真鍋淑郎、「世界で最もぜいたくにコンピュータを使った男」の知られざる研究半生

真鍋淑郎、「世界で最もぜいたくにコンピュータを使った男」の知られざる研究半生
真鍋淑郎 2021年ノーベル物理学賞受賞者インタビュー【中】
https://diamond.jp/articles/-/284204

 ※ はぁ…。この人、フォン・ノイマンの「孫弟子」だったんだな…。

 ※ フォン・ノイマン―ジョセフ・スマゴリンスキー―真鍋淑郎…、という「系譜」か…。

 ※ 『「コンピュータの父」ともいわれるフォン・ノイマンが、コンピュータを応用する最適な分野として気象予測を選び、プリンストン高等研究所に世界中から優秀な若手研究者を呼び集めていた。』…。

 ※ ある意味、フォン・ノイマンの「慧眼」が取らせた「ノーベル賞」という側面もあるな…。

 ※ 『大ざっぱな計算だが、40年間の滞米生活で気象研究のために使った研究費はざっと150億円。このうち約半分をスーパーコンピュータの使用料が占め、年間当り平均で2億円近くをコンピュータ代に使ってきた勘定になる。これだけ膨大な資金を、日本からやってきた一人の気象学者に注ぎ込むアメリカの研究体制――真鍋はつくづく、この国の持つ多様性というか、懐の深さを痛感せずにはいられない。』…。

 ※ 『給料も天国だった。日本の中央気象台の大卒初任給が8200円だったのに対し、米国気象局の給与は月額600ドル。当時の為替レート(1ドル=360円)で換算すると21万6000円に相当し、日本に比べてなんと26倍の高給を食んでいたことになる。』…。

 ※ 「ノーベル賞(人類の進歩と幸福に貢献したと評価できる研究に与えられる)」なんてものは、そういう中から、生まれるんだな…。

 ※ もちろん、「気候モデル」における「大気の3次元柱モデル」の計算処理と、スパコン(それも、ベクター型)の潤沢な使用が、ピッタリとマッチした(スパコンの潤沢な使用≒ノーベル賞級の研究成果の叩き出し…、というものでは無い)という側面があるのだろうが…。

 ※ 一方、「日本型研究システム」とは、『 97年9月末に赴任して以来、地球フロンティア研究システムでの研究は4年になろうとしているが、自由闊達な雰囲気とはほど遠い何かを感じざるをえない日々を過ごした。それはスマゴリンスキーのような名伯楽がいるいないという単純な理由ではなく、日本の社会システム全体にどっかりと根を下ろす『見えざる壁』ともいえる存在によるものだった。

 真鍋自身の経験に照らして、理由はいくつか挙げられる。まず、国の科学研究費配分の問題がある。日本では官僚が予算を取って、能力や業績に関係なく悪平等で研究費を配分する。大御所といわれる先生のもとには多くのカネがつき、気に入られた子分だけにカネが流れる仕組みだ。

 そこには、米国流のピア・レビューが働かない。日本では相手を批判すると面子をつぶすのではないかと恐れ、研究で最も重要な建設的批判が起こらない。お互いに批判を水際で止めて曖昧にしてしまうため、そこそこの研究成果で満足し、大きなブレークスルーにつながる芽を摘んでしまっている。』…、というようなシロモノらしい…。

 ※ まあ、「ノーベル賞級」の「頭脳」を招聘したとしても、「システム」がこれじゃあ、「ノーベル賞級の研究成果」は、生まれないだろう…。

『戦後の就職難で渡米、最高の上司と研究環境との出会いで
1~2年の滞在予定が40年に延びた

「世界で最もぜいたくにコンピュータを使った男」――地球フロンティア研究システムの真鍋淑郎・地球温暖化予測研究領域長の研究者人生を振り返るとき、これほど的を射た表現はほかに見当たらない。

 大ざっぱな計算だが、40年間の滞米生活で気象研究のために使った研究費はざっと150億円。このうち約半分をスーパーコンピュータの使用料が占め、年間当り平均で2億円近くをコンピュータ代に使ってきた勘定になる。これだけ膨大な資金を、日本からやってきた一人の気象学者に注ぎ込むアメリカの研究体制――真鍋はつくづく、この国の持つ多様性というか、懐の深さを痛感せずにはいられない。

 愛媛県新宮村に生まれた真鍋は代々医者の家系に育った。祖父も父も兄も医者という家庭環境のなかで、当然自分も医者になるものと小さいころから思い込んでいた。旧制三島中学(現県立三島高校)4年修了時に大阪市立医大に合格し、入学手続きをとって医者になるための勉強をスタートした。

 ところが、どうもこの世界が自分の性分に合わないことに気づき始めた。まず日本の医学教育が暗記中心の学問であることに幻滅を感じた。それに医者は緊急事態に対して冷静で的確な判断を求められるが、そういう状況になればなるほど平静でいられなくなる自分を意識した。

 本人の言葉を借りれば、「記憶力は悪いし手先は不器用だし、いざとなると頭にカッと血が上って何をしていいかわからなくなる性分」が、入学早々から心の内で医者への道を断念させていた。ほとんど「腰掛け状態」だった医大生活の1年後、たまたま大学が旧制から新制に切り替わる時期に当たり、この機会をとらえて自分に合った学問の分野に進路変更しようと決心した。

「とにかく自分の性格から考えて、時間を十分にかけ、じっくり問題に取り組める研究者の道が一番合っていると思った。データに基づいて自然現象の謎を解くことには子どものころから興味があり、これらの条件を満たせるのは物理学の世界ではないかと考えた」

 新制に替わった東京大学の試験に受かり、1949年春、第一期生として入学した。その際の喜びとは裏腹に、真鍋が有能な医者になることだけを楽しみにしていた父親のがっかりした顔が、脳裏に残っていまだに忘れることができないという。

 専門課程に進む際、真鍋には理論物理学に進むか、地球物理学に進むか二つの選択肢があった。東大に入学した年、湯川秀樹博士が日本人初のノーベル物理学賞に輝き、理論物理学が脚光を浴びている時期でもあった。しかし、「数学のできる優秀な人でないと理論物理学は無理」とあきらめて、地球物理学を最終的な専攻科目に選んだ。』

『大学院時代に米国気象局からスカウト

日本に職が無く「1~2年の予定」で渡米

 学部から大学院に進み、天気予報の精度を高める研究に没頭しながら博士号取得に向けたいくつかの論文をまとめた。そうした博士課程修了直前の58年初め、米国海洋大気庁(NOAA)の前身である米国気象局のジョセフ・スマゴリンスキー博士から招待状が届いた。真鍋が55年に発表した論文が彼の目にとまり、「アメリカでいっしょに仕事をする気はないか」という渡米を勧める誘いの手紙だった。

 当時の日本は、まだ敗戦の爪痕も生々しい戦後の混乱期で、大学を出てもほとんど職がないのが実情だった。まして専門が気象予測となると就職先も限られ、中央気象台(気象庁の前身)に入るか、大学に残って学者の道を歩むか、選択肢がきわめて限られていた。

 ところが、最も大きな受皿になるはずの中央気象台は、陸軍や海軍の気象部に在籍していた『残党』を抱え込み、ほかに行き場のない職員であふれ返っていた。仮に真鍋がそこに入っても、「10年後、20年後もペーペーのまま」の可能性が高く、とても就職しようという気持ちが起きなかった。

真鍋淑郎、「世界で最もぜいたくにコンピュータを使った男」の知られざる研究半生2001年9月29日号誌面

 一方、この時期のアメリカは「スプートニク・ショック」の真っただなかにあった。旧ソ連に人工衛星の打上げで先を越され、国を挙げて追いつき、追い越せと、科学技術予算が湯水のように付いた時代だった。61年にはケネディ大統領が「アメリカは今後10年以内に人類を月に送る」と宣言し、自然科学の分野は研究予算も研究レベルも黄金時代を迎えようとしていた。

 加えて、コンピュータも日進月歩の発展を遂げるスタートラインにあった。「コンピュータの父」ともいわれるフォン・ノイマンが、コンピュータを応用する最適な分野として気象予測を選び、プリンストン高等研究所に世界中から優秀な若手研究者を呼び集めていた。「今思うと研究者には夢のような時代」に、一大学院生だった真鍋にも正式にお呼びがかかったのである。

 招待状を送ってくれたスマゴリンスキーはノイマンの最も若い弟子に当たり、そのころすでに米国気象局で、数値データに基づいた長期予報の研究に携わっていた。日本で職がないことを考えると、この誘いは真鍋に魅力的なものと映り、とりあえず「1~2年のつもり」で招きに応じる決意をした。』

『背水の陣で渡ったアメリカに

理想の研究環境があった

 いざ現地に赴いてみると、そこは『天国』のようであった。日本だけでなく、ヨーロッパやインドなどからやってきた若い研究者にものびのびと研究させ、競争心を刺激し合う自由闊達な研究風土にあふれていたからだ。

 給料も天国だった。日本の中央気象台の大卒初任給が8200円だったのに対し、米国気象局の給与は月額600ドル。当時の為替レート(1ドル=360円)で換算すると21万6000円に相当し、日本に比べてなんと26倍の高給を食んでいたことになる。

 渡米した当時の心境を、真鍋は今こう振り返る。

「あの招待状は、今からみればたいへんすばらしいチャンスのように思えるが、本人の気持ちはそんな浮ついたものではなかった。むしろ日本に職がなく、背水の陣でアメリカに渡ったというのが正直なところだった。でも実際に行ってみると、外国から来た青二才の若者に好きなように研究させてくれた。多額の研究費も出て、研究一筋の毎日を送ることができた。20代後半にあの環境で研究できたことが今の自分につながっていると思う」

 コンピュータの発達と歩調を合わせるように、真鍋の気象研究は未開拓の分野を切り開いていった。気象局、そして地球流体力学研究所(GFDL)で、常に世界最高速のスーパーコンピュータを使い続け、それまでどちらかというと考古学的な学問だった気候変動の研究を、理論に基づいて数値モデル化する「大気科学」の土俵に乗せていく『先兵』の役割を果たした。

 そうした地道な研究の成果が、やがて67年の温暖化予測の先駆けとなる記念碑的な論文に結びつき、さらに69年の大気・海洋結合モデルへと発展していった。初め1~2年つもりで始めた米国生活は、研究三昧の日々が続くうちに10年、20年……と積み重なり、いつしか40年の長きに及んだわけである。

 もちろん、それは真鍋が「生涯の恩人」と仰ぐスマゴリンスキーの陰の支えがあったからこそ可能だったともいえる。GFDL初代所長で真鍋より7歳年上のこの気象学者は、今もプリンストン近郊で悠々自適の毎日を送っているが、この恩人を語る時の真鍋の表情はいつにも増して輝いて見える。

