Development of Intelligence Robots Development of Intelligent Robots Controlled by Chemical Reaction of Substances

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本研究では、生物の代謝を模倣したBZ反応によって自律的に膨潤・収縮する機能性高分子（BZゲル）を用いて、「知能」に必要となる「感覚・運動」機能および「判断・学習機能」を実装した化学知能ロボットを実現することを目的としている。今年度は特にBZ反応の複雑な振動現象を活用するレザバー計算（BZレザバー計算）の実現に向けて、数値計算と実験の双方の観点から研究することとした。まず、BZ反応でレザバー計算を行うことができるかどうかを数理モデリングから調査した。モデルでは、BZレザバーの中間層に与えた光の強さを変化させることで、入力や出力の逆投影を行うことにした。BZ反応は、GFモデルに拡散項を付与した反応拡散系で与えられると仮定した。中間層の素子は正方格子上に与えて、その素子上のデータを行列に格納し、素子上の時系列データの線形和が教師データになるように線形和の係数を求めた。そこで、sin波を教師データとして学習した結果、時間が経つにつれて、素子上の時系列データの線形和が教師データのsin波に近づく様子が観察できた。さらに難しい時系列データとして、カオス的な解を生み出すMackey Glass方程式の解についても入力信号に近い解を出力することができた。これらより、数理モデリングの観点からBZレザバーが周期的・非周期的な時系列データを予測できることがわかった。次に、それらが実際の化学反応系において実現可能か否か調べるために、実験系の構築に取り組んだ。中間層（レザバー）のBZ反応溶液を上部からビデオカメラで撮影し、キャプチャーボードを介してPCに取り込み、撮影画像の中から10×10の格子点の輝度変化を記録した。光刺激は415nmのPWM制御Laseによって与え、パルス照射のデューティをマイコンで制御した。これによりSin波を入力信号として与えた時、BZ反応の固有周期に近い時には光刺激に追従するような周期で反応することが分かった。