月: 2013年9月

計算システムズ生物学研究室(CSBLab)は，NAISTの情報科学科にありながら，その名に「生物学」を冠する唯一の研究室です．名前は複雑ですが，CSBLabの研究分野は「生物学と情報科学の融合領域」というシンプルな一文に要約することができます．

つまり，CSBLabは生物学の研究室です．生物学というと，情報系や工学系の方々は，CSBLabにとっつきづらい印象をお持ちになるかもしれません．そこで今回，NAIST Edgeの紙面を借りて，主にNAISTへの入学を希望する学生の皆さんに向けて，この研究分野の特徴と面白さを紹介したいと思います．

先に述べたように，CSBLabは生物学と情報科学の融合領域で研究活動を展開しています．この領域での研究は日増しに増えており，それだけその重要性が理解されてきているとも言えます．この領域がどのようなもので，どんな魅力を持っているのか，例を上げて説明してみましょう．

生物学で最も重要な研究対象はDNAです．DNAは，生命の全ての遺伝情報を含む“設計書”のようなもので，親から子へ伝わることで種（しゅ）を存続させています．その情報は，A・T・C・Gと略される4つの物質の並び方で表現されています．DNAの機能が発見されて以来，「ヒトゲノム計画」を号砲に様々な生物のDNA配列が明らかにされてきました．現在の生物学研究では，対象の“設計書”を分析し，他の生物と比較したり分類したりすることが盛んに行われています．

この“設計書”を4文字からなる文書と見立てると，文字列検索・比較アルゴリズムやクラスタリングといった情報科学の成果が容易に適用できます． そして生物学にはDNA以外にも文字列とみなせる対象は多く，同様の発想は一般的になりつつあります．

情報科学を生物学に対して適用する．素朴な発想でありながら，その成果は非常に面白いものです．例えば文字列比較アルゴリズムは，DNAを比較分類することで，人と類人猿との違いを浮き彫りにし，先天性の病気の原因を突き止めるばかりでなく，日本人だけが海苔を効率よく消化できるという意外な事実も教えてくれます．一方，クラスタリングは，生命の系統樹を構成することで，私たち人類がアフリカから全世界へと拡大していった軌跡を描き出し，恐竜は爬虫類でなく鳥類の祖先であることを示唆しつつ，地球最初の生命の素性にまで迫っています．

コンピュータから出力されたにも関わらず，自然そのものと同じくらい豊かで魅力的なこれらの知見は，生物学と情報科学の融合がもたらす結果の一部に過ぎません．今後も両分野の融合は加速し，さらに魅力的な知見が得られることは間違いないでしょう．

この刺激的な融合領域において，CSBLabのある研究成果が重要な役割を果たしています．それは KNApSAcK（ナップサック）という，データベースです．

なぜデータベースが重要なのでしょうか．それは，生物学研究の成果として生成される多様なデータが，データベースとして，再利用できる形で蓄積され公開されていなかったとしたら，情報科学を応用することはできないからです．ナップサックはそのようなデータベースの一つで，著名な論文雑誌(Natureなど)にも紹介され，世界中で利用されています．ナップサックに登録されているのは，植物の代謝物約5万種の詳細なデータと，その代謝物がどの植物に含まれているかを示した10万件のデータです．

代謝物とは，平たく言えば生物が作り出す化学物質のことです．例えば植物では，花の色や匂い，香辛料の辛さや果物の甘み，薬用植物の薬効成分など，人間が植物に認める特徴のほとんどは代謝物という化学物質で説明することができます．最近，その代謝物の分子量を高速かつ正確に測定する手法が開発されました．それに伴い，生物の中にある様々な代謝物について，それらが作られるメカニズムを解明する研究が盛んになっています．

その際，代謝物のデータベースであるナップサックを利用することで，測定された分子量から代謝物を容易に特定することができるのです．ナップサックの大きな特長は，登録データに必ず根拠文献・論文が記載されていることで，これを用いて利用者はデータの信頼性を検証することができます．

こうして見ると，ナップサックは，生物学の多様な知の集約地点の一つであると同時に，既存の知見を利用した新たな発見の源泉になっていると言えます．そして，ナップサックを擁するCSBLabにおいても，多様なバックグラウンドを持つ人々が知を結集し，新たな発見をすべく研究を進めています．

実は，CSBLabでは生物学的な実験は行なっていません．なので培養皿もスポイトもマウスも要りません．データベースに蓄積されたデータと，共同研究で得た新たなデータに情報科学を適用して，新たな知見を生み出しています．その一部を紹介しましょう．