「こんな上司に仕えたら最高と思わせる典型的な人物だ。いい研究をすると徹底的にほめてくれるし、成果が上がらなくても決して『クビだ』などと批判的なことは言わない。しかも、部下に対して『雑用はしなくていい。それはオレ一人でたくさんだから、ともかく君たちは研究に没頭するように』と口癖のように言っている人だった。」

最高の上司との出会いでスピード出世

36歳で『大統領任命対象公務員』に昇格

 真鍋は渡米してから昼夜兼行で、ひたすら研究三昧の日々を送ったが、最初の8年間ほどはこれといった論文も書けず、精神的に不安定な状態が続いた。米国気象局は1年ごとの契約更新だっただけに、「今年中にほかの仕事を探して出ていくしかないかもしれない」と思い詰めた時期が何回かあったが、スマゴリンスキーは「いい研究をやっている」とほめるばかりで、叱責することは皆無といってよかった。』

『実際の研究でも、雑用のすべてを彼1人でこなしてくれた。特に真鍋らが感謝してやまなかったのは、他の研究所との争奪戦を繰り広げながら、常に最新鋭のコンピュータを導入してくれるその類い稀な力量にあった。

「数値モデルの計算に、その時々の最高速のスーパーコンピュータを使い放題使えたのは、本当に研究者冥利に尽きる喜びがあった。しかも、アメリカは専門家による相互評価(ピア・レビュー)が厳しい国だから、研究の提案書作成はたいへんな仕事だが、それも彼が一手に引き受けてくれた。GFDLで獲得した研究費の3分の1を私のグループに配分してくれて、やりたい研究が好きなだけできて、いい結果が出るとほめてくれる、こんなすばらしい上司がいますか?」

 もちろん真鍋が「成果が上がらないと居づらくなる無言の圧力があった」と述懐するように、真鍋自身の実力や努力が認められたからこそ、クビにならず研究生活を続けられたのだろう。スマゴリンスキーの軍団は、彼がトップを務めていた30年間というもの、80数人の少数精鋭主義を貫いており、そこからはずされなかった真鍋も優秀な研究者だったことは間違いあるまい。

 運も実力のうちというが、優れた上司に巡り合えた真鍋は自らの能力とも相まって、トントン拍子で出世の階段を上った。「日本人だからといって差別待遇を受けることは一度もない」まま昇級に昇級を重ね、36歳までの10年間で公務員としての職階であるガバメント・サービス・グレード(GSG)の11から16までを一気に駆け上がった。

 アメリカの公務員制度では、GSG16以上はポリティカル・アポインティ(大統領任命の対象)になる。真鍋は最速で『スーパーグレード』とも呼ばれる16に到達したわけだ。

 ビザも最初は短期就労(H1)ビザに始まり、次に一時雇用の公務員としてグリーンカード(永住権)を取得した。さらに70年代半ばには、「アメリカの市民権がないとグレードが上がらない」とのアドバイスを受け、実際に市民権を取って国籍を日本からアメリカに移してしまった。

 真鍋はスマゴリンスキーがGFDL所長を辞任したとき、後任に立候補しようとしたことがある。結果的に立候補を断念したが、それは日本人ゆえに差別待遇を受けたためではなく、「(所長の)公募に打って出ると言ったら、家族全員に反対された」からで、日本人に門戸が閉ざされているわけではなかった。』

『日本に帰って感じた

アメリカとの大きな違い

「自由闊達」という言葉がふさわしい40年間の滞米生活を総括して、真鍋はこんな感想を語る。

「スマゴリンスキーの管理能力がすばらしかったから研究所が有名になり、研究費も潤沢について好きな研究を好きなだけやれた。10年先、20年先を見据えた長期的な気候変動を研究テーマに選んだ彼の炯眼(けいがん)にも支えられ、初めのうちは数こそ少なかったが、独創性の高い論文を書くことができた。最初の10年間で数値モデルをつくり、それ以降はモデルを適用してさまざまな切り口を見つけ出していった。やはり駆け出しのころの彼の処遇のおかげで今日があり、その点は感謝しようにもし尽くせないものがある」

 こうした40年間の満ち足りた米国での研究生活と、現在の地球温暖化予測研究領域長の立場を重ね合わせながら、真鍋は「40年前の気象局の雰囲気と、地球フロンティア研究システムの今とが似ている」と、一瞬の夢から覚めたような表情でポツリとつぶやいた。ある種、草創期の張り詰めた緊張のようなものを感じるらしいが、じつはそれが似て非なるものであることを真鍋は知悉(ちしつ)している。

 97年9月末に赴任して以来、地球フロンティア研究システムでの研究は4年になろうとしているが、自由闊達な雰囲気とはほど遠い何かを感じざるをえない日々を過ごした。それはスマゴリンスキーのような名伯楽がいるいないという単純な理由ではなく、日本の社会システム全体にどっかりと根を下ろす『見えざる壁』ともいえる存在によるものだった。

 真鍋自身の経験に照らして、理由はいくつか挙げられる。まず、国の科学研究費配分の問題がある。日本では官僚が予算を取って、能力や業績に関係なく悪平等で研究費を配分する。大御所といわれる先生のもとには多くのカネがつき、気に入られた子分だけにカネが流れる仕組みだ。

 そこには、米国流のピア・レビューが働かない。日本では相手を批判すると面子をつぶすのではないかと恐れ、研究で最も重要な建設的批判が起こらない。お互いに批判を水際で止めて曖昧にしてしまうため、そこそこの研究成果で満足し、大きなブレークスルーにつながる芽を摘んでしまっている。

 真鍋にしてみれば日本の現状がなんとも歯痒くて仕方がないようだ。

「私が若い日にアメリカに渡り、自由にのびのび研究ができたような環境が日本にもできないものか。私が行ったころは、アメリカでクビになったら研究者としてのキャリアは終わり、もう食えないという背水の陣でやっていた。アメリカに渡る今のインド人や中国人の留学生のほうが背水の陣で必死にやっている。今や日本のほうが給料は高いし、無理にアメリカに行くこともないが、アメリカの環境は研究者にとって最も適したものだと思わざるをえない。その原点は、外国から来た人間を差別なく受け入れ、同じ土俵で才能の違った人間を徹底的に競わせる『多様性』の文化にあるのかもしれない」

 若き日への憧憬と現状への不満との狭間で、やはり真鍋の思いは40年の長きを過ごしたアメリカに向かうようである。(文中敬称略)
きし・のぶひと/1973年東京外国語大学卒業、読売新聞社入社。横浜支局を経て経済部に勤務、大蔵省、通商産業省、日本銀行、経団連機械、重工クラブなどを担当。91年読売新聞社を退社、知的財産権などをテーマに執筆。』

〔気候モデル入門〕

気候モデル
https://ja.wikipedia.org/wiki/%E6%B0%97%E5%80%99%E3%83%A2%E3%83%87%E3%83%AB

『大循環モデルの始まり

1956年にアメリカの気象学者フィリップス(Norman Phillips)は準地衡風2層傾圧モデルを用いて全球の数値計算を行った。このモデルは気象予測用の数値モデルとかなり似ているが、目的はある一定時間後の波の運動の予測ではなく、むしろ回転水槽実験のように地球上の大気循環の典型的なパターンをコンピュータによる計算で再現することだった[2]。

彼がこの数値モデルを約1か月分走らせた結果、以下の特徴が現れた[3]。

・鉛鉛直方向の位相が西に傾いた波長6000 km相当の傾圧波が東西方向に形成された。
・高層で西風が強まってジェット気流が作られた。
・地表では緯度によって東風、西風、東風のパターンが形成された。
・ハドレー循環、フェレル循環、極循環の3つのセルからなる子午面循環のパターンが現れた。
さらに彼は、数値モデルの中で発達しつつある波のエネルギー交換が、実際の大気中の傾圧過程でのエネルギー交換と定性的に一致していることを見つけた[4]。

フィリップスはイギリスの王立気象学会の大会でこの成果を示したことで、ネイピア・ショー賞の最初の受賞者となった。この結果は数値予報の根拠を強めるだけでなく、数値モデルが実際の大気状態を模した、あるいは仮想的な状態の下での地球規模の大気循環を理解するための実験手段の一つとなり得ることを示していた。この実験の成功により大気循環、引いては気候の研究に新たな手法が加わることになり、そのための数値モデルは大循環モデル(general circulation model)と呼ばれるようになった。

フォン・ノイマン(Von Neumann)とチャーニー(Jule Chaney)は、この数値モデル技術を利用するための研究組織の設立を推進した。これらを受けて数値モデルを用いた大循環の研究に関して大きく分けて3つのグループができた[5]。』

 ※ フォン・ノイマン、ここにも登場してる…。

『GFDLのモデル(全球気候モデル)

一つ目のグループは1955年に設立されたアメリカ気象局のスマゴリンスキー(Joseph Smagorinsky)を指導者とする大循環研究部(General Circulation Research Section)だった。この研究部は1959年にワシントンで大循環研究所(General Circulation Research Laboratory)となり、さらに1963年にプリンストン大学に移って地球物理学流体力学研究所(Geophysical Fluid Dynamics Laboratory: GFDL)となった[6]。

スマゴリンスキーは1959年に東京大学から真鍋淑郎を招き寄せて、彼と協力して1963年に9層大循環モデルを作って長期間積分を行った[6]。

その後、真鍋淑郎は実質的にGFDLでの大循環モデルの開発を主導し、二酸化炭素を倍増させた大循環モデルや、大気と海洋と結合させた大循環モデルを開発した。』

 ※ ここに、チョロっと今回の受賞につながった研究について、記述されてるな…。

気候モデル入門
https://www2.obirin.ac.jp/tsubota/home/pdf/EdGCM%E7%AC%AC1%E7%AB%A0.pdf

 ※ 桜美林大学発の資料だ…。「つぼた(坪田?)研究室」というところの.pdfのようだ…。

 ※ 「気候モデル学」なるものが、どういうことをやろうとしているのか、大体のところが把握できる…。

※ ここが、ポイントか…。

※ こういう風に「関数式(方程式)」が「立式」できると、後は「スパコン」なんかで、セッセと計算させることができるわけだ…。

※ 「気体の状態方程式」というのは、「高校の化学」で習った「ボイルシャルルの法則」のことか…。

※ ここも、ポイントだな…。

※ こういう風に、「大気」を「三次元の柱」と考えて、考察するわけだ…。

※ 地表面を、小さい区画にわけて「メッシュ」と捉え、そこにおける気温、水温から「エネルギー流量」を計算する…。

※ それが、「大気の3次元柱」に「伝搬していく」様子を、計算していくんだろう…。

※ 3次元柱だから、「水平方向」の伝搬と、「鉛直方向」の伝搬がある…。

※ その「大気柱」は、「風」「湿度」「雲」「気温」「高度(気圧)」といったパラメーターを持つ…。

※ 「波の合成」の理論も、使っているようだな…。「伝搬」していく様子が、「波」である場合には、そういう「理論」も必要なんだろう…。

※ 地表のメッシュを細かくすればするほど、精度は上がるが、計算が大変になる…。

※ 6539億回の計算回数とか、気が遠くなる話しだな…。

※ 「スパコン」みたいなものが無かったら、実用性は無かったであろう「学問研究」だな…。

真鍋氏「研究、ただ心から楽しんだ」

真鍋氏「研究、ただ心から楽しんだ」 米大で記者会見
https://www.nikkei.com/article/DGXZQOGN05EDV0V01C21A0000000/

