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北米の都市で雇用の回復力を向上させる要因が特定されました

クレジット:UC3Mこの研究の研究者は、ネットワークモデリングの研究を利用してこの結論に達し、仕事をマッピングしました…

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この研究の研究者は、ネットワークモデリング研究を利用してこの結論に達し、経済危機の間の米国中の都市の仕事の風景をマッピングしました。

どの要因が雇用市場の健全性に寄与するかを知り、理解することは、大規模な景気後退や現在のCOVIDパンデミックなどの危機後のより迅速な回復を促進するのに役立つため、興味深いものです。従来の研究では、労働者をセクター内の特定の仕事に関連する人物として認識しています。ただし、実際の専門家は、同様のスキルを必要とする他の分野で働くことになります。この意味で、研究者は、雇用市場を生態系に似たものであると考えています。生態系では、生物は複雑な相互作用のネットワークでリンクされています。

この文脈において、効果的な雇用市場は、例えば、多様性や、新しいスキルを習得するために労働者が持つ求人やトレーニングの機会の数など、多くの側面に依存します。この科学的研究では、研究者は、これらすべての要因が非常に類似している都市は、経済危機からの回復に関して異なる反応を示すことを発見しました。どうして? 「違いの一部は、仕事を遂行するために必要なスキルの類似性に応じて、都市内の仕事がどのように関連しているかを示すネットワークである仕事の「マップ」にあることを発見しました」とエステバンモロは説明します。 UC3Mの数学科の准教授であり、研究の共著者であり、現在はMITメディアラボの客員教授です。

「その地図が非常に限られている場合、つまり、別の同様の仕事を見つける可能性がほとんどない場合(いわゆる「仕事の接続性」)、都市は仕事の危機に対する準備ができていません。対照的に、そのマップが1つの仕事から別の同様の仕事に移動する多くの可能性を提供するとき、都市はよりよく準備されます。また、労働者の賃金にも影響を及ぼします。ネットワークがより多様な都市の労働者は、このネットワークがより制限されている都市の同じ職業の労働者よりも多くの収入を得ます」とエステバンモロは付け加えます。

エコロジー、複雑なネットワーク、仕事のつながり

複雑なネットワークが存在するエコロジーやその他のドメインでは、レジリエンスはネットワークの「接続性」と密接に関連しています。たとえば、自然界では、接続数の多い生態系は、接続数の少ない生態系よりも特定の衝撃(酸性度や温度の変化など)に対する耐性が高いことが証明されています。このアイデアに触発され、以前のネットワークモデリング研究を利用して、研究の著者は、米国中のいくつかの都市での仕事間の関係をモデル化しました。自然界の接続性が回復力を促進するのと同じように、彼らは、重複するスキルと地理によって接続された仕事のある都市は、そのようなネットワークのない都市よりも経済的ショックに直面してもうまくいくだろうと予測しました。

これを検証するために、研究者たちは、大不況の初めから終わり(2008年から2014年)までの米国のすべての大都市圏の労働統計局からのデータを調べました。このデータに基づいて、特定の仕事の数、地理的分布、必要なスキルがその地域の他の仕事とどの程度重複しているかなど、各地域の仕事の状況のマップを作成しました。特定の都市の規模と雇用の多様性が回復力に影響を及ぼし、より大きく、より多様な都市は、より小さく多様性の少ない都市よりも良い結果を得ることができました。しかし、規模と多様性を管理し、仕事のつながりを考慮に入れることで、不況時のピーク失業率の予測は大幅に改善されました。言い換えれば、墜落前に仕事の接続性が高かった都市は、接続性の低い市場の都市よりもはるかに回復力があり、より早く回復しました。

大不況やCOVIDの大流行のような一時的な危機がない場合でも、自動化などの現象は、今後数年間で多くの分野で仕事の状況を根本的に変える可能性があります。都市はこの混乱にどのように備えることができますか?この研究の研究者は、自動化による失業に直面したときに雇用市場がどのように振る舞うかを予測するためにモデルを拡張しました。彼らは、自動化ショックの初期段階では、同様の規模の都市が同様に影響を受ける一方で、ジョブネットワークが適切に接続されている都市は、避難した労働者が他の仕事を見つけるためのより良い機会を提供することを発見しました。これにより、広範囲にわたる失業が防止され、場合によっては、最初の自動化ショックの結果として、より多くの雇用が創出されることさえあります。

