http://rio2016.2ch.net/test/read.cgi/future/1476925488/666
柳田 生物は脳や分子などで細かく分けて考えるのでなく、共通で働いている基本原理を究明 ry
CiNetは人間の脳、QBiCは分子や細胞、大阪大学は情報系、NECは半導体やIT ry 研究者が連携 ry

「ゆらぎ」を応用し超低消費電 ry

柳田 ry AlphaGO」は、25万W ry 脳は20W ry 神経細胞を生かしておくエネルギーも含まれ ry
脳が休んでいるときと、ものを考えているときの消費エネルギーの差 ry 1W ry
細胞レベルになると、わずか1pW（ピコワット）で約3万の遺伝子情報を制御して人間を成り立たせ ry

柳田 ry 膨大なエネルギーを必要とする1つの原因は、ノイズを遮断 ry
1～20Wで働く脳、1pWで働く細胞は、ノイズを遮断せずうまく利用 ry
1分子ナノ計測技術を開発し、筋収縮を担うミオシンというモータータンパク質分子 ry
ミオシンは熱運動のゆらぎを利用して、集団で自立的に協働 ry

柳田 ry ゆらぎを使ってアトラクター選択 ry
現在のコンピュータはすべてのデータを正確に処理 ry 複雑になるとものすごい計算量 ry 膨大なエネルギー ry

一方、生物は、脳にしても細胞にしても、要素反応はものすごく複雑 ry 膨大な計算 ry
大脳の神経細胞をつなぐシナプスの数は100兆 ry 2の100兆 ry 原子力発電機が何百億基あっても ry
脳は1～20Wしか使いません。要素反応のすべてを制御しているとは ry
要素反応は独立して起こっているのではなく、熱ノイズと大差ないエネルギーで起こる反応なので、
ゆらぎで干渉し合い自立的に準安定な状態（アトラクター） ry。この数が限られた状態をゆらぎで選択 ry
実際に脳の活動を計測してみると、無意識の状態からさまざまな状態を巡っている ry
何もしてないときでも次の行動をする可能性があるアトラクターを準備しておき、
その間をふらふらしながらフィットするアトラクターを選ん ry

柳田 ry 各素子にノイズを入れて自由にし、かつ素子間の相互作用を働かせ、
限られた数の可能性（状態）を浮かび上がらせ、それを選択 ry

卑近な例 ry 味噌汁 ry 対流現象でパターン ry 境界条件や温度といったマクロなパラメータで制御 ry
分子レベルの詳細を知らなくても、マクロな熱力学パラメータでエンジンをデザイン、制御 ry 単純な仕組 ry