Cyborgization of Frog Legs Using Deep Learning

2020 Fiscal Year Final Research Report

• Project/Area Number: 19K22875
• Research Category: Grant-in-Aid for Challenging Research (Exploratory)
• Allocation Type: Multi-year Fund
• Review Section: Medium-sized Section 61:Human informatics and related fields
• Research Institution: Kyushu Institute of Technology
• Principal Investigator: Ikemoto Shuhei 九州工業大学, 大学院生命体工学研究科, 准教授 (00588353)
• Co-Investigator(Kenkyū-buntansha): 清水 正宏 大阪大学, 基礎工学研究科, 准教授 (50447140)
• Project Period (FY): 2019-06-28 – 2021-03-31
• Keywords: 生物規範 / ニューラルネットワーク / 学習制御

Outline of Final Research Achievements

In this study, we aim to develop a fundamental method to control and analyze biological systems in accordance with control theory, using frog legs as an example. To accomplish this goal, we approximate the nonlinear state equation by using NN. If the input of the NN, which is the vector representing the current state and the current input, is determined, the equivalent linear state equation can be extracted from the NN, and the control system can be designed in accordance with the control theory. If we can observe the motion of a frog by electrical stimulation with a multi-electrode array on its leg, we can design a control system based on the control theory. The evaluation experiment has not been accomplished due to COVID-19.

Free Research Field

生物規範ロボティクス

Academic Significance and Societal Importance of the Research Achievements

生物の身体は，その運動のための優れた特性を持っている．しかし，生物の身体はあまりに複雑であるため，その特性を数式（状態方程式）で表現し，扱うことは現実的に不可能である．本研究は，何らかの方法で生物の身体の状態方程式を手に入れ，生物の身体を制御対象として扱うことができないか？という着目で実施された．具体的には，一旦NNによって状態方程式を近似した後，そこから等価な数式を抜き出すというアイデア・手法を提案し，その基礎技術の確立を行った．一方で，コロナ禍の影響により，評価実験までを完了することはできなかった．提案手法の一般性は高く，今後，多くの応用可能性を秘めていると考えられる．