『【ニュージャージー州プリンストン=大島有美子、吉田圭織】

2021年のノーベル物理学賞を受賞することが決まった真鍋淑郎・米プリンストン大学上席研究員(90)は5日、同大で開いた記者会見で「我々は今起きている気候変動を認識し、対処する必要がある」と述べた。気候変動の根拠を科学的に示した研究が評価されたことへの喜びを語るとともに、気候変動の被害が世界で広がっていることへの危機感を表した。

会見場、万雷の拍手

プリンストン大学内のホールで開かれた記者会見には、気候変動を研究する学生らも参加し、真鍋氏をスタンディングオベーションで迎えた。「大いに驚くとともに、光栄だ」。真鍋氏は受賞が決まった気持ちをこう語った。

同氏が気候変動の研究に本格的に取り組んだのは1960年代からだ。「研究を始めたときは、気候変動の研究の重要性については思ってもいなかった。私の研究の原動力のすべては好奇心だった」と述べた。研究を「ただ心から楽しんでいた」とも振り返った。
「私にとってはノーベル平和賞」

世界が干ばつなど気候変動による災害に直面し、家を失う人も生じている現状に危機感も示した。「我々は気候変動を軽減する必要がある。だが、まず今まさに起こっている気候変動を認識し、対処する方法を見いださなければいけない」と強調。「自分がどういう行動を取るべきかも考えているところだ」と述べた。真鍋氏のジョークで湧き、和やかな雰囲気に包まれていた会場は静まりかえった。

「気候変動を理解することは難しい。だが、気候変動から生じる政治や社会の出来事を理解することはもっと難しい」とも述べた。今回の受賞決定は「私にとってはノーベル平和賞だと信じている」と気候変動が政治や社会に及ぼす影響の大きさを表現した。

「協調が不得意」会場沸かす

日本から米国籍に移った理由について、真鍋氏は「日本は互いを邪魔しないように協調する」と日本の慣習を説明した。「私は協調が得意ではなかった。(米国では)他の人が感じていることをあまり気にせずに行動できる」と述べ会場は笑いにつつまれた。米国の研究生活について「コンピューターを使いたいだけ使え、好きな研究ができた」とも振り返り、研究資金の潤沢さや資金申請の複雑さの違いなどもにじませた。

真鍋氏の祝賀会には、プリンストン大の学生や研究者らが多く訪れた(5日、米ニュージャージー州)

会見後、受賞決定を祝う祝賀会がキャンパス内で開かれた。参加したプリンストン大で氷河の動きを研究する男性研究者は「自分の気候モデルの研究が何の役に立つのかと考え、つらくなることがある。今回の受賞決定で重要性が認められたと実感できた」と喜んだ。

真鍋氏は同僚の研究員から、淑郎という名前を取って「スーキー」と呼ばれている。同氏と10年超ともに研究していたという同大のトム・デルワース上級研究員は「スーキーは、気候変動の世界のマイケル・ジョーダンだ」と述べた。米プロバスケットボール協会(NBA)の著名選手、マイケル・ジョーダンの活躍がNBAの価値を世界で高めたように「彼は気候変動の研究者の立場を引き上げた」と称賛した。真鍋氏の研究を自身が学生に教えているという。

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『多様な観点からニュースを考える

※掲載される投稿は投稿者個人の見解であり、日本経済新聞社の見解ではありません。

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菅野幹雄
日本経済新聞社 ワシントン支局長・本社コメンテーター

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分析・考察 「スーキー」さんから元気をもらいました。90歳とは思えない心の若さと純粋な情熱、研究活動への喜びが映像や文面から伝わります。

「私にとってはノーベル平和賞」という言葉に重みを感じます。

真鍋さんが解き明かした「二酸化炭素と地上の気温の上昇」の関連性はいまや常識ですが、この米国では今年の初めまで、その説を堂々と否定し国際協力を台無しにした大統領が座っていました。

物理学賞としての「固定観念」を超えた授賞の決定が、人類がみずから深める気候変動という危機への警鐘として世界に鳴り響くことを願っています。

2021年10月6日 12:07いいね
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梶原誠
日本経済新聞社 本社コメンテーター

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ひとこと解説 「日本は互いを邪魔しないように協調する」「私は協調が得意ではなかった」。

日本企業の弱さを象徴するコメントでもあります。協調は一歩間違えれば「事なかれ主義」。

みずほフィナンシャルグループのシステム障害も、三菱電機の品質不正も、背景にはこの企業風土がありました。

この風土は人と違ったことをする「出るくい」を打ちイノベーションを妨げます。「技術あって経営なし」。世界と比べた日本株の低迷の一因でもあるのです。

2021年10月6日 11:27 』

ノーベル物理学賞に真鍋氏 温暖化予測、気候モデル開発

ノーベル物理学賞に真鍋氏 温暖化予測、気候モデル開発
https://www.nikkei.com/article/DGXZQOUC055BF0V01C21A0000000/

『スウェーデン王立科学アカデミーは5日、2021年のノーベル物理学賞を日本出身で米国籍の真鍋淑郎・米プリンストン大学上席研究員(90)らに授与すると発表した。物理法則をもとに、大気中の二酸化炭素(CO2)濃度が気候に与える影響を明らかにした。温暖化の原因を科学的に示した真鍋氏らの研究は、現在の脱炭素をめぐる議論の発端となった。
日本生まれの自然科学分野のノーベル賞受賞は19年に化学賞を受賞した旭化成の吉野彰名誉フェローに続き25人目。物理学賞の受賞は15年の梶田隆章・東京大学卓越教授に続き12人目となった。気候研究の分野でノーベル物理学賞が授与されるのは今回が初めて。

授賞理由は「地球温暖化を確実に予測する気候モデルの開発」など。人間活動が気候に与える影響の分析手法を生み出した独マックス・プランク気象学研究所のクラウス・ハッセルマン氏と、気候などの複雑な物理現象に法則性を見いだしたイタリアのローマ・サピエンツァ大学のジョルジョ・パリージ氏と共同で受賞する。

ノーベル賞の選考委員会は真鍋氏が「大気中のCO2濃度の上昇が地表の温度上昇につながることを実証した」とした。太陽から地表面が受け取るエネルギーと宇宙に逃げていくエネルギーの差し引き「放射収支」と大気の動きとの関係を世界で初めて解明し、「気候モデルの開発の基礎となった」と評した。

真鍋氏は1958年に東京大学で博士号を取得し、米気象局(現・海洋大気局)の招きを受けて渡米した。普及し始めたコンピューターを使って気象を予測する研究に取り組んだ。

独自のモデルを用いた計算で、地表から高度数十キロメートルまで現実とそっくりの大気の温度分布を再現することに成功した。

さらに、大気中のCO2の量が2倍になると地上の気温が2.3度上がると試算し、67年に発表した。CO2が長期的な気候変動に重要な役割を果たしていることを示し、世界中で温暖化研究が進むきっかけとなった。

69年には地球規模の大気の流れを模擬するモデルに、海洋から出る熱や水蒸気などの影響を加味した「大気・海洋結合モデル」を開発した。同モデルを発展させ、CO2増の気候への影響を89年に英科学誌ネイチャーに発表した。専門家が科学的な知見から温暖化を評価する国連の気候変動に関する政府間パネル(IPCC)の第1次報告書でも成果が引用された。

温暖化問題の深刻さについて選考委員会のメンバーらは5日、「世界のリーダーにメッセージが伝わっているかは分からない」と記者会見で話した。そのうえで「地球温暖化という概念は確かな科学に基づいている」と強調した。受賞が決まった真鍋氏は米東部ニュージャージー州プリンストンの自宅で記者団に「気候物理学というトピックで受賞した人は過去にいない。非常に光栄に思う」と喜びを語った。

授賞式は例年12月10日に受賞者を招いてストックホルムで開催しているが、今年は新型コロナウイルスの影響でメダルや賞状の受け渡しは受賞者が居住する国で実施する。賞金は1000万スウェーデンクローナ(約1億3000万円)を3人で分け合う。

▼大気・海洋結合モデル

空気や水の流れにより温度などが変化する様子を、大気と海洋を一体化して予測する計算モデル。上空まで含んだ地球全体を、細かく区切って計算することで、将来の各地の気象状況などを見通すことができる。大気中に含まれる二酸化炭素などの温暖化ガスによる気候への影響も調べられる。

国連の「気候変動に関する政府間パネル(IPCC)」が地球温暖化をシミュレーションする際に利用された。将来の水不足の問題なども指摘した。天気予報でも、1カ月を超える予報ではエルニーニョ現象やラニーニャ現象のような海洋の変動から考慮する必要があり、大気の変動と合わせた計算モデルを使っている。

まなべ・しゅくろう 1931年愛媛県生まれ。東京大学理学部卒業。58年に渡米し、米気象局に入る。米海洋大気局(NOAA)地球物理流体力学研究所上席研究員や米プリンストン大学客員教授などを歴任。97〜2001年、日本の科学技術庁(現・文部科学省)で地球温暖化予測研究領域長を務める。01年に帰米し、プリンストン大上席研究員。米ベンジャミン・フランクリン・メダルやスウェーデンのクラフォード賞など有力な国際賞を多数受賞している。

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竹内薫
サイエンスライター
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ひとこと解説

真鍋先生は、まさに地球温暖化シミュレーションの草分け的な存在です。

二酸化炭素濃度と気温の関係に先鞭をつけ、海洋の熱と水蒸気を考慮したモデルを作り、さらには、IPCCの第一次報告書に名を連ね、世界に大きな警鐘を鳴らしました。

それにしても、地球温暖化は「環境・気候」という印象が強く、真鍋先生がノーベル物理学賞を受賞されるとは考えていませんでした。ノーベル賞の選考委員会の英断だと感じました。

2021年10月5日 21:05

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竹内純子
国際環境経済研究所 理事・主席研究員
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別の視点

おめでとうございます!

