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食べ物の写真が食欲をそそる理由

20.09.2012

誰もがよく知っている状況です。通りを歩いていて、朝食を食べたばかりで、まったく食べる気はありませんが、カフェの窓に美しいおいしい料理の写真があり、食欲がなくなりました。どこにもありません。この事実は以前から知られていましたが、この現象のメカニズムが初めて解明されました。

マックスプランク精神医学研究所の科学者は、視覚刺激に反応して大量に放出されるホルモングレリンが原因で、食べ物のイメージが深刻な空腹感を引き起こすことを発見しました。
さまざまな代謝および内分泌機能を実行するこのペプチドホルモンは、多くの場合、食事に従えない主な理由であることが判明しました。人は食べ物を見て、押しつぶされる「ホルモンの打撃」に抵抗できません.

マックス・プランク研究所の科学者たちは、初めて科学的にその存在を証明し、よく知られている現象のメカニズムを明らかにしました。それは、おいしい食べ物を見るだけで食欲が刺激されるということです。この研究は健康な若い男性を対象に実施され、食べ物の画像を使った視覚刺激の結果、血液中のホルモンであるグレリンの量が増加することが初めて確認されました。グレリンは、「摂食」行動と代謝プロセスを制御する主な調節因子です。この研究の結果は、体のエネルギー状態を維持するための通常の生理学的調節メカニズム (すなわち、食物の味と匂い) に加えて、環境要因も食物摂取に一定の影響を与えることを示しています。このように、食欲をそそる食べ物がメディア (雑誌、インターネット、テレビ、広告ポスターなど) に至る所に存在することは、肥満の流行の拡大に寄与しています。

減量や健康的な食事をしたい場合は、食べ物の写真を見たり、料理番組やその他の食べ物に関連する視覚的な手がかりを無視したりしないでください. そうしないと、脳は視覚的な食物刺激を積極的に処理し始め、食欲を制御する生理学的プロセスを引き起こします. この非常に強力なメカニズムにより、ボリュームのある朝食の直後に巨大なケーキを簡単に食べることができます.

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量子もつれのエントロピー則の存在が証明された 09.05.2024

量子力学は、その神秘的な現象や予期せぬ発見で私たちを驚かせ続けています。最近、理化学研究所量子コンピューティングセンターの Bartosz Regula 氏とアムステルダム大学の Ludovico Lamy 氏が、量子もつれとそのエントロピーとの関係に関する新しい発見を発表しました。量子もつれは、現代の量子情報科学技術において重要な役割を果たしています。ただし、その構造は複雑であるため、理解と管理が困難になります。レグルスとラミーの発見は、量子のもつれが古典系と同様のエントロピー規則に従うことを示しています。この発見は、量子情報科学技術の分野に新たな視点をもたらし、量子のもつれと熱力学との関係についての理解を深めます。研究結果は、もつれ変換の可逆性の可能性を示しており、これにより、さまざまな量子技術での使用が大幅に簡素化される可能性があります。新しいルールを開く ... >>

ミニエアコンソニーレオンポケット5 09.05.2024

夏はリラックスしたり旅行したりするのに最適な時期ですが、多くの場合、暑さが耐え難い苦痛に変わることがあります。ソニーの新製品、Reon Pocket 5 ミニエアコンをご紹介します。ユーザーにとって夏をより快適にすることを約束します。ソニーは、暑い日に体を冷やすユニークなデバイス、Reon Pocket 5 ミニコンディショナーを導入しました。首にかけるだけでいつでもどこでも涼しさを楽しめます。運転モードの自動調整と温度・湿度センサーを搭載したミニエアコンです。革新的なテクノロジーのおかげで、Reon Pocket 5 はユーザーのアクティビティや環境条件に応じて動作を調整します。ユーザーはBluetooth経由で接続された専用モバイルアプリを使用して簡単に温度を調整できます。さらに、ミニコンディショナーを取り付けられる、便利な特別デザインのTシャツとショーツも用意されています。デバイスはああ、 ... >>

スターシップのための宇宙からのエネルギー 08.05.2024

新技術の出現と宇宙計画の発展により、宇宙での太陽エネルギーの生産がより実現可能になってきています。スタートアップ企業のトップである Virtus Solis は、SpaceX の Starship を使用して地球に電力を供給できる軌道上発電所を構築するというビジョンを共有しました。スタートアップ企業のVirtus Solisは、SpaceXのStarshipを利用して軌道上に発電所を建設するという野心的なプロジェクトを発表した。このアイデアは太陽エネルギー生産の分野を大きく変え、より利用しやすく、より安価になる可能性があります。このスタートアップの計画の中核は、Starshipを使って衛星を宇宙に打ち上げるコストを削減することだ。この技術的進歩により、宇宙での太陽エネルギー生産は従来のエネルギー源と比べてより競争力のあるものになると期待されています。 Virtual Solis は、Starship を使用して必要な機器を配送し、軌道上に大型太陽光発電パネルを構築することを計画しています。ただし、重要な課題の 1 つは、 ... >>