この調査の結果は、政策立案者は、特に自動化が多数の仕事に取って代わると予想される地域での将来の雇用を計画する際に、仕事のつながりを考慮する必要があることを示唆しています。さらに、接続性の向上は失業率の低下をもたらすだけでなく、全体的な賃金の上昇にも貢献します。これらの結果は、雇用の将来についての議論に関する新しい視点を提供し、雇用創出と訓練プログラムにどこに投資するかについての現在の決定を導き、補完するのに役立つかもしれない、と研究者は言います。

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https://www.uc3m.es/ss/Satellite/UC3MInstitucional/en/Detalle/Comunicacion_C/1371308984892/1371215537949/Identifican_los_factores_que_mejoran_la_resiliencia_laboral_en_las_ciudades_norteamericanas

複雑なネットワークが存在するエコロジーやその他のドメインでは、レジリエンスはネットワークの「接続性」と密接に関連しています。たとえば、自然界では、接続数の多い生態系は、接続数の少ない生態系よりも特定の衝撃(酸性度や温度の変化など)に対する耐性が高いことが証明されています。このアイデアに触発され、以前のネットワークモデリング研究を利用して、研究の著者は、米国中のいくつかの都市での仕事間の関係をモデル化しました。自然界の接続性が回復力を促進するのと同じように、彼らは、重複するスキルと地理によって接続された仕事のある都市は、そのようなネットワークのない都市よりも経済的ショックに直面してもうまくいくだろうと予測しました。

Source: https://bioengineer.org/the-factors-that-improve-job-resiliency-in-north-american-cities-have-been-identified/

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傷つきやすい人工皮膚は義肢を助ける可能性があり、ロボットは怪我を感知します

クレジット:ACS Applied Materials&Interfaces 2021から引用、DOI:10.1021 / acsami.1c04911誰かが肘を壁にぶつけたとき、彼らは…

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クレジット:ACS Applied Materials&Interfaces 2021、DOIから改作:10.1021 / acsami.1c04911

誰かが肘を壁にぶつけると、痛みを感じるだけでなく、あざができることもあります。ロボットや義肢にはこれらの警告サインがないため、さらに怪我をする可能性があります。現在、ACS Applied Materials&Interfacesで報告している研究者は、イオン信号によって力を感知し、黄色からあざのような紫色に色を変えて、損傷が発生したことを視覚的に示す人工皮膚を開発しました。

科学者たちは、電子伝達を通じて刺激を感知できるさまざまな種類の電子皮膚、つまり電子皮膚を開発してきました。ただし、これらの導電体は常に生体適合性があるとは限らないため、一部の種類の補綴物での使用が制限される可能性があります。対照的に、イオン性皮膚、またはI皮膚は、人間の皮膚と同様に、電荷担体としてイオンを使用します。これらのイオン伝導性ヒドロゲルは、eスキンと比較して、優れた透明性、伸縮性、および生体適合性を備えています。 Qi Zhang、Shiping Zhuらは、電気信号の変化を力を加えて記録するだけでなく、色を変えて人間のあざを模倣できるIスキンを開発したいと考えていました。

研究者らは、機械的ストレス下で淡黄色から青紫色に色が変化するスピロピランと呼ばれる分子を含むイオン性オルガノヒドロゲルを作成しました。テストでは、ゲルは引き伸ばされたり圧縮されたりすると色と電気伝導率の変化を示し、紫色は2〜5時間残った後、黄色に戻りました。次に、チームはIスキンを、指、手、膝など、ボランティアのさまざまな体の部分にテープで貼り付けました。曲げたり伸ばしたりすると、電気信号に変化が生じましたが、人間の皮膚のように打撲傷はありませんでした。しかし、力強く繰り返し押したり、叩いたり、つまんだりすると、色が変化しました。電気的および光学的信号の点で人間の皮膚のように反応するI-skinは、人工装具やロボット工学の損傷を検出するための新しい機会を開くと研究者らは述べています。