気候変動分野の研究が受賞したことが嬉しいですし、既に米国籍とはいえ、日本の方だったことでさらに親しみがわきますね。

日本は気候変動で存在感薄いと言われるのですが、例えば、日本の衛星技術は森林が吸収するCO2量の測定などに大変存在感を持ってます。

気候変動交渉で存在感あるのは、中国米国インドなど大排出国ですが、技術や研究では存在感ない、と言ってしまうのは惜しい。国内で、知られてないことも結構あるんです。

2021年10月5
日 20:27』

トヨタ、次期仮想人体モデルを自動運転対応へ

トヨタ、次期仮想人体モデルを自動運転対応へ 22年中投入
窪野 薫 日経クロステック
2021.08.24
https://xtech.nikkei.com/atcl/nxt/column/18/01537/00176/

 ※ こういうものを開発、データ収集・製品に反映…、ができなければ、そのメーカーの「自動車」は、骨折・負傷しまくりの「危険極まりないもの」となる…。

 ※ さらには、「死亡事故」頻発の剣吞なもの(走る”棺桶”)となる…。

 ※ 章夫さんが、「アップルカー」みたいな発想に対して、「”覚悟”を持って、開発して欲しい。」旨の発言をしたのは、そういう意味だろう…。

 ※ この記事の話しは、シミュレーション用の「バーチャル・モデル」だ…。
  何回実験しても、「壊れること」は、無い…(コンピューター上で、シミュレーションする)。

 ※ リアルの「ダミー人形」の方は、1体5億円くらいした…、と聞いたことがある…。
 ※ それだと、データ取る毎に「実車」を1台オシャカにするわけだから、その度に「販売価格300~500万円」の実車の価格が、積み上がって行く…。

 ※ 車の開発費については、諸説が言われているが、一説には一車種あたり、平均300億円~400億円とも言われている…。

 ※ まあ、ムリも無い話しだ…。

 ※ それで、「欠陥車」とか、「リコール頻発」とかになったら、「目も当てられない」ことになる…。

『トヨタ自動車は、車両の衝突シミュレーションなどに使う仮想人体モデル「THUMS(サムス)」の次期型で自動運転対応を強化する。日経クロステックの調べで分かった。座席の背もたれを一定の角度まで倒したり、座席自体を前後回転させたりした状態を想定。これら姿勢時の事故における乗員の動きやケガの程度を予測できる新モデルを現行型に追加して、自動運転車の開発で使えるようにする。2022年中に投入する可能性が高い。

トヨタ自動車は仮想人体モデル「THUMS(サムス)」の自動運転対応を強化
(出所:トヨタ自動車の資料を基に日経クロステックが「Version 7」について加筆)
[画像のクリックで拡大表示]
THUMSでのシミュレーション例
(出所:トヨタ自動車)
[画像のクリックで拡大表示]

 THUMSは、トヨタと豊田中央研究所(愛知県長久手市)が2000年に共同開発した当時「世界初」(トヨタ)の仮想人体モデルで、人間のコンピューター断層撮影装置(CT)スキャン画像を基に生成している。自動車業界で広く普及する衝撃・構造解析ソフトウエア「LS-DYNA」上で使用可能。繰り返しの衝突試験に耐えられる頑丈なダミー人形に対して、仮想人体モデルは実際の人間に近い脆弱な特性を設定できる点が強みだ。』

『2000年に投入したTHUMSの「Version 1」は骨折までしか予測できなかったが、世代を追うごとに対象部位を増やしながら解析の信頼性を高めてきた。現行型の「Version 6」では、筋肉や内臓の精密なモデル化によって、死亡に直結するような脳傷害や内臓損傷などを高精度で予測できるという。

 現行型までのTHUMSは、性別や年齢、体形といったモデルの身体特性は選択できるものの、運転中のモデルについては座席でステアリングホイールを握るという通常の姿勢を基本としている。昨今の自動運転水準の向上を受けて車内空間で様々な姿勢で乗車できることへの期待が高まっていることから、トヨタは「Version 7」に相当する次期型で姿勢の選択肢を増やす必要があると判断した。

 乗車中の姿勢が変われば、シートベルトやエアバッグといった安全装備の乗員保護性能も変わる可能性がある。例えば、自動運転中に座席の背もたれを大きく倒して読書をしていたとき、急減速した先行車に衝突したとする。その際、乗員がどの方向に動くかによってシートベルトやエアバッグの性能が変わってくる。

 トヨタが22年中の投入を見込む次期型のTHUMSは、こうした従来の延長線上では通用しない車両や部品の開発を支援するとともに、調査検討に必要な工数を減らす効果も期待できる。

 同社は21年1月、従来ライセンス販売としてきたTHUMSの無償公開を開始。同分野を協調領域と位置付けて、利用者の増加によるデータやノウハウの効率的な収集を狙う。トヨタはこれらを生かして、次期型以降のTHUMSの開発スピードを速めたい考えだ。

 無償公開の効果は既に出ている。19年4月時点で約100社だった利用企業や研究機関が無償公開によって5倍以上に急増した。特に中国の自動車関連メーカーや大学などの利用者が増加してきたという。トヨタとしても世界最大の自動車市場といえる中国で、THUMSがどのように使われるかは興味深いはずである。』

中国論文、質でも米抜き首位

中国論文、質でも米抜き首位 自然科学8分野中の5分野
https://www.nikkei.com/article/DGXZQOUC05A1O0V00C21A8000000/

『自然科学分野の論文の注目度の高さを示す指標で中国が初めて世界一になった。文部科学省の研究所が10日、最新の報告書を公表した。研究者による引用回数が上位10%に入る「注目論文」の数で初めて米国を抜いた。分野別でも8分野中、材料科学や化学、工学など5分野で首位に立った。学術研究競争で中国が米国に肩を並べつつあり、産業競争力の逆転も現実味を帯びてきた。

科学論文の数は国の研究開発の活発さを測る基本的な指標だ。文科省科学技術・学術政策研究所が英調査会社クラリベイトのデータを基に主要国の論文数などを3年平均で算出・分析した。中国が学術研究の量だけでなく、質の面でも実力をつけている姿が鮮明だ。

【関連記事】
・中国、科学大国世界一を視野 米国の競争力基盤揺るがす
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注目論文の本数を調べたところ、中国は2018年(17~19年の平均)に4万219本となり、米国の3万7124本を抜き首位になった。米国も08年に比べて3%増えたが、中国は約5.1倍と急増。シェアは中国が24.8%、米国が22.9%と、3位の英国(5.4%)を引き離した。

注目論文のうち上位1%に当たる「トップ論文」でも、中国のシェアは25%と米国の27.2%に肉薄した。文科省科学技術・学術政策研究所の担当者は今後について「中国のいまの勢いは米国を追い抜く様相を見せている」と指摘する。

注目論文の世界シェアを分野ごとにみると、材料科学で中国は48.4%と米国(14.6%)を大きく引き離した。化学が39.1%(同14.3%)、工学は37.3%(同10.9%)などと計5分野で首位となった。

米国は臨床医学(34.5%)や基礎生命科学(26.9%)で首位となった。バイオ分野で強さが目立つものの、産業競争力に直結する分野で中国が強さを示した。

全体の論文数では昨年の集計に引き続き中国が首位になり、米国を上回った。中国は35万3174本、米国が28万5717本で、その差を20年調査時の約2万本から約7万本に広げた。

一方、日本は論文の質・量ともに順位が低下し、科学技術力の足腰の弱さが浮き彫りになった。注目論文のシェアではインドに抜かれ、前年の9位から10位と初めて2ケタ台に後退した。トップ論文のシェアも9位と前年から横ばいだった。10年前と比べた減少率はともに10~15%と大きく、論文の質が相対的に下がっている。

日本の全体の論文数は6万5742本と米中の20%前後の水準にとどまった。米中のほか韓国、ドイツ、フランス、英国などは10年前と比べ増えているが、日本は横ばいにとどまる。長期化する研究力低下に歯止めをかけるのに「特効薬」はなく、衰退を食い止めるのは難しい。

科学論文の量や質を左右するのは資金力だけではない。中国が量と質をともに高めている背景には、圧倒的な研究人材の厚さと伸びがある。世界一を誇る研究者数を年々増やしている。一方、中国・米国に続いて3位の日本は横ばい水準で伸び悩む。

中国の19年時点の研究者数は210万9000人と世界首位だ。前年から13%増と高水準で伸びた。日本は68万2000人(20年時点)と中国・米国に続く3位だが、増加率は0.5%にとどまる。

研究人材の育成で日本は中国以外の国にも大きく出遅れている。文科省科学技術・学術政策研究所によると、日本で大学院の博士号を取得した人数は06年度をピークに減少傾向だ。米中や韓国、英国では15~20年前に比べて2倍超の水準で伸びている。ドイツやフランスは横ばい水準だ。

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青山瑠妙
早稲田大学大学院アジア太平洋研究科 教授

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ひとこと解説 自然科学分野の論文の注目度の高さを示す指標で中国が初めて世界一になった。世界一になった理由として、一般には研究開発費の増加が指摘されている。なかでも大学に配分される科研費は文系、理系を問わず、潤沢である。研究者の人数が多いことも一因であるが、その多くは欧米で教育を受けた研究者であることは忘れてはならない。さらに、中国の論文を網羅した学術データベースの存在も中国の論文の引用回数の底上げに貢献した。国際競争力を目指すには、科研費の充実をはじめとした日本政府の政策支援が求められる。

2021年8月10日 19:33 (2021年8月10日 20:14更新)
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竹内薫
サイエンスライター

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分析・考察 主にアメリカと中国の科学技術力の逆転現象を扱った記事です。中国は指導部の理系色が強く、国家戦略として科学技術に力を入れています。第四次産業革命のトップに立とう、という確固たる意思が見て取れます。とはいえ、アメリカにもクリエイティブな人材と多様性という強い武器があり、今後の両者の対決がどうなるのか、予断を許しません。で、記事の趣旨とは少しはずれるとして、一つだけはっきりしているのが日本の長期低落傾向です。「日本は科学技術力の足腰の弱まりが浮き彫りになった。日本の論文は質・量ともに低下している。」残念ながら、日本の科学技術力が落ち続けているという、科学的な分析結果です(ため息)

2021年8月10日 19:12いいね
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赤川省吾
日本経済新聞社 欧州総局編集委員

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別の視点 日本が得意としてきた自然科学ですら苦戦。もともと苦手な社会科学を考慮すれば、全体的な水準はさらに厳しい状況にあるといえます。

もっとも凋落の原因は大学の研究体制だけにあるのではありません。企業の人事・採用制度を含めたガラパゴス化が苦境を招いているのではないでしょうか。例えば企業は…

1)学校歴を重んじ、学歴は「学士で十分」と認識
2)ローテーションを重んじ、専門知識を軽んじる
3)入社年次で人事管理。大学院修了のメリットが小さい

日本は社会人教育(生涯学習)でも出遅れ。年功序列・滅私奉公の気風を排し、意欲のある学生・社会人の皆さんが大学院で学べる社会にしていくことが必要だと思います。

2021年8月10日 19:20いいね
66 』

中国、科学大国世界一を視野

中国、科学大国世界一を視野 米国の競争力基盤揺るがす
https://www.nikkei.com/article/DGXZQOUC103PJ0Q1A810C2000000/