ある代謝物を一定量作り出すには幾つもの化学反応が協調して進行する必要があります．さらに，この化学反応の複雑なネットワークは，DNA（正確には遺伝子発現量）によって適切に調節されています．このネットワークのメカニズムを解明するために，ナップサックのデータに加え，ネットワーク解析やクラスタリング，シミュレーションなどの手法を組み合わせた研究を行なっています．現在，植物の研究で重要なシロイヌナズナや，バイオ燃料の作り手として期待されるミドリムシについて解析を進めています．また，食文化や伝統医療の形をとりながら，人々の健康に貢献してきた世界中の料理や民間薬にも注目しています．これらを代謝物の組み合わせとみなし，食と健康との関係を分子レベルで明らかにするために，様々なアプローチを試みています．

さらに今年から，CSBLabの研究テーマに生命機能計測分野が加わり，最先端の測定機器とその周辺技術の開発が可能になりました．例えば，光ピンセットと呼ばれる装置は，細胞レベルの対象を自在に動かすことで，そこに働く微弱な力を計測することができます．また，小型で携帯可能な深部体温計は，一日を通して人の体温を記録することで，病気の前兆をいち早く検出できると期待されています．医療機関で行われるCT・MRI検査においては，激しく動く心臓の連続画像から，鮮明な静止画像を抽出したり，診断に関わる重要な部分を自動で検出する新技術が望まれています．CSBLabでは，これらの未だ研究段階にある最新の技術を実現するため，光工学や画像解析などの知識を活かした研究を進めています．

このように，CSBLabでは「生物学と情報科学の融合領域」で，基礎から応用まで幅広い研究をすることができます．やりたいことがはっきりしているなら，自由にテーマを選んで研究することさえ可能です．この自由こそが，CSBLabの一番の魅力だと思っています．

最後に，生物学の究極の疑問の話をして，紹介を終わりたいと思います．

生物学は全て，突き詰めると「生命とは何か」という，究極の疑問に行きつきます．誰でも，人生で一度は，この疑問を頭の中でもてあそんだことがあると思います．生物学はこの疑問に長年の間挑戦し，その過程で生まれた知見は，人間社会を着実に豊かにしてきました．

この疑問は生物学の面白さの源泉であると同時に，真剣に考える価値のあるものなのです．

今までに何を学んでいたにせよ，「生命とは何か」という疑問に，真剣に取り組むに値する何かを感じるなら，あなたはCSBLabで最高に面白いことができるに違いありません．

この記事を読んで，CSBLabのテーマを少しでも面白く感じてもらえたのなら，一メンバーとしてこれほど嬉しいことはありません．

 

我々の研究室の名前は，環境知能学研究室です．

本学情報学研究科の他の研究室は，ロボティクスとか，視覚情報とか，インターネットとか，数理とか，それが難しいかどのように世の中の役に立つかどうかはともかく，それが何を指しているのかは大体わかるのではないでしょうか．一方，「環境知能」といわれても初耳で，それが何を指しているのかさっぱりわからないという方も多々いらっしゃるかと思います．

そこで，今回は，本研究室在籍のM2全員に

「環境知能ってなんだと思ってた？」

「なんで環境知能学研究室に入ったの？」

「今はどんな環境知能の研究してるの？」

を聞いてみました．

 

石黒景亮

学部の研究室がロボットを扱う研究室だったのもあり、大学院では人とロボットのインタラクションに関して研究をしたいと思っていました。なので、初めは「環境知能」という名前からセンシングのみを軸とした研究室かと思っていて、研究室紹介を聞くまでは希望研究室の候補にしていませんでした。

しかし、研究室紹介でロボットを扱っていることを知り、とりあえず話を聞いてみようと思いました。ロボットを扱う研究室を色々と話を聞いて廻っているうちに研究室ごとの性格が見えてきて、最終的に環境知能学研究室に決めました。惹かれるポイントはいくつかあったのですが、決め手となったのは研究テーマの自由さです。具体的に取り組みたいテーマが決まっていなかったので、興味ある分野を広く扱っているところがよかったですし、過去の先輩方の研究テーマに強く興味を惹かれたというのもあります。

僕は、この研究室で環境知能の３つの軸「センシング」、「情報構造化」、「インタラクション」を含んだ環境知能らしい研究テーマに取り組んでいます。ロボット単体で考えるのではなくて、環境情報を利用して問題解決に取り組むスタンスがとても面白くて、やりがいのある研究だと思っています。

 

岡田亜沙美

環境知能学研究室の名前から連想したのは、環境とつくので、生物や化学を情報工学的に解析するような研究室かと思いました。研究室案内を聞い て、すぐに勘違いは解けましたが。
環境知能学研究室を選んだ理由は、大学院に入る前に画像処理で文字認識の研究をしていたので、大学院でもその知識を活かせるような研究室に入 りたいと思っていたからです。研究室選びのときに、萩田先生とお話する機会があり、“人認識はスケルトンで表すことができて、これは文字認識 の細線化処理と似ている”、ということをきいて、この研究室に興味を持ちました。