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著者は、中国国立自然科学財団、革新的で起業家精神にあふれたチームを紹介する広東プログラム、深セン科学技術プログラム、2019年中央政府指導地域科学技術開発特別プログラム:環境浄化機能材料研究プラットフォーム、深センからの資金提供に感謝します。先端材料製品工学の主要研究所とCUHK-深セン大統領基金。

このペーパーに付属する要約は、こちらから入手できます。

アメリカ化学会(ACS)は、米国議会によって設立された非営利団体です。 ACSの使命は、地球とそのすべての人々の利益のために、より広範な化学企業とその実践者を前進させることです。 Societyは、科学教育の卓越性を促進し、複数の研究ソリューション、査読付きジャーナル、科学会議、eBook、毎週のニュース定期刊行物のChemical&Engineering Newsを通じて、化学関連の情報と研究へのアクセスを提供する世界的なリーダーです。 ACSジャーナルは、科学文献の中で最も引用され、最も信頼され、最も読まれているものの1つです。ただし、ACS自体は化学研究を行っていません。科学情報ソリューションのリーダーとして、CAS部門はグローバルイノベーターと提携し、世界の科学知識をキュレート、接続、分析することでブレークスルーを加速しています。 ACSの本社は、ワシントンD.C.とオハイオ州コロンバスにあります。

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Source: https://bioengineer.org/bruisable-artificial-skin-could-help-prosthetics-robots-sense-injuries/

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コンピューターは芸術における人々の好みを予測します

新しい研究は、人々がどのように審美的な判断を下すかについての洞察を提供しますクレジット:スミソニアンアメリカ美術館、ジョセフシリンガー夫人の贈り物…

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クレジット:スミソニアンアメリカ美術館、ヨーゼフシリンガー夫人からの贈り物

クロード・モネのような印象派の絵画の太いブラシストロークと柔らかいカラーパレットが好きですか?それとも、ロスコの大胆な色と抽象的な形が好きですか?個々の芸術の好みには特定の神秘性がありますが、新しいカリフォルニア工科大学の研究では、簡単なコンピュータープログラムで、人がどの絵を好むかを正確に予測できることが示されています。

ジャーナルNatureHuman Behaviourに掲載された新しい調査では、AmazonのクラウドソーシングプラットフォームMechanical Turkを利用して、印象派、キュービズム、抽象、カラーフィールドのジャンルの絵画を評価する1,500人以上のボランティアを参加させました。ボランティアの回答はコンピュータープログラムに入力され、このトレーニング期間の後、コンピューターは偶然よりもはるかによくボランティアの芸術の好みを予測することができました。

「芸術の評価は個人的で主観的なものだと思っていたので、この結果に驚きました」と、カリフォルニア工科大学の心理学教授ジョン・オドハティの研究室で働くポスドク研究員の飯ヶ谷清仁は言います。

調査結果は、コンピューターがこれらの予測を行うことができることを示しただけでなく、人々が芸術をどのように判断するかについての新しい理解にもつながりました。

「重要な点は、人々が審美的な判断を下すために使用するメカニズムについての洞察を得ているということです」とオドハティは言います。 「つまり、人々は基本的な画像機能を使用し、それらを組み合わせているように見えます。これは、プロセスがどのように機能するかを理解するための最初のステップです。」

この研究では、チームは、絵画の視覚的属性を、コントラスト、彩度、色相などの低レベルの特徴と、人間の判断を必要とし、そのような特徴を含む高レベルの特徴に分解するようにコンピューターをプログラムしました。絵がダイナミックであるか静止しているかのように。

「コンピュータプログラムは、特定の芸術作品をどれだけ好きかを決定するときに、特定の機能がどれだけ考慮されるかを推定します」と飯ヶ谷氏は説明します。 「これらの決定を行う際には、低レベル機能と高レベル機能の両方が組み合わされます。コンピューターがそれを推定すると、それは、以前は見られなかった別の芸術作品に対する人の好みをうまく予測することができます。」