『中国が「科学大国世界一」の座を米国から奪おうとしている。文部科学省の研究所が10日発表した報告書では注目度の高い論文の数で初めて首位となり、研究の量だけでなく質の面でも急速に台頭していることを印象づけた。戦後の科学研究をリードしてきた米国の優位が失われつつあり、産業競争力にも影響する可能性がある。

【関連記事】中国論文、質でも米抜き首位 自然科学8分野中の5分野
米中が威信を懸けて科学力を競う主戦場の一つが宇宙開発だ。5月には中国が送り込んだ無人探査機「天問1号」が火星に着陸し、習近平(シー・ジンピン)国家主席は「中国は惑星探査の分野で世界の先頭集団に入った」と胸を張った。

2019年には月の裏側へ世界で初めて無人探査機を着陸させている。「中国の技術力は米国に負けないレベルに達している」と京都大学の山敷庸亮・有人宇宙学研究センター長は指摘する。

米国は1950年代以降、科学技術の分野で世界を先導してきた。産業競争力の源泉であり軍事上の優位を支える土台でもあったが、その基盤を中国が揺るがしている。

中国の研究力向上を支えるのが積極投資と豊富な人材だ。中国の19年の研究開発費(名目額、購買力平価換算)は54.5兆円と10年間で2倍以上に増えた。首位の米国(68兆円)にはなお及ばないが、増加ペースは上回る。研究者の数も210万人と世界最多で、18年に155万人だった米国を大きく引き離す。

現在の中国の姿は戦略的な計画に基づく。胡錦濤(フー・ジンタオ)前国家主席時代の06年に始動した「国家中長期科学技術発展計画綱要」で、20年までに世界トップレベルの科学技術力を獲得する目標を掲げた。研究開発投資を拡充し、対外技術依存度の引き下げを進めてきた。

人材の獲得や育成にも中長期的に取り組み、米欧の大学などに若者を積極的に留学させた。08年に開始した「千人計画」では海外在住の優れた研究者らを積極的に呼び込んだ。国内でハイレベル人材を育てる計画も推進してきた。

当面、中国の勢いは続きそうで、ノーベル賞の受賞なども増える公算が大きい。3月には今後5年間、官民合わせた研究開発費を年平均7%以上増やす方針を示した。米スタンフォード大学の報告によると、学術誌に載る人工知能(AI)関連の論文の引用実績で中国のシェアは20年に20.7%と米国(19.8%)を初めて逆転した。

近年、米国は技術流出に警戒を強め、中国から研究者や学生を送り込むのが難しくなっている。中国は最先端の半導体などをつくる技術はまだ備えておらず、研究を産業競争力の強化につなげる段階でも壁は残る。

日本の衰退は一段と進んでいる。注目度の高い論文の数ではインドに抜かれ10位に陥落した。世界が高度人材の育成を競うなか、大学院での博士号の取得者は06年度をピークに減少傾向が続き、次世代の研究を支える人材が不足している。

米国では民主主義などの価値を共有する日本との協力を重視すべきだとの声もあるが、このままではそんな声さえ聞かれなくなる恐れがある。

(AI量子エディター 生川暁、松添亮甫)

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山崎俊彦
東京大学 大学院情報理工学系研究科 准教授

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貴重な体験談 「人材の獲得や育成にも中長期的に取り組み、米欧の大学などに若者を積極的に留学させた。08年に開始した「千人計画」では海外在住の優れた研究者らを積極的に呼び込んだ。」

これが全てを物語っている気がします。米国で名を挙げた企業や大学の研究者が中国に戻ったり中国の組織で兼任したりしているのを実際にたくさん目にします。
2021年8月11日 8:33 (2021年8月11日 9:51更新)

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14 』

医学版グーグルマップか タンパク質AI解析の衝撃

医学版グーグルマップか タンパク質AI解析の衝撃
教えて山本さん!BizTechの基礎講座
https://www.nikkei.com/article/DGXZQOUC053XB0V00C21A8000000/

 ※ 『従来は、タンパク質の結晶をX線で解析するといった方法で立体構造を調べていました。しかし、タンパク質が生体内で実際にどのような構造を取ってどう動くのかまではなかなかわかりませんでした。

この課題を解決するための様々な研究が進められています。その一つが「低温電子顕微鏡法(クライオ電子顕微鏡法)」です。試料を特殊な方法で凍結し、電子顕微鏡で観察する方法です。これにより結晶化が難しいタンパク質でも立体構造の解析が可能になりました。開発した3人の研究者は2017年にノーベル化学賞を受賞しました。』

 ※ と言うことで、「生命科学」関係で、困難なのは「生きたままの細胞を、研究すること」のようだ…。

 ※ 電子顕微鏡の「倍率(分解能)」は凄い(100万倍~150万倍くらいは、出るらしい…)が、その動作原理上、「真空」状態にしないといけないようで、「細胞」だったら、みんな「死んで」しまう…。

 ※ 「脳科学」も、似たところがある…。

 ※ 「生きた脳細胞」を、そのまま観察するのは、困難だ…。

『オリンピックが終わり、選手の頑張りに勇気づけられた人は多いと思います。同様に人類で取り組むべき新型コロナウイルス対策については、首都圏などの緊急事態宣言がまだ続いています。世界中が変異ウイルスの影響を受けており、感染拡大に対して科学的かつ冷静に対処する必要があります。

そのためには政府首脳だけではなく、国民全員が科学への正しい理解を持ち続ける必要があります。

ライフサイエンスやヘルスケアの分野で大きな革新が生まれつつあります。米グーグルの関連企業である英ディープマインドは7月、同社が人工知能(AI)を使って開発したタンパク質の立体構造予測プログラム「AlphaFold2」を無償公開しました。同社は欧州分子生物学研究所(EMBL)と提携してタンパク質立体構造のデータベースを構築し、1億種類以上の既知のタンパク質の構造を今後数カ月で解析してデータベースに登録するとしています。

人体は約70%が水分、約20%がタンパク質でできており、タンパク質は生命に不可欠な存在といえます。しかし、その立体構造の解析はあまり進んでいませんでした。

生体のタンパク質は20種類のアミノ酸からできています。10個のアミノ酸がつながったタンパク質であれば、理屈のうえでは20の10乗、すなわち約10兆通りの組み合わせがあります。人には約10万種類のタンパク質があるといわれています。

もっとも、アミノ酸の配列だけではタンパク質の実際の立体構造はわかりません。病気の治療や原因解明のためにはタンパク質の機能を把握することが重要で、そのためにはつながったアミノ酸がどのように折りたたまれるかを知らなければならないのです。

従来は、タンパク質の結晶をX線で解析するといった方法で立体構造を調べていました。しかし、タンパク質が生体内で実際にどのような構造を取ってどう動くのかまではなかなかわかりませんでした。

この課題を解決するための様々な研究が進められています。その一つが「低温電子顕微鏡法(クライオ電子顕微鏡法)」です。試料を特殊な方法で凍結し、電子顕微鏡で観察する方法です。これにより結晶化が難しいタンパク質でも立体構造の解析が可能になりました。開発した3人の研究者は2017年にノーベル化学賞を受賞しました。

近年は構造解析技術が飛躍的に向上していますが、構造の解析に年単位の時間がかかることもありました。そこに大きなインパクトを持って登場したのがAlphaFold2です。6年間解けなかった構造解析の問題がAlphaFold2であっさり解けた事例が出るなど、研究者の間で衝撃が広がっています。米カリフォルニア大学サンフランシスコ校のグループは、新型コロナウイルスのタンパク質がどう機能するのかをAlphaFold2を使って研究しています。
若い世代が活躍できる社会に

タンパク質を作るための設計図である遺伝情報が書き込まれているのがDNAです。DNAの2重らせん構造は当時20代から30代の若い研究者たちが1953年に提唱し、彼らは62年にノーベル生理学・医学賞を受賞しました。

それから約30年後の90年、人のすべてのDNA配列を解析する米国主導のプロジェクト「ヒトゲノム計画」が30億ドルの予算で始まりました。人のDNAは約30億塩基対で構成され、全長は約2メートルにも及びます。プロジェクトは15年の期間を想定していましたが、コンピューター技術の進歩もあり、予定よりも早い2000年に解析の完了が発表されました。
それから約20年がたち、それ以上のインパクトを持つ進化が起ころうとしています。IT分野でたとえれば、05年のグーグルマップの登場に近いでしょう。

グーグルマップは当初は大きな話題にはなりませんでしたが、全地球測位システム(GPS)と連携したスマートフォンでの位置表示、店舗の営業時間表示や予約、利用者の口コミといった機能追加により、使い勝手が飛躍的に向上しました。しかも、こうした機能を無料で利用できるのです。今や知らない土地では手放せないツールになりました。

AlphaFold2を利用したタンパク質の立体構造データベースも、研究者が自由に利用できます。創薬や医学研究の際に広く使われる、いわば「人体構造のグーグルマップ」になっていく可能性を秘めているのです。

こうした流れもあり、AI関連の投資に力を入れているソフトバンクグループがスイス製薬大手ロシュの約5500億円分の株式を取得したと報じられました。ロシュの傘下にはバイオベンチャーの草分けである米ジェネンテックがあります。

新型コロナワクチンの開発にはメッセンジャーRNA(mRNA)という新しい手法が使われました。開発したのは、独ビオンテックや米モデルナといったベンチャー企業です。最新の開発を行っているのは大手企業だけではありません。開発の最前線では、ディープラーニングなどの技術を利用して画期的な手法が生み出されています。

ヒトゲノム計画は国家プロジェクトでしたが、それよりも格段に難しいといわれるタンパク質の構造解析を新興のテクノロジー企業が実現しているのです。

こうした開発競争はオリンピックに似ているかもしれません。スポーツで国際的な競争を勝ち抜くには、幅広く競技人口を増やすと同時に、強化選手を選抜して集中的に伸ばす必要があります。今回のオリンピックでは10代が活躍した新種目があったように、新しいものは若い世代が得意なこともあります。

日本の科学技術レベルの向上も同様に考える必要があります。まず、教養課程の充実や社会人の学び直しなどで、国民が幅広く最新の科学リテラシーを身につけられる体制を整備しなくてはなりません。

加えて、才能のある若者が実力を発揮できる社会にする必要があります。先日開催された国際数学オリンピックでは、日本人選手全員がメダルを獲得しました。国際物理オリンピックや国際生物学オリンピックでも日本人選手が活躍しています。若い世代が国境を越えて切磋琢磨(せっさたくま)し、新しい分野を切り開いていくのを、社会全体で支えていかなければならないと感じています。

