数ヶ月に渡り こだわって追求していたことが有ります。
それは こんな疑問でした。
人間は周りの環境の変化にいとも当たり前のように対応・対処しているが
現在一般的なロボットの制御について考えるとあらかじめ想定された状況に
対する目標値追従型の言い換えれば【計画制御】である。
その制御の造り込みに対して 状況の変化（外乱）が大きく変化してしまった
ときに【制御の破綻】が起こる。
一方人間はこのような状況変化に経験的に対応して行けることは周知だが
一体どんな仕組みで行われているのか？
これまでにいろいろと興味を持って調べて来たキーワードとして
【自己組織化】 【複雑系】 【カオス的遍歴】 【非線形力学】 【引き込み】･･･など
これらが繋がった枠組みとして制御する手法 が必ず有るのではないか？！
と言うものでした。
そのような 信念（？）を持ちながら いろいろ文献を調べて行くと下記の4冊と
巡りあいました！ 時系列で並べてあります。（↓）
- 進化しすぎた脳 (ブル-バックス)/池谷 裕二
- ￥1,050
- Amazon.co.jp
【大脳生理学】の最前線の内容が初心者にも充分理解出来ます。
- 生体情報工学 (バイオメカニズム・ライブラリー)/赤沢 堅造
- ￥2,625
- Amazon.co.jp
工学・医学・生物学などの方法論で解析し その応用を図る
学問分野 （ 以上 本書 ”発刊の趣旨” より抜粋。 ）
の入門書。
工学的・医学的・生物学的分野のどのような内容が関連して
いるのか？を知るために有効でした。
とても解り易いのですが アウトライン的な内容でした。
さらに突っ込んだ内容を追求したい！と言う願望を抱いた書。
- 複雑さを生きる―やわらかな制御 (フォーラム共通知をひらく)/安冨 歩
- ￥2,310
- Amazon.co.jp
ズバリ 冒頭の疑問に対して 方向性の明示をしてくれました。
本書の副題：【やわらかな制御】
に疑問解決の糸口が有るのでは？！
- 脳と身体の動的デザイン―運動・知覚の非線形力学と発達 (身体とシステム)/多賀 厳太郎
- ￥2,310
- Amazon.co.jp
が詳述されていると勝手に思っていますが ･･･
非常に面白いです！
シミュレーションの例などもあって 実機への実装をどのように
して行くのだろうか？
新たなステップを与えてくれる書か と思っています。
（ 現在 読破中！）
それでは 今回はこの辺で！
それでは また！ タクパパでした。
HTM ( Hierarchical Temporal Memory ) って！
こんばんは！ タクパパです。だぁ～いぶ 前 2月の話 ですが こちらの記事 に感銘を受けて
忘れないように 記しておこう と思います。
この記事での講演者である Jeff Hawkins氏 と言えば
- 考える脳 考えるコンピューター/ジェフ・ホーキンス
- ￥1,995
- Amazon.co.jp
（ このブログでも ちょうど3年前の記事 で 紹介していました。）
Jeff hawkins氏 は 生物の中でも特にヒトで顕著に発達している
【大脳新皮質】 の 構造や機能について
その著書の中で 興味深い仮説を展開されていました。
（ なかなか難解で 完全に理解はできませんでしたが ･･･ ）
同氏の考える
新皮質アルゴリズム（情報処理の仕組み）
のモデルを
Hierarchical Temporal Memory ( HTM )
と言うのだそうです。
現在 同氏は 2004年に
Numenta,Inc.