研究者たちはまた、ボランティアが3つの一般的なカテゴリに分類される傾向があることを発見しました。印象派の絵画など、実際のオブジェクトを使用した絵画が好きな人。ロスコのようなカラフルな抽象絵画が好きな人。ピカソのキュビズムの肖像画など、複雑な絵画が好きな人。大多数の人々は、最初の「現実のオブジェクト」カテゴリに分類されました。 「多くの人が印象派の絵画が好きでした」と飯ヶ谷は言います。

さらに、研究者たちは、深い畳み込みニューラルネットワーク(DCNN)をトレーニングして、ボランティアの芸術の好みを同じレベルの精度で予測することを学ぶこともできることを発見しました。 DCNNは機械学習プログラムの一種であり、猫と犬などのオブジェクトの分類を学習できるように、コンピューターに一連のトレーニング画像が提供されます。これらのニューラルネットワークには、脳内のニューロンのように相互に接続されたユニットがあります。あるユニットから別のユニットへの接続の強さを変更することにより、ネットワークは「学習」できます。

この場合、深層学習アプローチには、調査の最初の部分で使用された選択された低レベルまたは高レベルの視覚的特徴が含まれていなかったため、コンピューターは自分で分析する特徴を「決定」する必要がありました。

「ディープニューラルネットワークモデルでは、モデルが実際の脳と同じように学習するため、ネットワークが特定のタスクをどのように解決しているかを実際に正確に知ることはできません」と飯ヶ谷氏は説明します。 「非常に不思議なことかもしれませんが、ニューラルネットワークの内部を見ると、自分で選択したものと同じ機能カテゴリを構築していることがわかりました。」これらの結果は、美的嗜好を決定するために使用される機能が脳のようなアーキテクチャで自然に出現する可能性を示唆しています。

「私たちは現在、人々が同じタイプの決定を下している間、人々の脳を調べることによって、これが実際に当てはまるかどうかを積極的に調べています」とO’Dohertyは言います。

研究の別の部分では、研究者たちはまた、芸術の好みについてすでに訓練された彼らの簡単なコンピュータープログラムが、ボランティアがどの写真を望んでいるかを正確に予測できることを示しました。彼らはボランティアにプールや食べ物などのシーンの写真を見せ、絵画と同様の結果を見ました。さらに、研究者は、順序を逆にすることも有効であることを示しました。最初に写真でボランティアをトレーニングした後、プログラムを使用して、被験者の芸術の好みを正確に予測することができました。

コンピュータープログラムはボランティアの芸術の好みを予測することに成功しましたが、研究者たちは、個人の好みに入るニュアンスについて学ぶことはまだまだあると言います。

「この方法を使用して説明することに成功しなかった、特定の個人に固有の好みの側面があります」とO’Dohertyは言います。 「このより特異な要素は、意味的特徴、または絵画の意味、過去の経験、および評価に影響を与える可能性のある他の個々の個人的特徴に関連している可能性があります。コンピュータモデルでこれらの機能を特定して学習することはまだ可能かもしれませんが、そうするためには、ここで見つけたように個人間で一般化されない方法で、各個人の好みをより詳細に調査する必要があります。」

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「芸術に対する美的嗜好は、低レベルと高レベルの視覚的特徴の混合から予測できる」というタイトルの研究は、国立精神衛生研究所(カルテックの社会的意思決定の神経生物学のためのコンテセンターを通じて)によって資金提供されました。国立薬物乱用研究所、日本科学振興協会、スワーツ財団、サントリー財団、ウィリアムH.およびヘレンラングサマー学部研究フェローシップ。他のカリフォルニア工科大学の著者には、Sanghyun Yi、Iman A. Wahle(BS ’20)、および現在UCBerkeleyの大学院生であるKoranisTanwisuthが含まれます。

「芸術の評価は個人的で主観的なものだと思っていたので、この結果に驚きました」と、カリフォルニア工科大学の心理学教授ジョン・オドハティの研究室で働くポスドク研究員の飯ヶ谷清仁は言います。