山本康正(やまもと・やすまさ)
京都大学大学院特任准教授
東京大学修士号取得後、米ニューヨークの金融機関に就職。ハーバード大学大学院で理学修士号を取得。卒業後グーグルに入社し、フィンテックや人工知能(AI)などで日本企業のデジタル活用を推進。著書に『次のテクノロジーで世界はどう変わるのか』(講談社現代新書)、『2025年を制覇する破壊的企業』(SB新書)がある。』

〔3Dプリンターのおとしあな〕

Cyclingnews の記事「Argon 18: It was not our handlebar in Australian Olympic Team Pursuit crash」および「Bastion confirms its handlebar was in use during Australia’s Olympics Team Pursuit crash」
https://st2019.site/?p=17262

『2021-8-2に伊豆のヴェロドロームで行なわれた自転車トラック競技で椿事発生。
 自転車競技のパースートで、豪州男子チームのアレックス・ポーター選手(25)の自転車のハンドルバーが折れてしまった。
 さいわい、ひとりの重傷者も無くて済んだ。

 豪州チームの自転車は、カナダのモントリオール市に本拠がある「アルゴン18」社製の「2000 エレクトロン・プロ」である。
 しかし同社は、今回折れたハンドルに関しては、それは自社製ではないと否定した。

 そのハンドルとして〔メルボルン市にある自転車カスタム・メーカーの〕「バスティオン・サイクルズ」社製のチタニウムの3Dプリント製品が使われているのではないかという話が前からある。

 「バスティオン・サイクルズ」社は、そのハンドル製作に関係していることを認めた。
 ※昔、「DC-10」旅客機のエンジンの、チタン合金のファンブレードが、材料のインゴットの段階で「す」が入っていたために、そこから金属疲労を起こし、飛行中に破断し吹っ飛んだという事故があった。削り出し (粉体冶金?) ですら、うかつに信用ならないとすれば、豪州自転車チームが3Dプリンティングに賭けたのは、いささか冒険であったと評し得る。炭素繊維ではいけなかったのか? 』

〔コリオリの力〕

コリオリの力
https://ja.wikipedia.org/wiki/%E3%82%B3%E3%83%AA%E3%82%AA%E3%83%AA%E3%81%AE%E5%8A%9B

『コリオリの力(コリオリのちから、仏: force de Coriolis)とは、回転座標系上で移動した際に移動方向と垂直な方向に移動速度に比例した大きさで受ける慣性力(見かけ上の力)の一種であり、コリオリ力、転向力(てんこうりょく)ともいう。1835年にフランスの科学者ガスパール=ギュスターヴ・コリオリが導いた[1]。

回転座標系における慣性力には、他に、角速度変化に伴うオイラー力と回転の中心から外に向かって働く遠心力がある。』

『原理

コリオリの力の方向

コリオリの力を例を使って解説する。慣性系で静止している質点を、等速で回転する座標系から観測する場合を考える。この際、その質点は等速円運動をしている。回転座標系では、見かけの力である遠心力が円運動の中心から離れる方向に働くことが知られている。
また、等速円運動では質点の加速度の向きは、常に円の中心向きである。

ところが回転座標系でニュートンの運動方程式が成り立つと仮定すると、みかけの力の遠心力を考えただけではこの加速度を得ることができない。回転座標系で等速円運動を続けるためには、物体に中心向きの見かけの力が働いている必要がある。この物体の運動方向を変える力がコリオリの力である。』

※ 「コリオリの力」の説明でよく出てくる、動画だ…

※ 通常、地面が動いていない場合、ビー玉は「まっすぐ」転がって行く…。

※ しかし、「地面が回転している場合」、まっすぐ転がるハズのビー玉は、地面の回転に影響されて、曲線を描くような軌跡を辿ることになる…。

※ 中学校の理科の教科書に載っている写真では、「回転イスに乗った生徒が、ペットボトルから水を噴射させる」という実験例が紹介されている。

※ イスを回転させないで、静止した状態で、水を噴射させる場合は、水は「まっすぐに」噴射して行く…。

※ しかし、イスを回転させながら噴射させると、水は「曲がった軌道を描いて、噴射されて行く」…。

※ この時はたらくものが、「コリオリの力」というわけだ…。

※ まあ、何となく感じは分かるな…。

※ 地球も「回転」(自転)しているから、「コリオリの力」が働く…。

※ 風向き(大気の移動の方向)も、「直線的に」移動するのではなく、「曲線的な軌道」を描いて移動して行くことになる…。

※ まあ、そーゆー話しだ…。

石油と同等の燃料を合成できる植物プランクトン

石油と同等の燃料を合成できる植物プランクトン。海洋研究開発機構が世界初の発見
中村 真司2021年7月29日
https://pc.watch.impress.co.jp/docs/news/1340893.html

 ※ この手の、「藻類が、バイオ燃料を合成!夢のジェット燃料を産出!」話し、「夢のプロジェクト始動!」話しは、あまた聞くぞ…。

 ※ その後、さっぱり…、だがな…。

『植物プランクトン「Dicrateria rotunda (D. rotunda)」

 国立研究開発法人海洋研究開発機構(JAMSTEC)と、豊橋技術科学大学 生理学研究所は19日、石油と同等の炭化水素を合成する能力を持つ植物プランクトンを世界で初めて発見したと発表した。

 研究グループが発見した植物プランクトン「Dicrateria rotunda (D. rotunda)」は、炭素数10~38までの一連の飽和炭化水素(炭素と水素からできている有機化合物)を合成する能力を有しており、炭素数10~15のガソリン、同16~20のディーゼル油、同21以上の燃料油に相当する炭化水素を作成可能なことを意味する。

 Dicrateriaは海洋地球研究船「みらい」により、2013年に北極海で採取されたが、太平洋や大西洋など、ほかの海域でも広く生息している。Dicrateriaが作る飽和炭化水素の成分は石油と同等で、バイオ燃料の質としては申し分ないという。ただし、合成する量に問題があり、合成機能をいかに増強させるかが課題となる。』

ミドリムシが燃料を作る!? 石油由来の軽油を100%代替可能な次世代バイオディーゼル燃料が完成
https://www.chem-station.com/chemistenews/2020/04/euglena.html

ユーグレナでの
バイオジェット燃料開発
https://www.kindai.ac.jp/agriculture/research-and-education/collaboration/05/index.html

〔我が国の宇宙開発利用の現状 我が国の宇宙開発利用の現状〕

(データ集)
平成22年2月23日
内閣官房宇宙開発戦略本部事務局
http://www.kantei.go.jp/jp/singi/utyuu/seisaku_kaigi/dai1/siryou1_3.pdf

 ※ 日本国の宇宙開発の現状は、どうなっているのか…。

 ※ 安全保障の観点、産業振興の観点、国民生活の利便性の向上の観点…、そのプライオリティの割り振りは、どうなっているのか…。

 ※ そういう問題を知り得るためには、どういう「資料」に当たったらいいのか…。

 ※ 何か、「全体の組織図」みたいなものは、ないのか…。

 ※ そういう問題意識で、探していたら、当たったものだ…。

 ※ ちょっと古いが、参考になるんで、貼っておく…。

※「気象庁」が、国交省の管轄ということは、知らんかった…。

※ JAXAは、文科省と総務省で綱引きしたようだ…。双方から人員を出す…、ということで決着したようだ…。

※ 一応、内閣官房内の「宇宙開発戦略本部」というところが、「司令塔」だ…。本部長は、「内閣総理大臣」…。「宇宙開発担当大臣」というものも、設置されているんだな…。

内閣府特命担当大臣(宇宙政策担当)
https://ja.wikipedia.org/wiki/%E5%86%85%E9%96%A3%E5%BA%9C%E7%89%B9%E5%91%BD%E6%8B%85%E5%BD%93%E5%A4%A7%E8%87%A3%EF%BC%88%E5%AE%87%E5%AE%99%E6%94%BF%E7%AD%96%E6%8B%85%E5%BD%93%EF%BC%89

…えっと……キミたちの検査方法はそれなんだ?

…えっと……キミたちの検査方法はそれなんだ? なんていうかこう……斬新ですね
http://rakukan.net/article/482569528.html

『……空間線量計を食材にあててるんですが。
 いやぁ、さすがだわ。
 さすが原発管理者が校正も理解できない国から来ただけのことはあるな。
 科学もなにもない。

 自分たちがなにをやっているかも理解していないし、将来に渡って理解することもないでしょう。
 そりゃ原発のタービン建屋が雨漏りするし、高速鉄道の枕木が破裂もするわ。橋も落ちるし、建物も崩壊するし、船も沈むよ。』

空間線量を測るとは?
https://minnanods.net/learn/about-measurement/how-to-measure-air-dose.html

食品中の放射性核種の測定
http://m-rad24.bio.ac.jp/menu4.pdf

 ※ まあ、セッセと「空間線量」をお測りになって、お帰り願うんだな…。

脳を鍛える極意 増える「あれ・それ」老化にあらがう

脳を鍛える極意 増える「あれ・それ」老化にあらがう
脳のアンチエイジング(上)
https://style.nikkei.com/article/DGXMZO73163360T20C21A6000000?channel=DF140920160927

 ※ いやー。この記事は、参考になったわ…。

 ※ まず、「線条体」なるものを、知らんかったしな…。

 ※ 実は、「脳科学」なるものについては、懐疑的だった…。

 ※ と言うのは、まず、「生きてる脳」を「科学的に観察する方法」が、乏しいという話しだ…。

 ※ せいぜいが、「血流の増減」を観察して、どの「部位」が活発に「活動」しているのかを探るのが、関の山という話しだった…。

 ※ あとは、「ラット」なんかの脳活動の観察か…。

 ※ それから、「死んだヒトの脳」の解剖的な知見か…。それも、どうも大した「発見」は、無いような感じだった…。

 ※ アインシュタインの「脳」を、世界中の研究機関が調べてはみたが、「それほど、普通の人の脳と、違うところは無かった…。」という話しは、聞いたことがあるだろ?