と言う 人工知能を研究する会社 を設立しています。
Numenta Platform for Intelligent Computing
⇒ NuPIC
という HTMの仕組みを実装した機械学習ソフト を無償で提供しています。
もちろん 関連資料などは 全てFREEで ダウンロード 出来ますが 英語 です。
さっそく インストールしてみましたが なかなか しっくり活きませんでした。
そこで この NuPIC の関連サイト を探していると
vitamin D,Inc
と言う企業 が 【 Vitamin D Toolkit 】 と言う 関連支援ソフト を
これまた 無償で 提供してくれているではないですか！
まだまだ 使い方などは相当 勉強が必要だなぁ？ と感じているのですが。
興味が有る方 は是非 TRY してみては如何でしょうか？！
それでは また！ タクパパでした。
【MATLAB】ライクなシミュレーションソフトの紹介！
こんばんは！ タクパパです。今日は 前回の記事で 書いたフレーズがえらく気に入ってしまい
そのフレーズに関連した内容を記事にしたいと思います。
その フレーズ とは？！
個人でもそこそこの 開発環境を構築 できる！
であります。
【ロボットの研究・開発】に必要な開発環境は何か？
ROBO-ONE on PC にエントリーした者として やはりキーワードは
Model Base Development：MBD
⇒ モデルベース開発
具体的なソフトとしては 下記のものがその定番として挙げられる
でしょう。（ ROBO-ONE on PC そのまんまですが ･･･ ）
・CADソフト ⇒ Autodesk Inventor
・構造解析・機構解析ソフト ⇒ MSC.visualNastran 4D
・制御ソフト ⇒ MATLAB/Simulink
しかし これらは 工学系の学生の方や技術系の会社員の方
でない限り身近には感じられないものだと思います。
そのうえ これらのソフトは一般人にはとても高価な代物です。
それでは どうしたら良いのか？
答えは簡単！
関連したキーワードで 片っ端から ググる！
フリー または 使用制限付きでも これらに似た機能を持つソフト
を探すのです。
小生の場合は こちらのサイト をブックマークして参考にしてます！
そうして 見付けたのが
自称：MATLABライクなシミュレーションソフト
⇒ 20-sim （ HPはこちらから！ ）
小生も DL して使っております。（↓）
このソフトは市販品のシリーズ最上位のものと同じ機能が
使用できますが SAVE機能が使えないという使用制限付きです。
マニュアル類も全て英語です。
3Dアニメーション機能なども利用できるようです。 （ 要勉強 ）
興味がある方は ぜひ試してみては如何でしょうか？！
それでは また！ タクパパでした。
訪問者の【性別・年齢推計】！
こんばんは！ タクパパです。ameblo のブログパーツのひとつ なかのひと
企業・団体・学校法人・官公庁などの組織に所属する方々の訪問アクセス解析
ができるマーケティングツール。
属性推測の仕組みの説明では （ 以下 抜粋 ）
//////////////////////////////////////////////////////////////////
累計で数千人のアクセスがあった場合に、そのトラフィックのアクセス元の
動向から男女や年齢を推測します。
トラフィックが多いほど正確になります。
//////////////////////////////////////////////////////////////////
トラフィックが少ない本ブログでは 登録からだいぶ時間が経ってしまいましたが
ここへ来てやっと解析データが揃ったようです。
さっそく途中経過ですが 【性別・年齢推計】 を載せてみたいと思います。（↓）
① 性別推計結果 ･････ 女性：13% 男性：87%
② 年齢推計結果 ･････ 10代後半に大きなﾋﾟｰｸ。40代前半に小さなﾋﾟｰｸ。
①の性別推計については 妥当な線 で結果が出ているように思います。
ロボットと言うと 子供の頃から男の子のヒーローだったりしますが
女性の方にもより多くの人に興味を持って頂けたら良いですねぇ？！
”女性に興味を持ってもらえるロボット”
が これからのキーワードになると思えてならないのは 小生だけでしょうか？
②の年齢推計について 考察してみましょう。
・大きなﾋﾟｰｸ（10代後半）⇒ 工業高校・専門学校 大学の学生の方々。
・小さなﾋﾟｰｸ（40代前半）⇒ 企業・団体に所属する方々。
からのアクセスと思われます。
40代前半と言うのは まさしく小生の年代に一致しているのでした。
面白い点は
『 ﾋﾟｰｸが2つあって その開きが およそ20年である。』
というところです。
今から20年前と言いますと ちょうど小生が大学生の頃ですねぇ？！
あの頃は まだパソコンが今のように一般家庭の中に普及していなかった
ですし Windows などのOSなんてもちろん有りませんでした。
（当時研究室では MIFESなどを使っていた事を微かに記憶しています。）
ﾏｲｺﾝなども ｱｾﾝﾌﾞﾗ言語 しか無く この分野の敷居がえらく高く感じられた
ものでした。
そんなことを考えていると 現在では 【 ロボットを研究する環境 】 がだいぶ
整って来ていることを 改めて実感できます。
パソコンそのものの処理能力が高くなったことはもちろんのこと。
一般人でも興味が有れば インターネットを介して 様々なアプリケーションを
ダウンロードして活用することが出来ますよねぇ？！
個人でもそこそこの 開発環境を構築 できる！
20年前には とても考えられない事でした！
（ ありがたやぁ～！）そういった意味では 小生も含めて
ロボットに関わりたいと言う希望や憧れ
のようなものを持っておられる方が 我々の年代にもまだまだいらっしゃる。
ということでしょうか？
また ロボットに興味を持っている世代の開きが 20年。
と言うことも 世代の繰り返し を感じて止みません。
是非とも これからの世代（ 10代後半 ）の方々には
インターネットを介して得られる様々な情報を活用して ロボットを実現させて
行っていただきたい！とせつに願って止みません。
もちろん 小生もまだまだ勉強が必要であることは周知ですので
ロボット事情には必死に付いて行こう！
と再認識した次第であります。
本日は この辺で！
それでは また！ タクパパでした。