甲虫の幼虫を高濃度タンパク源として収穫する体験で科学を学習するHive Explorer

Livin Farmsのオフィスの中は、体の向きを変えるのも難しい。でも香港の都心ではこれが普通で、スペースは常日変らず貴重だ。そこは、深圳のハードウェアアクセラレーターHAXが支えるこのスタートアップの、ささやかな拠点だ。デスクをいくつか置くと、もう残りのスペースはない。このスタートアップの最新のプロダクトHiveがドアの横にある。それは一見何の特徴もないトレイが、いくつか重なっているだけのものだ。

でも、ぼくがここに来たのはHive Explorerを見るためだ。その小さなトレイは、部屋の中央に置かれている。上部は開(あ)いている。ドアを開けて入ったときから、その小さな明るい色のプラスチック製品が目を引く。その中身が、奇妙なランダムなリズムでぴくぴく動いている。近づいてよく見ると、茶色く見えたのは実は白で、黒いのは生きている。ミールワームたちが小さなベッドの中で互いに上になったり下になったりしながらうごめいている。チームが置いたカラスムギの残りを、がつがつ食べている。

それらの上には、ネオンイエローのトレイの中に完全に成長した甲虫たちと、2ダースほどの蛹(さなぎ)がいる。成虫はたえず動きまわり、互いにぶつかり合い、ときにはライフサイクルの継続のためにそれ以上のこともする。蛹は横たわり、生きていないように見えるが、ときどきピクッと動いて、中に生命があることを思い出させる。

ExplorerでLivin Farmsはその地平を、STEM教育の世界へ広げようとしている。前のプロダクトはスケーラブルな持続可能性にフォーカスしていたが、この新しいKickstarterプロジェクトは若者や子どもに狙いを定めている。そしてバケツ一杯の甲虫には、学ぶことが山ほどある。たとえば、死だ。ファウンダーのKatharina Ungerは近くの瓶をつかみ、蓋をねじった。

瓶には、乾燥したミルワームがいっぱい詰まっている。彼女はその一つをつまみ、自分の口に放り込んだ。期待を込めて、ぼくの手にも渡した。ぼくも彼女の真似をした。カリッとしている。味がないことはないが、はっきりしない。たぶん、ちょっと塩気がある。でも最大の感触は、気味の悪さだ。下を見ると、今ぼくが食べているものの兄弟である小さな幼虫が、数インチ先で餌を食べ続けている。

The Mountain Goatsの歌詞を引用するなら、それは今や未来のタンパク源だ。Livin Farmsは、幼虫の無味無臭の粉末も作っている。そしてその、持続可能な高濃度タンパク質食品の、ある種の概念実証として、意外にもおいしいグラノーラを作っている。この、世界でもっとも人口密度の高い場所で、同社のミッションは家庭にも浸透している。


[彼女は少しおみやげにくれた。おなかをすかせている誰かのために。]

Explorerには、若者たちに未来の持続可能な農業を見せる意味もある。ただし食品メーカーは、昆虫を食べることに伴う消費者の嫌悪感を打破しなければならない。Explorerのユーザーである子どもたちは、過密を防ぐために幼虫の収穫を奨励される。幼虫は、唐揚げではなく乾煎り(からいり)して食べる。ボックスは、比較的臭気の少ない堆肥作り容器になる。虫たちへの給餌は、人間の食べ残しを投げ込むだけだ。小さな虫たちは、それを噛み砕いていく。下のトレイに、彼らの粉状の廃棄物がたまる。

虫たちの暖房のためのヒーターや、湿度を調節するためのファンもある。それらにより、虫たちが仕事をするための最適の環境が作られる。Livin FarmsはシステムのコントロールをSwiftのコードで公開して、プログラミングという要素も加えようとしている。

ExplorerがKickstarterに出たのは今週だ。初期の出資者はそのボックスを、113ドルで入手できる。

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(翻訳:iwatani(a.k.a. hiwa

RFIDステッカーからの信号で食品の汚染が分かる

安全でない食べ物は、それを食べる前に見つけたい。でも最近のベビーフード事件のように、瓶詰めや缶詰の場合はいちいち開けて調べることもできない。そこでMITの研究者たちは、食品に触れることなく、ある程度の距離から、一瞬でチェックできる方法を見つけた。それは、多くの製品にすでについているRFIDタグを利用する方法だ。