 ※ そういうわけで、「脳科学って、どこが科学なんだ?」と思っていた…。

 ※ しかし、学問は進歩・進化する…。

 ※ 地道に研究を続けて、少しずつ「この世の真実」に近づいて行っているんだろう…。

『会話をするときに固有名詞が思い出せず「あれ」「それ」が多くなった。メモなしでは仕事の予定を覚えられない。仕事の意欲も低下気味……これらは年齢とともに進行する「脳の老化」のサインかもしれない。では、40~50代以降の脳にはどのような変化が起きているのだろうか? 脳の老化を防ぐ手立てはあるのだろうか? 脳科学者で公立諏訪東京理科大学工学部教授の篠原菊紀さんに、2回に分けて聞いていく。

イライラしやすいのは「脳のメモ帳」の余白が減っているから?
人の名前が出てこない、会議や打ち合わせでキレのある発言ができなくなった、ということが増えて「これって脳の老化?」と気になっていないだろうか。日常のさまざまな行動と脳活動の関係をテーマに研究する公立諏訪東京理科大学工学部教授の篠原菊紀さんは、「さまざまなストレスが脳の処理スピードを鈍らせる要因となっています」と言う。どういうことだろうか。

私たちの脳には、記憶や学習、言語をとりまとめる「前頭前野」という部位がある(下記イラスト参照)。「前頭前野の仕事は、脳の別の場所に格納されている記憶や情報を意識に上げてきて、あれこれ検討し判断すること。いくつかの仕事を同時進行させたり、対話の最中に『俺はそうは思わない』と思いながらにこやかに話したり、揚げ物の料理をしながら味噌汁を作る、といった“やや込み入ったこと”をするときには前頭前野が使われています」(篠原さん)

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前頭前野の働きを篠原さんは「脳のメモ帳」と例えて説明する。なぜなら、その枚数に限りがあるからだ。「実は脳のメモ帳の枚数には限りがあります。1つのタスクでメモ帳1枚使うくらいのイメージだとすると、みなさんそれを3~4枚しか持っていません。つまり、私たちは、これ・あれ・それ・その他、ぐらいの情報しか一度には処理できないのです」(篠原さん)

そして、仕事のストレスがそのメモ帳の働きに影響するという。「ストレスで気が休まらないという状況だけで、脳のメモ帳の枚数を食うのです。メモ帳が少ないということは、脳の余白がなくなるということ。だから、仕事の処理もうまくいかなくなるし、人間関係もイライラ、ギスギスしやすくなります」(篠原さん)

もちろん、コロナによる先行きの不安もストレスの1つ。さらに、リモートワークも脳のメモ帳に負担を与えているという。「これまで職場に出かけていたときには仕事と家庭をくっきりと分離することができていましたが、リモートワークでは、会議や打ち合わせと家庭の日常がぐちゃぐちゃに混在し、状況に応じてタスクを時系列で並べ直さないといけません。前頭前野のトレーニングとしては良いともいえますが、日常的にこの状態では脳の働きに支障が生じます」(篠原さん)

最近頭が働かない……と悩んでいる人は、通常のストレスに加えて、長期にわたるコロナストレスが脳のスムーズな働きを圧迫している側面もある、ということを知っておこう 』

『ルーティン化した作業では「前頭前野」は使われない
ストレスはもちろんだが、脳も体の他の機能と同様、加齢とともにその働きが低下する。特に年齢とともに機能低下しやすいのが、先ほどのイラストで示した3つ、「前頭前野」と「海馬」、「線条体」だ。

「前頭前野」については、次のような認知機能テストでこの部位の機能を見ることができる。

(1)「さくら」「ねこ」「でんしゃ」という言葉を覚えてください。

(2)では、次に100から7を5回引いて、それぞれの答えを言ってください。

(3)「ふじのやま」という言葉を逆から言ってください。

(4)最初に覚えた3つの言葉を思い出してください。

「このようなテストを行っているときの脳の活動を見ると、(4)で最初の言葉を思い出そうとするときに前頭前野が働きます」(篠原さん)

(1)のときには3つの言葉を覚えていても、(2)、(3)と別のことをしているうちに、「なんだっけ?」とよくわからなくなってしまう。

「面倒臭い頭の使い方ですよね(笑)。こういった、一度に複数のタスクを行うことをデュアルタスク(二重課題)といいます。デュアルタスクを行うときに前頭前野が活性化しますが、前頭前野の機能は40~50代になると落ちてくる。知らず知らずのうちにこの手のタスクを避けるようになることと、年代なりの経験は重ねていますからルーティン化したやり方を好むようになる。ところが手慣れた作業をしているときに脳活動を調べると、前頭前野はほとんど活動していません。また、記憶を保存したり必要に応じて取り出したりする作業を行う海馬も、年齢とともに萎縮しやすくなります」(篠原さん)』

『ルーティン化した作業では、3つめの脳の部位、やる気をつかさどる「線条体」も使われなくなるという。

「ある行動と快感を結びつけるのが線条体で、この部位がやる気の中核といわれています。線条体は運動の開始・持続・コントロールなどに関わり、線条体のすぐそばには報酬系・快感系といわれるドーパミン神経系が走っています。そして、実際に報酬がもらえるときよりも、『これをやったら報酬がもらえそうだ』と予測するときに線条体は最も活性化することがわかってきました」(篠原さん)

線条体が活性化するときには、本人もドキドキ、わくわくしているという。この仕事をすればこんないいことがある、と思うことができれば、線条体は活性化する。最近、仕事のモチベーションが上がらない……という人は、一見すると効率的な「ルーティン化した仕事」ばかりに偏っていないか、振り返ってみよう。』

『線条体は新しいことを学習するときに重要な部位。「リハビリのさなかに線条体の活動を止めると、リハビリによる学習効果がほぼ消失することもわかっています。中高年になると、これ以上新しい学習なんてする必要はない、と思うかもしれません。確かにひと昔前までならば50代ぐらいまでの蓄積で人生を突っ走ることができた。しかし、これからは人工知能(AI)の時代、新規の学習をしなければならない機会は何度も訪れるでしょう。新たな学習をおっくうがっていては、何度も挫折し、線条体の機能低下が進んでしまいます」(篠原さん)』

『朗報! 年齢とともに高まる脳機能もある

ややこしい作業をする前頭前野、記憶の引き出しとなる海馬、やる気のスイッチを入れる線条体。このような大切な機能が年齢とともにそろって機能低下していく、と聞くと悲しくなってくる。しかし、「年齢とともに高くなる脳機能があることもわかってきたのですよ」と篠原さん。』

『知能に関する研究分野では、生きていくときに必要な知能を、「流動性知性(記憶力など)」、「統括性知性(計画力、マネジメント力)」、「結晶性知性(知恵や知識、経験など)」の3つに分類するという。

●流動性知性 …… 流動性という名の通り、その場その場で何かを覚えて対処する能力のこと。いわゆる脳トレで鍛えようとするのがこの知性。18歳ごろをピークに低下

●統括性知性 …… 企業でいえば社長や役員に求められる知性。現状把握、企画、意思決定などを担う。40代以降、伸びる人と低下する人に二極化する可能性が指摘されている

●結晶性知性 …… 知識や経験に裏打ちされる知能。経験の蓄積が結びつき結晶が出来上がるように伸びていく。年齢とともに伸びていくことがわかってきた

「結晶性知性こそ、年の功といえる脳機能でしょう。興味深いのは、40代、50代で統括性知性が育った人ほど結晶性知性の伸びが大きくなる、ということです」(篠原さん)』

『長年の知識や経験の蓄積によって伸びるものには「語彙力」もあるという。「約1000人を対象とした研究によると、語彙力は50代半ばまで上昇し続け、その後もほとんど低下しないことがわかりました(下グラフ)。脳の機能には、年齢を重ねるほど良くなる面もあるのです」(篠原さん)

語彙能力は50代半ばまで上昇し、その後も高く維持される

健康な被験者を対象に「語彙」「処理速度」「推論」「記憶」に関わる4つの検査を行い、得点の年代差を検証した。語彙、処理速度、推論テストは成人1424人、記憶は成人997人のデータを基にした。流動性知性の指標となる「処理速度」「推論」「記憶」は加齢にともない低下したが、結晶性知性にあたる「語彙」は50代半ばまで上昇、その後もほとんど低下しないことがわかった。(データ:Psychological Science 2004; 13:4, 140-144.)』

『脳の老化を防ぎたい、と思うと文字や数字、形を覚えたり見分けたりする「脳トレ」をイメージするが、篠原さんは、「脳も体の一部ですから、脳のアンチエイジングを望むなら、全身の健康を意識する必要があります」と言う。

2019年に世界保健機関(WHO)は「認知機能低下および認知症のリスク低減のためのガイドライン」を公表している。

このガイドラインでは、認知症の発症や進行を遅らせることは可能、とし、世界で現状とりまとめられているエビデンスに基づいて「強く推奨するもの」を挙げている。それが、「運動」「禁煙」「高血圧や糖尿病のコントロール」「バランスのいい食事」などだ。「幸いなことに、体の健康を維持するための行動は、そのまま認知症予防にもつながるのです」(篠原さん)

運動や食事などの日常習慣が脳の健康のベースにあることを踏まえた上で、次回は、日常の中で脳機能を若返らせていくコツを教えてもらおう。

(ライター 柳本操、グラフ制作 増田真一)

[日経Gooday2021年6月22日付記事を再構成]』

〔線形代数とは〕

「簡単、ざっくり解説」線形代数のイメージを掴もう!!
https://prokatsu.com/zakkuri_linear_algebra/

行列のイメージを知るにはこの動画が参考になると思います。
https://youtu.be/XzT708UnDRk

 ※ いやー。これは、参考になったわ…。久々で「目から鱗」だった…。

 ※ いろいろ調べていると、「確実に一段階、ステップアップしたな…。」と思う瞬間が訪れることがある…。今回、これがそうだった…。

 ※ 「数学は、ツールである。」

「ベクトルは、「空間の情報」を有していて、それを処理できるツールである。」

「数学におけるツールは、多くはfunction(機能、関数、変換器)である。」

「行列とは、ある空間情報を、別の空間情報に変換できる変換器である!!」

と言ったことが、オレの中で繋がった…。

 ※ これだから、止められんのだよ…。

線形代数って何?
https://oguemon.com/study/linear-algebra/hello-world/

大学数学で学ぶ「線形代数」とは
https://nekonotezemi.com/column/post-11144/

線形代数が意味不明だったから何に使われるのか調べてみた
http://nagi-blog28.com/liner-algebra

〔高炉〕

https://ja.wikipedia.org/wiki/%E9%AB%98%E7%82%89

『高炉(こうろ、blast furnace)は製鉄所の主要な設備で、鉄鉱石を熱処理して、鉄を取り出すための炉。鉄溶鉱炉(てつようこうろ)と呼ばれることもある。大型のものでは高さ 100 メートルを超え、製鉄所のシンボル的存在となっている。

鉱石から銑鉄を取りだす高炉、その銑鉄を鋼鉄に処理する転炉、生産された鉄を圧延や連続鋳造で製品加工する設備を持つ、銑鋼一貫製鉄所のみが高炉を所有している。このような大規模施設を持つ鉄鋼会社は高炉メーカーと呼ばれている。』

