動いているものと、動いていないものを分けて書いています。
意識理論・量子生物学・老化生物学・BCI の新着論文を arXiv / PubMed / bioRxiv から週次で収集し、 関心プロファイルに照らして採点、閾値を超えたものだけを日本語要約付きでメール配信する。 サーバー不要、外部APIの課金なしで運用しています。
arXiv API ─┐ PubMed ───┼→ 収集 → 既読を除外 → キーワード採点 → 和訳・要約 → HTMLメール bioRxiv ───┘ └→ 既読リストを書き戻し config.yaml の events / resources ─────────────────────→ 学会・締切・ツール欄
採点は語の重み付き加算で、タイトル一致を1.6倍にし、減点語を引く方式。
当初はLLMに採点させる設計でしたが、従量課金なしで回すことを優先して置き換えました。
文脈が読めないぶん、ノイズが来たら減点語を足していく運用です。
和訳と要約だけは GitHub Actions の GITHUB_TOKEN に付く
models:read 権限で GitHub Models を叩いており、これも無料枠に収まっています。
実運用で出た不具合を3つ直しました。設定ファイルが Windows の cp932 で読めない問題、 bioRxiv が週1465件あるのに180件しか走査しておらず該当0件になっていた問題、 そして送信前に既読を記録していたため、送信に失敗した回の論文が二度と届かなくなる順序の誤りです。
ブレイン・マシン・インターフェースの定点観測サイト。企業（Neuralink、Synchron、 Paradromics ほか）、治験の進捗、規制の動き、日米中の政策、研究論文を毎時収集し、 国別・カテゴリ別に整理して公開しています。月別アーカイブは削除せず永続化。
各項目には出どころの種類（一次情報／主要媒体／一般媒体／要確認）と、 同じ話題を扱った媒体数を付けています。記事の閲覧数は外部から取得できないため、 複数媒体が同時に報じたかどうかを注目度の代理指標にしました。 真偽の判定ではないことをサイト上に明記しています。
個人が実際に買える脳波デバイスの整理。価格と生データの取り出し方に加えて、 できないことと「公開データで解析を回してから買え」を中心に据えています。
数学・生物学・量子力学・麻酔学・脳科学の側から意識と義体化に接近する構成の学習サイト。 分野を横断して自分の理解を配置し直すために作りました。
文系読者を想定した量子力学の入門から、意識との接点とされる主張の検証可能性までを扱う構成。
麻酔・睡眠・視覚意識の公開EEG/MEGデータに対して、論文に載っている指標 （Lempel-Ziv複雑性、統計的複雑性、位相同期）を再現するところから始めます。 現時点で着手していません。ここが埋まるまで、このポートフォリオは 「読んで整理した人」の記録であって「解析ができる人」の記録ではありません。
統合情報理論の実装で、4〜8ノードのネットワークのΦを実際に計算する。 ノード数を増やすと計算が破綻する構造を自分で確認することが目的です。
意識科学の中心にあるのは、理論が多すぎて決着がつかないという問題です。
現在この分野で最も組織的な動きは、テンプルトン財団の Accelerating Research on Consciousness（ARC）による敵対的共同研究です。 対立する理論の提唱者が同じテーブルで実験を設計し、結果がどちらに転んでも公表するという約束のもとで走らせる。 第1弾の Cogitate は IIT 対 GNWT、第2弾の INTREPID は3理論を戦わせています。
| 理論 | 中心人物 | 意識とは何か | 特徴的な主張 |
|---|---|---|---|
| IIT 統合情報理論 |
G. Tononi ウィスコンシン |
物理基盤から展開された因果効果構造そのもの | 現象学から公理を立てる。機能主義を明確に拒否する |
| GNWT グローバル ワークスペース |
S. Dehaene INSERM |
情報が広域に放送され利用可能になること | 前頭前野の関与を重視。報告可能性を主な指標にする |
| NREP 神経表象主義 |
C. Pennartz アムステルダム |
多感覚を統合した階層的表象の超推論 | 予測処理が土台。低次は予測符号化、高次で現象性が立つ |
| AI-C 能動的推論 |
K. Friston UCL |
方策選択に関わる事後信念の更新 | 意識内容の変化には能動的推論が必要。自由エネルギー原理から導く |
Orch OR（微小管における客観収縮）はこの土俵に上がっていません。理由は量子だからではなく、 この形式の予測表を書けていないからだと考えています。上がるには「外れたら負けを認める」と 事前に宣言できる予測が必要になります。
映画との距離を、数字で把握しておくための整理です。
侵襲型と非侵襲型の違いは精度ではなく見えている粒度です。 侵襲型は個々のニューロンの発火を拾い、非侵襲型は数百万個の平均しか見えない。 頭皮を挟むと信号が空間的に混ざるため、これは技術ではなく物理の壁です。 代償は手術・感染・経年劣化・不可逆性で、対象は麻痺やALSの患者に限られます。
| 企業 / 機関 | 方式 | 状況 |
|---|---|---|
| Neuralink | N1、1024電極を運動野へ | PRIME試験。米英加UAEで実施 |
| Synchron | Stentrode。頸静脈から血管内に留置 | 開頭不要という最小侵襲路線 |
| Paradromics | Connexus、421電極 | 2026年に初の慢性埋込。狙いは発話の復元 |
| Precision Neuroscience | 表面電極 Layer 7 | 510(k)クリアランス取得済み |
| Blackrock / BrainGate | Utah Array | 20年以上の学術的蓄積 |
非侵襲でできることは、fMRIによる要旨レベルの意味デコーディング（被験者ごとに十数時間の訓練データが必要）、 MEGでの単語デコード、EEGでの運動想像による制御。 できないことは、同意のない読み取り、装着せずに読むこと、記憶の抽出、思考の書き込みです。 2026年8月の研究で、EEG・脊髄・筋電の3信号を統合した最先端のデコーダが達成した精度は 56.5%（従来手法は33.1%）。個人向け4chデバイスで 「思考を読む」がどれだけ遠いかは、この数字で測れます。
botが拾って上位に来たものから。スコアは関心プロファイルとの一致度です。
順序には理由があります。
週次の要約をObsidianのノートに落とし、そこから間隔反復用のカードを生成する。 論文を読んで満足するのが最もよくある失敗なので、ここを最初に埋めます。
PyPhiでΦを計算し、pymdpで能動的推論のエージェントを走らせる。 「読んで知っている」から「計算して確かめた」に移すため。
OpenNeuroとCogitateの公開データで、論文の指標を再現する。 再現できなかった点まで含めて記録します。これが実績になる部分です。
消費者向けEEG（Muse S Athena 82,500円 / OpenBCI Cyton 本体 $1,249＋電極別売）は、 3を終えて「自分の脳でしか試せない仮説」が立ってから買う。 買ってから何を測るか考える順序は失敗しやすいと判断しています。