Source: https://bioengineer.org/computers-predict-peoples-tastes-in-art/

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バイオテクノロジーにおける生産的な微生物コンソーシアムを通じて自然の力を利用する

クレジット:@PROMICON複雑な微生物叢の意図的な制御は非常に難しいことで有名であり、現在のアプローチは単純な試行錯誤によって導かれることがよくあります。…

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複雑な微生物叢を意図的に制御することは非常に難しいことで有名であり、現在のアプローチは単純な試行錯誤によって導かれることがよくあります。新しいHorizo​​n2020プロジェクトPROMICON–バイオテクノロジーにおける生産的微生物コンソーシアムを通じて自然の力を活用–測定、モデル、マスター(http://www.promicon.eu)は、完全に新しい生産経路とモノカルチャーからパラダイムシフトへのパラダイムシフトを刺激するだけではありません。バイオテクノロジーの混合文化だけでなく、バ​​イオテクノロジーを超えた生物医学の新しい治療オプションを刺激する可能性もあります。

バイオテクノロジーの分野における一流の科学者の研究チームが力を合わせて、マイクロバイオームの堅牢性と有機変換におけるそれらの代謝可塑性を備えたひずみ工学戦略間の相乗効果を生み出す効率的なバイオテクノロジー生産プラットフォームを開発します。このプロジェクトには、ヨーロッパ7か国の10の機関から専門家と科学者が集まります。

「バイオテクノロジーの分野で15年以上働いており、主に純粋な文化に焦点を当てています。今日、システムと合成生物学の組み合わせと微生物群集の回復力は、現代の大きな課題に対処する大きな可能性を秘めていると信じています。私たちは今、技術の段階に達しており、微生物の協力と標的化合物の生産という両方の長所を融合させることができます。このプロセスを生産的な方法で習得することがPROMICONの包括的な目標であり、このような素晴らしいチームが参加できることを光栄に思います」と、PROMICONコーディネーターのHelmholtz Center for Environmental Research –UFZのDr.JensKrömerはコメントしています。

PROMICONは、自然界の既存の微生物叢から学び、その知識を新しい産業用途に使用します。トップダウンアプローチを使用することにより、PROMICONは、材料および生体材料セクターで使用可能なポリヒドロキシアルカノエート(PHA)、エキソポリサッカライド(EPS)、フィコビリタンパク質(PPP)、および飼料および食品産業。ボトムアップアプローチを使用することにより、システム代謝工学を使用した反復的な設計-構築-テスト-学習サイクルを通じて、新しい合成生産微生物叢が生成されます。天然の微生物叢に触発されたこれらの微生物コンソーシアムは、化学および燃料産業向けのブタノールと水素、および機能化バクテリアポリエステル(抗菌PHACOS)のバイオテクノロジー生産に使用されます。合成コンソーシアムには、特定された一次生産者(農家)、二次コンバーター(労働者)、および微生物叢の安定性に不可欠な菌株(バランサー)が含まれます。

PROMICONで開発された新しい概念は、生物経済部門に変革をもたらす特徴を持っています。専用のポリシーユーザーコーナーがプロジェクトのウェブサイトで利用可能になり、ポリシーの最新の更新が保証されます。 PROMICONは、関連する幅広い利害関係者(エンドユーザー、規制当局/政策立案者、投資家など)とのプロジェクト全体を通じて、早期かつ積極的な関与を促進するための活用の取り組みを示します。

プロジェクトは6月17日と18日に公式キックオフミーティングを開催します。 COVID-19に直面して安全な環境を提供するために、4年間の研究と革新の行動の開始は、完全にオンラインの環境で行われます。

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このプロジェクトは、助成金契約No101000733に基づく欧州連合のHorizo​​n2020研究およびイノベーションプログラムから資金提供を受けています。

プロジェクトは6月17日と18日に公式キックオフミーティングを開催します。 COVID-19に直面して安全な環境を提供するために、4年間の研究と革新の行動の開始は、完全にオンラインの環境で行われます。

Source: https://bioengineer.org/harnessing-the-power-of-nature-through-productive-microbial-consortia-in-biotechnology/

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