(5865) 高負荷な有酸素運動, 睡眠の質が低下2025/12/01 01:33

アリナミン製薬は, 筑波大学発スタートアップの S'UIMIN (スイミン, 東京・渋谷) と共同で睡眠研究の発表会を開いた.

自転車型の機器による高負荷な有酸素運動で実験した処, 睡眠の質が下がり、「疲れ過ぎて眠れない」 現象が起ると判った.

20 代男性を対象に 18 時頃から 1 時間異なる運動をして貰い その後の睡眠を調べた.

すると負荷の高い有酸素運動は筋力トレーニングと比べて眠る時間が減るなど, 質の低下を招くと判明した.

睡眠研究の第一人者である筑波大の柳沢 正史教授は 「筋トレ後によく眠れると感じる人は多い. 一方で長距離ランナーなどが眠り難いと言う問題が科学的に検討出来る様になった」 と説明している.

過ぎたるは及ばざるが如し, と言う事か.

バランスの取れた食生活と "適度の" 有酸素運動...これが健康の基本である.

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(5866) 排便制御の神経細胞解明2025/12/02 02:36

九州大 (福岡市) などの研究グループは, 排便を司る脳中枢の仕組みについて, マウスを使った実験で解明したと発表している.

脳幹内の神経核に存在する 2 種類の神経細胞がそれぞれ異なる役割で排便を制御している.

研究を人体に応用する事で, 慢性便秘症や排便障害に対する新たな治療や予防方法に繋がる可能性がある, としている.

研究グループは, 光に反応する蛋白質を作る遺伝子をマウスの神経細胞に組み込み, 光の照射で神経活動を操作する手法などを用い, 特定の細胞がどんな機能を持っているか調べた.

その結果, 脳幹の 「橋」 と呼ばれる部位にある 「バリントン 核」 内にある 「VGluT 2 神経」 が排便開始を, 「CRH 神経」 が排便を続ける為の腸収縮を引き起している事を突き止めた.

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(5867) 気象予報士に女性最年長合格 - 三重の 74 歳2025/12/03 02:08

過日 日経をy眺めていたら表題の記事が目に止まった.

第 64 回気象予報士試験の結果が発表された. 三重県伊賀市の原 常子さんが, 女性として史上最年長の 74 歳 3 カ月で合格した.

約 10 年間勉強を続け, 難関を突破した原さんは 「信じられない. 年齢を重ねても, 続けて良かった」 と喜んだ.

教諭として中学校で数学を教えていた原さん.

自然豊かな地元で空を見上げるのが好きで気象に関心を持ち, 定年退職後に勉強を始めた.

「思っていたよりずっと難しかった」 と苦笑するが, 天気図から情報を読み取る面白さを感じた.

畑仕事などの合間に参考書と向き合った.

試験を実施する気象業務支援センター (東京) によると, これまで女性の最年長合格者は 68 歳 1 カ月だった.

男性も含めた歴代最年長は 77 歳 3 カ月. 試験は例年 2 回あり, 合格後に気象庁に申請すれば, 気象予報士の資格を得られる.

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(5868) 自分が認知症になったら... 「家族の負担が不安」 74%2025/12/04 01:29

内閣府が発表した世論調査によると, 自分が認知症になった場合, 不安を感じる事に 「家族に負担を掛ける」 と答えた人が 74.9% に上った.

複数回答で 「出来ていた事が出来なくなる」 は 66.2% だった.

厚生労働省の担当者は, 認知症の人や住民が集う 「認知症カフェ」 など交流の場を増やし, 不安を和らげたいと話している.

調査は 8 - 9 月, 18 歳以上の 3 千人に郵送で実施. 1551 人から回答を得て速報値を公表した.

他は 「家族や大切な思い出を忘れてしまう」 51.1%, 「周りの人に迷惑を掛けてしまう」 49.5% だった.

一方, 自分が認知症になった際, どの様に暮したいかを尋ねると 「医療・介護のサポートを利用しながら今まで暮して来た地域で生活したい」 との回答が 27.4%. 「周りに迷惑を掛けるので介護施設で暮したい」 が 27.3% だった.

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(5869 脳の仕組み模した AI 半導体2025/12/05 01:32

TDK は, 脳の仕組みを模した人工知能 (AI) 半導体を北海道大学と共同開発したと言う.

センサーと組み合せて, 人やモノの動きを瞬時に学習する用途に使う.

電力効率の高いチップとして実用化を目指し, 2028 年頃から量産準備を始める.

4 ミリメートル x 4 ミリメートルのチップの試作品を開発した. 人の小脳の仕組みを模してアナログ回路を構築した.

一般的にデータセンターで使われる大規模な演算処理が必要な AI 半導体と比べて単純な構造で, 少ない電力で高速に学習出来る.

センサーを付けたロボットやウエアラブル端末などの動きの検知に使う. クラウドではなく, 端末側に搭載するエッジ AI に特化する.

低消費電力でリアルタイムに動きを学習して予測する事が可能になる. 例えば, 産業用ロボット の動きを学習して異常が生じる前に検知出来る様にする.

時系列データの計算が得意な 「リザバーコンピューティング」 と呼ばれる分野で, 高性能なチップの動作を確認した. 強みとする電子部品の開発で使われるアナログ技術を生かしている.

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