強力なバッテリーを作成する新しい方法 08.05.2024

技術の発展とエレクトロニクスの使用拡大に伴い、効率的で安全なエネルギー源を作り出すという問題はますます緊急になっています。クイーンズランド大学の研究者らは、エネルギー産業の状況を変える可能性のある高出力亜鉛ベース電池を開発するための新しいアプローチを発表した。従来の水ベースの充電式電池の主な問題の 1 つは電圧が低いことであり、そのため最新の機器での使用が制限されていました。しかし、科学者によって開発された新しい方法のおかげで、この欠点は見事に克服されました。研究の一環として、科学者たちは特別な有機化合物であるカテコールに注目しました。これは、バッテリーの安定性を向上させ、効率を高めることができる重要なコンポーネントであることが判明しました。このアプローチにより、亜鉛イオン電池の電圧が大幅に向上し、競争力が高まりました。科学者によると、このようなバッテリーにはいくつかの利点があります。彼らはbを持っています ... >>

温かいビールのアルコール度数 07.05.2024

最も一般的なアルコール飲料の 1 つであるビールは、飲む温度によって変化する独自の味を持っています。国際的な科学者チームによる新しい研究で、ビールの温度がアルコールの味の知覚に大きな影響を与えることが判明しました。材料科学者のレイ・ジャン氏が主導したこの研究では、温度が異なるとエタノールと水分子が異なる種類のクラスターを形成し、それがアルコールの味の知覚に影響を与えることが判明した。低温ではより多くのピラミッド状のクラスターが形成され、「エタノール」の辛味が軽減され、飲み物のアルコール感が軽減されます。逆に温度が上がるとクラスターが鎖状になり、アルコール感が強くなります。これは、白酒などの一部のアルコール飲料の味が温度によって変化する理由を説明します。得られたデータは飲料メーカーに新たな可能性をもたらします。 ... >>

アーカイブからのランダムなニュース

ニューラルネットワークとニューラルネットワーク 15.11.2018

本物の写真といわゆる「フォトショップ」を見分けるのは簡単ですか? 場合によっては、誰もがこれを行うことができます。非常に明白な編集アーティファクトが画像に存在します。グラフィック編集がばかげたところまでもたらされた面白い写真のコレクションさえあります。しかし、彼らが言うように、現実と偽物を区別することがほとんど不可能なような写真もあります。

特別な技術は、実際の写真と「フォトショップ」を区別するのに役立ちます。それらのいくつかは、元のグラフィックデータのテクニカル分析に基づいています。事実は、さまざまなグラフィックツールが目に見えない痕跡を画像に残すということです. したがって、画像の変更の痕跡を見つけたり、XNUMX つの画像がいくつかの別々の部分から組み立てられていることを示したりすることができます。たとえグラフィカルな観点からはインストールが完全に行われたとしてもです。

比較的最近、新しいタイプの高品質の「偽物」、つまり機械学習手法を使用して生成された画像が登場しました。言い換えれば、ニューラルネットワークは、実際の画像と非常によく似た画像を作成することを学習した、または教えたということです。それらの識別の問題は、比喩的に言えば、結果がさまざまな部分から一緒に接着される古典的な「フォトショップ」とは異なり、ニューラルネットワークはほとんどゼロから完全な画像を作成できるという事実にあります. 敵対的生成ネットワークと呼ばれるタイプのニューラルネットワークは、この種のタスクに特に適しています。

このようなネットワークは、実際には XNUMX つのネットワークで構成されています。XNUMX つ目は生成的で画像の作成を学習し、もう XNUMX つの識別的ネットワークは最初のネットワークによって作成された画像と「実際の」画像を区別することを学習します。この競争力のある作業の結果、生成ネットワークは、場合によっては人が実際の画像と区別できない画像を作成できます。特に印象的なのは、人間の顔の生成に関するニューラルネットワークの作業の結果です。

ニューヨーク州立大学 (韓国) の研究者は、人間の顔の画像がニューラルネットワークによって生成されたものか、それとも本物の写真かを高い精度で判断する機械学習手法に基づく新しい手法を開発しました。研究者によって訓練されたニューラルネットワークは、合成の顔と実際の人物の写真との違いにうまく対処しました。

生成的な敵対的ネットワークの運用の結果は常に、高品質の最終結果を得ることを目的とした何らかの妥協案であり、いずれかのネットワークの 100% の勝利ではありません。一方、違いだけを探すネットワークは、人間の目には見えない敵対的生成ネットワークの動作の痕跡を見つけることで、これを非常に効率的に行うことを学習できます。

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