明したいと考えています。適化問題として解く効率的なアルゴリズムが開発されてきました。これらはヒューマノイドロボットのようにリアルタイム性が重要なロボットの制御に使われています。一方で、さらに複雑なヒトの全身の筋骨格モデルの計算にも使われています。共通のアルゴリズムが機械システムにもヒトの・モデルにも利用できるということにすぎませんが、ロボティクスの揺籃期に「サイバネティクス」が機械と生物に共通の制御原理を見出したことを考えると、必然的なものを感じます。開発した効率的計算アルゴリズムをヒトの骨格系に適用することを2000年頃から始めました。ヒトの質量を骨格に付属させるという単純化を行い、骨格系に筋の付着位置に従って張られた約1000本の糸が独立に張力を変えるとして、複雑な操り人形のような筋骨格モデルを作りました。工学部2号館1階のサイバービヘイビアスタジオは、カメラを用いたモーションキャプチャでヒトの運動を計測し、床反力を計測し、さらに体表面に近い大きな筋のうち16個を選びその近くの皮膚に無線の筋電計を取り付けることで筋電をリアルタイムで計測します。これらの情報から各骨の3次元運動を計算し、各骨が受ける力を逆算する。糸の張力がこれらの力を生成するとして張力を逆算する。適化計算が使われます。像に重ねて表示したものが、私たちが「マジックミラー」と呼ぶものです。運動中のヒトの筋活動を透かして見る体験ができます。これまでに重量挙げやバトミントンのオリンピック選手、プロボクサー、バルセロナのサッカー選手(図1)、ダンサー、ドラマー、能楽師の方々や東大病院の患者さんの計測を行なってきました。スーパーコンピュータで行うからだと脳のシミュレーション現在は、スーパーコンピュータ「京」を用いて、さらに詳細な数学モデルK-Bodyを開発しています。各筋は質量と連続体とし有限要素法で解き、骨格の剛体系との連成運動を計算します。錘の感覚ニューロンの数を調べ、すべての筋に外挿し、これらを脊髄の内外のニューロンプールに空間的に配置しました。Neuronとしプログラミング言語NESTを用いて配置しました。脊髄内のニューロンの結合で反射モデルを作ることができます。法の全身の筋、図3は脊髄のニューロンプールを表す。チームが開発する脳の大脳基底核と皮質のモデルとつないで、大脳基底核で生じるドーパミン受容体の変性に関わるパーキンソン症候群のシミュレーションによる再現を目指しています。