RFID(radio frequency identification, 無線周波数認識)は、小さなアンテナをステッカーやラベルに忍ばせておいて、それに特定の周波数の電波が当たると作動する。トランシーバーが950Mhzの信号を送ると、RFIDタグが起動して、自分を同定するやや異なった信号を送出する。それで製品の種別が分かるから、在庫管理にはとても便利だ。

研究者たちが見つけたのは、その返信信号の情報のない部分が、製品の内容の影響を受けることだ。電波は、瓶などの中身を通ってやってくる。そこで、瓶にいっぱい詰まったパスタソースやオリーブは、それぞれ違った特徴の信号を作りだす。だれも触ってないベビーフードの瓶でも、メラミンで汚染されたフードとそうでないフードを比較できる。

[水の入ったボトルと空のボトル]

この新しいシステムを記述するペーパーを書いた研究者の一人Fadel Adibが、MITのニュースリリースで言っている: “安価なRFIDが小さな電波分光器に変身したみたいだ”。

問題は信号の違いがきわめて微妙で、どこにもドキュメントされていないことだ。彼らが初めてやることだから。そこで当然ながらチームは、機械学習に着目した。彼らはモデルを訓練して、それぞれの信号の特徴が何を表しているかを学習させた。信号は、やって来る方向やガラスの厚さなどによっても、微妙に異なるのだ。

現在その、RFIQと彼らが呼ぶシステムは、乳児用ミルクのメラミンによる汚染や、酒類などの中のエチルアルコールの濃度を識別できる。それではぼくのショッピングリストにとって役に立ちそうもないけど、でもチームはもっと多くの製品への応用を考えている。方法の有効性は証明されたから、あとは応用の拡大が課題だ。

棚などの環境条件や、電波に対するさまざまな障害物によっても信号は変わるから、難しい仕事だ。でも機械学習のアルゴリズムは、ノイズから信号を選りだすのが得意だから、この技術は、今後意外とうまくいくかもしれない。

このRFIQシステムに関するペーパーの全文(PDF)はここにある

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(翻訳:iwatani(a.k.a. hiwa

バーチャルリアリティーが食べ物を美味しくする

またまたVRが現実世界に入り込んできた。米コーネル大学の食品科学者らは、心地よいVR環境で食べたチーズが、殺風景な官能評価ブースで食べた同じチーズより美味しく感じることを発見した。

バーチャルリアリティーヘッドセットを着けた約50名のパネリストが3種類のブルーチーズサンプルを食べた。被験者は、標準官能評価ブース、心地よい公園のベンチ、コーネル牛の家畜小屋の3種類用意されたバーチャル環境に置かれ、特別に録画された360度ビデオを見ることができる。

被験者はチーズのサンプルが同一であることは知らされておらず、牛舎環境で食べたブルーチーズを評価ブースやバーチャル公園で食べたものよりも、優位に辛みが強いとと評価した。

その通り:バーチャルファームで食べたチーズは、なにもない殺風景なブースで食べるよりもずっと美味しかった。

「何かを食べる時、われわれは食物の味と香りだけを感じるのではなく、周囲からの感覚入力を受ける——目、耳、さらには周囲に関する記憶までも」と研究者のRobin Dandoは言った。

念のために言っておくと、この研究はVRが食べ物を美味しくするかどうかを確認することを意図したものではなく、VRが一種の味覚テスト環境として使えるかどうか、たとえばメーカーで食物のテストをするために、被験者を飛行機に乗せたり本物の牛舎に入れたりしなくても済むかどうかを検証するために行われた。食べ物は環境が変わると味も変わるため、VRでその環境をシミュレーションできることの価値は非常に大きい。

「この研究によってバーチャルリアリティーを利用できることが検証された。これはテストにのための没入環境をVRが提供するからだ」とDandoは言った。「バーチャルリアリティーは、食べている物に環境そのもの性質を視覚的に付与するため、テストの費用効果を高める」

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(翻訳:Nob Takahashi / facebook