今の研究内容は、人の軌跡を用いたグループ検出をしています。例えば、ショッピングモールにセンサを設置しグループ検出をすることで、家族連 れか、老人のみのグループか、障がい者の方のみのグループか等の情報がわかれば、人々により適切な商品の宣伝ができたり、安全な道へのナビ ゲーションが可能になります。環境知能とは、人が生活する環境をセンシングし、計測、認識、構造化することで環境に知能を持たせることです。 グループ検出は、人々の安心、安全、快適な生活を実現する環境知能に繋がります。

 

田中勇記

入学当初，私は入学式で仲良くなった友人に誘われて，環境知能学研究室の説明会に参加しました．実は会場に行くまで研究室名や研究内容を全く聞いていなかったのです．ただ，座談会で萩田先生が話していた「ティンカーベルのような小型ロボットが携帯電話に変わってコミュニケーションする未来」が現実になれば面白いな，と強く興味を持ったのです．
私は以前から視覚障害者の「目の代わりとなる技術」の研究をしたいと考えていました．「その場所に何があるのか」「どう動けば安全なのか」普通の人なら見てわかることも目の見えない人には知り得ない情報です．これを教示できれば，安全に出歩くことが出来るようになるだろう，と考えました．
では「その場所」の情報を得るには何が必要か，個別の端末機器では限界がある，その場所にセンサを配置したら良いのでは！まさに環境知能の出番ではないか！このような考えに至ったのが研究室を決めた最大の要因です．

今は「ロボットナビゲーションのための周辺人物の移動予測モデル」に関する研究を行なっています．廊下に設置したセンサから人の動きを認識・予測することで安全で効率的なロボットナビゲーションを実現しようとしています．将来的には盲導犬のように，視覚障害者のナビゲーションに応用したいと考えています．

 

橋塚和典

私が「環境知能学研究室」という言葉を初めて聞いたとき、言葉の並びから環境の知能化を目指す研究室だと連想しました。結果的に近い意味合いでしたが、実際には環境中の様々なセンサを利用した人の情報の計測、センサから得られた情報の構造化，ロボットやVR、MRなどを用いたサービスの提供や支援までの幅広い分野を扱う研究室でした。

この研究室を選んだ理由は、ICT時代の中で人の情報を様々なセンサから得ることで人を中心とした高価値なサービスをユーザに提供する事に重要な意味があることや，また幅広い分野での研究になるので、他の研究室以上に様々な知見が得られると考えたからです。

現在，私は拡張現実感(AR)によるルービックキューブの解法教示システムの研究を行っています。この研究はARが人の記憶に与える影響を調査することでサービスの提供や支援を行う際、ARが有用であることを示すことを目的としており，将来的に環境知能の枠組みにあてはめることで教育や介護などの幅広い分野での活躍が可能になると考えています。

 

松山洋一

私は「環境知能学」という言葉を入学当初の全体説明会で聞いたため、よく勘違いされる「エコ」という印象は受けませんでした。ただ、や ろうとしていることが多いため、すぐにはどういう研究室なのかという理解が出来ませんでした。

興味を持ったのは、画像系の研究をしたいと思っていて、環境知能学研究室でそういうことをやっていると聞いたのが発端です。元々機械学習 をやっていて、それの応用分野として画像＋機械学習の研究をしてみたいと考えていました。研究室見学で他の画像系の研究室を先に回ってい たのですが、私の思っている様な研究はされていませんでした。環境知能学研究室を訪れたのは最後でした。その時の説明会で、画像から人の 状態を学習し認識を行うことを研究していると聞き、「ここだ」と思い所属することとしました。

現在の研究は画像における人の姿勢推定の研究を行っています。環境知能が、人にサービスを提供するには人が現在何をしているか、などといった状態を知る必要があります。その１つとして、人の姿勢という情報を取得する方法の改良が私の研究です。

 

森本佳志

おそらく多数の方が「環境」という言葉を聞いて、エコなどの言葉を思い浮かべるかと思います。しかし私はむしろ「知能」という言葉から、何か賢いことをやっている研究室なのだろう、と思っていたと記憶しています。

環境知能学研究室はおおざっぱにいうと、センシング，モデリング、インタラクションという3つの研究の柱を持っています。例として、ロボット と人の対話を考えてみます。まず、カメラなどを使って周囲の状況・環境を観測します（センシング）。次に、それらの観測情報にどのような意味 があるのかを考え（モデリング）、人との対話（インタラクション）に役立てます。こうすることでロボットだけでなく、その周りの環境ごと賢く なって、より素敵なコミュニケーションをしたい、というのが環境知能学のモチベーション（のはず）です。私の研究はその3本の柱の中のセンシ ングに分類される「人物の3次元形状復元」というものです。カメラで撮影した画像は2次元の画像を3次元にすることができます。2次元→3次 元とすることで情報量が増えるので、人物の行動認識や、新たな映像技術に役立てることができると期待されています。

その他にも、環境知能学研究室では、デプスセンサやレーザセンサを用いたセンシング、ロボットインタラクションなど幅広い分野の研究をおこなっ ています。どうぞよろしくお願いします。