自律型ロボットを作りたい研究者 その研究の源に迫る

CBSコラボ パート5

自律型ロボットを作りたい研究者 その研究の源に迫る

後編の内容とみどころ

皆様はどんなロボットが好きですか?映画やアニメには個性あふれる様々なロボットが登場し、特に子供のころにはそんなロボットたちに憧れた方が多いのではないでしょうか。磯村先生もそんな少年の一人であり、もしかしたらロボットなら自分で作れるかもしれない。そんな思いを持って学生時代を過ごしていました。そして、高校生になった時、当時流行っていた漫画の影響を受けた担任の先生から、まさかの言葉をもらいます。また、その先生のアドバイスもあり、磯村先生はこれまで漠然と持っていた『友達のようなロボットを作る』という夢を叶えるために研究者の道へと歩みを始めます。一体どんな言葉をもらったのか、また、どんなアドバイスをいただいたのかはぜひ動画で確認してみてください。

先生は初めから前半で説明したような理論研究だけをしていたわけではありません。初めは神経細胞を培養し、観察もしていました。ただ、磯村先生はそこから現在の研究にも繋がる重要な発見をしたのです。先生は一体どんな発見をしたのか?また、神経細胞をどのように式で表していくのか、その過程についても詳しくお話いただきました。学生のころからの積み重ねが先生の研究を支えているということも驚きでした。

 夢のようなロボットが当たり前の世界を目指す、磯村先生の研究への愛をぜひご覧ください。きっとこれからの未来にわくわくするはずです。

 

 

番組内容

現実のロボットはまだまだ映画やアニメに出てくるような心を通わせることができるロボットとは程遠いですが、そんな夢のようなロボットを現実のものにしようと、日々研究されている理化学研究所、脳型知能理論研究ユニット ユニットリーダー磯村拓哉先生。前半ではどのようにして、そのようなロボットを目指すのか、そして、先生の研究について伺っていきましたが、後半では磯村先生がどうして人の心を理解することができるロボットを作ろうと思い、日々研究されているか、先生の研究への愛について伺っていきます。理化学研究所 脳神経科学研究センター(理研CBS:RIKEN CENTER FOR BRAIN SCIENCE)とくもM LABのコラボ企画第5弾。磯村先生の研究の源に迫ります。

 

磯村 拓哉(いそむら たくや)

脳型知能理論研究ユニット ユニットリーダー

神経回路やシナプス可塑性がこれらの能力をどのように実現しているのかを明らかにするため数理手法を用いた研究を進める

 

くもM LABとは?

くもM LABはサイエンスコミュニケーターであるくもMが様々な分野の研究者にお話を聞きに行くことで、研究者の皆様の生態を暴いていくバラエティー番組。どんな研究をしているのか?どうして研究者になったのか?など、研究者のあれこれを引き出していきます。

くもMプロフィール

大阪府立大学理学系研究科生物化学専攻。製菓会社に勤務後、『身近な科学を通じて、子供も大人も学びを遊びに』をモットーに、科学実験教室やサイエンスショーなどの活動を運営しています。

【TikTok】  https://www.tiktok.com/@science.kido
【Twitter】 https://twitter.com/science_kido
【科学ブログ】 https://www.science-kido.com/

Related post

しっぽを知ることで世界を知りたい しっぽ博士の研究への愛

しっぽを知ることで世界を知りたい しっぽ博士の研究への愛

後編では、どうして東島先生がしっぽと出会ったのか?また、その研究を始めたのか?などの研究への愛について教えてもらいます。悩みに悩んだ末に、ケニアの大地溝帯でビビッときたものとはいったい何だったのか?ぜひ、動画でご確認ください。
しっぽを通し、ひと(ヒト+人)が知りたい 文系、理系の研究者

しっぽを通し、ひと(ヒト+人)が知りたい 文系、理系の研究者

私たちヒトには、しっぽはありませんが、アニメやおとぎ話、神話の中では、しっぽをもつキャラクターが多く登場することに気がつくでしょう。ヒトがすでに失ってしまったしっぽについて、文理の垣根を超え、様々な観点から追究し、少しでも解き明かそうと日々研究されている京都大学白眉センター特定助教の東島沙弥佳先生にお話を伺います
研究の面白さとは、自分が納得することである!統計的な機械学習の研究者

研究の面白さとは、自分が納得することである!統計的な機械学習の研究者

今では誰でも簡単にディープラーニングを回すことができますが、先生が機械学習の面白さを感じた時には、使うのも一苦労で、ほとんど知られてはいませんでした。では、なぜ先生はそんなに大変な機械学習に面白さを感じたのでしょうか?後編では、研究への愛について迫ります。

Leave a Reply

Your email address will not be published. Required fields are marked *