『高炉による銑鉄生産

1.焼結鉱、石灰石 2.コークス 3.ベルトコンベヤ 4.投入口 5.焼結鉱、塊鉱石、石灰石 6.コークス 7.熱風管 8.スラグ 9.溶銑 10.スラグ車 11.トーピードカー 12.ガス分離器 13.熱風炉 14.煙突 15.冷風 16.微粉炭 17.粉砕機 18.分配器

高炉の頂部から鉄鉱石による金属原料とコークスなどの燃料を兼ねる還元材、不純物除去の目的で石灰石を入れ、下部側面から加熱された空気を吹き入れてコークスを燃焼させる。頂部から投入される原料等はあらかじめ簡単に焼かれて固塊状に加工されており、炉内での高温ガスの上方への流路と原料等の流動性が確保されている。高炉内部ではコークスの炭素が鉄から酸素を奪って熱と一酸化炭素、二酸化炭素を生じる。この反応が熱源となり鉄鉱石を溶かし、炉の上部から下部に沈降してゆく過程で必要な反応が連続的に行なわれ下部に到達する頃には燃焼温度は最高となり、炉の底部で高温液体状の銑鉄が得られる。不純物を多く含む高温液体状のスラグは銑鉄の上に層を成してたまる。銑鉄とスラグは底部側面から適時、自然流動によって取り出される。

高炉頂部からは一酸化炭素、二酸化炭素等を多く含む高温の高炉ガスがパイプによって取り出され、粉塵等がサイクロンで除去された後、随時切り替えられる複数組の熱風炉の1つへと送られる。高温ガスは熱風炉内のレンガ等を加熱した後、煙突より排気される。十分に加熱された熱風炉の1つが排気経路とは別に切り替えられて、外気より取り込まれた冷風が熱風炉により加熱される。熱くなった空気は炉下部の側面より粉砕された微粉末炭と共に圧入され、炉内を上昇する内に酸素が燃焼に寄与する。これらの流れにより一連のガスサイクルを形成する。

高炉にはコークス炉や鉄鉱石焼結炉が常に併設され、投入原料の事前加工が行なわれている。一度、火が入れられた高炉は常に稼動されて、数年に一度の程度の炉内壁の修理等の時以外に停止されることはない。

高炉で作られた銑鉄は保温効率と移送の利便性を兼ね備えた「トーピードカー」(混銑車)と呼ばれる細長いタンク車両に流しこまれて、次の工程へと送られる。送られた銑鉄は溶銑予備処理を施した後、転炉へ入れられ、鋼鉄へと変換される。』

中国特許構想へ募る疑念

中国特許構想へ募る疑念
FTグローバル・チャイナ・エディター ジェームズ・キング
https://www.nikkei.com/article/DGXZQODZ188JC0Y1A310C2000000/

『中国は革新的な技術や製品を生み出すために特許を確保するという野心を持っている。世界をリードする目標を掲げる一方、西側諸国のアナリストたちはネットワーク化された世界の中で、中国のテクノロジーに信頼が置けるか疑問を抱く。

中国国家知識産権局の葛樹氏はこのほど、人口1万人当たりの「価値が高く革新的な」特許件数を2025年に12件に引き上げる目標を明らかにした。15年は3.9件、20年は6.3件だった。…

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15年は3.9件、20年は6.3件だった。

新華社通信によると、葛氏は「我が国のイノベーションを生み出す能力が大幅に向上し、米国や日本との差が縮まることを意味する」と話した。世界知的所有権機関(WIPO)への国際特許出願件数は、20年に中国企業が首位となった。

特許件数よりも印象的だったのは、出願件数が前年に比べ16.1%伸びたことだ。主要国の中で最も高い成長率だった。1999年以降、中国企業がWIPOに登録した特許出願件数は200倍以上に増加している。

同様の傾向は欧州でも明らかだ。欧州特許庁(EPO)によると、中国企業が取得した特許は2020年に10%増加した。

中国はかつて「四大発明」と呼ばれた火薬、製紙、印刷、羅針盤を世に送り出した。長い時を経て、世界のイノベーションで再び主導権を握ろうとしている。

一方で、データプライバシーやサイバーセキュリティーに対する疑念が深まり、中国の革新的な技術が西側諸国で採用される妨げとなっている。近年、中国が国際機関から取得した特許の大半は、ユーザーのデータを収集するネットワーク技術に関するもので、中国の将来性にダメージを与える可能性がある。

豪戦略政策研究所(ASPI)のダニエル・ケーブ氏は「データのプライバシー保護に信頼があるテクノロジーや提供企業とそうでない企業との間で、世界が二分される可能性がある」と話す。

この点で中国は特に不利だ。中国の国内法では国の要求があれば企業にデータ引き渡しを義務付ける。例えば「国家情報法」では「いかなる組織または市民は法律に基づき国の情報活動を支援、援助、協力しなければならない」と定めている。

中国は個人情報保護法の制定を計画するが、まだはっきりしていない。アナリストたちは「中国政府の安全保障機関が個人情報にアクセスしたければ、法案可決後も問題なくアクセスできるだろう」と述べている。

こうした姿勢はアジアの国や企業にとって特に大きな課題だ。アジアの大手ハイテク企業の大半は中国に進出し、急成長する中国市場で製品やサービスを販売している。

知的財産や資本市場、販売網などで中国が他国とのつながりを切り離すことは不可能かもしれない。この10年間は、厄介な分離もあるが、互いに疑問を抱きながらも協力できる部分は協力するなどの繰り返しになる可能性が高い。

ジェームズ・キング氏
James Kynge 中国を中心にアジア情勢を25年以上にわたり取材するFTのグローバル・チャイナ・エディター。2016年に英財団が選ぶ金融分野のジャーナリスト・オブ・ザ・イヤーに。06年出版の「China Shakes the World」は19カ国語に翻訳された。香港駐在。

日経と英FTはアジアのテクノロジー情報に特化したニューズレター「#techAsia」を発行しています(日本語版の登録はこちらhttps://s.nikkei.com/techAsia)。新聞ではアジアBiz面向けに書き下ろしたコラムを月1回掲載します。

スパコン富岳、世界一の計算力で革新的AI開発に挑む

https://www.nikkei.com/article/DGXZQOHD163KW0W1A210C2000000/

『スーパーコンピューターで膨大なデータを学ばせ、創薬や材料開発、自動運転車などの画期となる人工知能(AI)を実現しようとする研究が進む。理化学研究所は世界最高峰のスパコン「富岳」の全計算能力を使って技術革新を目指す。欧米でも同様の動きは盛んで、計算力がAI競争の行方を握っている。

理研は2022年度にも富岳の全ての計算能力を使い、世界最大のAIを試作する。富岳は16万個のCPU(中央演算処理装置)を…

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富岳は16万個のCPU(中央演算処理装置)を持ち、例えばAIに使うと、1秒間に約2エクサ(エクサは100京)回の計算ができる。これを全て使い、創薬や材料開発、自動運転など分野ごとに画期的なAIの実現を目指す。

AIの開発は一般に、創薬や自動運転など目的ごとに関係するデータを大量に計算機に入力して学ばせる。データ量を増やしても性能が高まらなかったり、間違った判断をしたりする場合があった。だが近年、学習法の研究が進んで、データ量や計算機を増やせば性能を高められることが機械翻訳などでみえてきた。

現在では、スパコンの計算能力、学ばせるデータ量、計算結果を左右する項目「パラメーター」の数が重要と注目されている。パラメーターとは例えば病院の診断用のAIならば性別や年齢、既往歴といった項目だ。

スパコンを使うのは、大量のデータを学ばせる必要があるからだ。例えば自動運転車を開発する場合、1台が1年間走ると、カメラや光センサーから約2ペタ(ペタは1000兆)バイトものデータが集まるといわれる。

松岡聡・理研計算科学研究センター長は「創薬や自動運転、翻訳などでは、ペタバイト以上のデータを扱うことが普通になった。それだけのデータを使ってAIを作るには、優れたスパコンが不可欠だ」と話す。

理化学研究所のスパコン「富岳」(理研提供)

目指すのは画期的なAIの開発だ。米マイクロソフトの支援を受ける研究企業、オープンAIが20年6月に公開したAI「GPT-3」は、人に近い自然な文章を作れてイノベーションを起こしたといわれる。1750億ものパラメーターを扱う大規模な計算モデルを使って性能を高めた。

富岳は計算能力では現在世界1位だ。GPT-3が学習に使ったデータの約114倍にもなる5120テラ(テラは1兆)バイトのデータを学習したAIを動かせる。パラメーターの数も同等以上にはなる見込みだ。

松岡氏は「画像や化合物の構造データを大量に作ったり、高速でAIに覚えさせたりする。スパコンで作ったAIでないと画期的な創薬研究などはできない」と話す。足りないデータをAI自体に作らせ、効率的に学ばせる手法は今の主流だ。

理研は富岳で、病気に関わる体内のたんぱく質の構造を詳細に解析し、薬の候補物質を探す。コンピューター断層撮影装置(CT)などの医療画像を使い、がんの早期診断を目指す。30年代に実現が見込まれる「レベル5」と呼ばれる完全自動運転車を実現するAIの開発にも取り組む。

スパコンをAI開発に使う取り組みは、11年に米グーグルと米スタンフォード大学が始めた。現在は米中が先頭を走り、企業も目立つ。「米エヌビディアやマイクロソフトは世界トップ10に入るスパコンを持つ。中国の百度も取り組んでいる」(松岡氏)

欧州では、イタリアの約100の大学と公的機関が構成する研究者の組織「CINECA(シネカ)」が、世界最速のAI向けスパコン「レオナルド」を作る。1秒間に10エクサ回計算できる能力で、22年に運用を始める予定だ。サンツィオ・バッシーニ・ディレクターは「新型コロナウイルス感染症の治療に既存薬を転用する研究や、豪雨や地震などの予測に役立つ」と話す。

期待は大きい。米アルファベット傘下の英ディープマインドは20年11月、半世紀にわたる生物学の難題を解くAIを開発した。創薬につながるたんぱく質の立体構造を短時間で予測した。

今後も競争は続く見込みだ。オープンAIの試算によると、AIを作るのに必要な計算能力は約3.5カ月ごとに2倍になるという。産業技術総合研究所の小川宏高・人工知能クラウド研究チーム長は「今後もスパコンを使ったAIの開発競争は激しくなる」と言う。

勝ち抜くには、スパコンへの投資と人材育成が必要だ。産総研などは講習会を開き、人材育成に取り組んでいる。小川チーム長は「国内企業はスパコンにほとんど投資していない」と話す。大規模なAIを作る潮流に乗り遅れれば、日本の産業競争力をさらに落としかねない。(草塩拓郎)

多様な観点からニュースを考える
※掲載される投稿は投稿者個人の見解であり、日本経済新聞社の見解ではありません。

山崎俊彦のアバター
山崎俊彦
東京大学 大学院情報理工学系研究科 准教授
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ひとこと解説 スパコンがなぜ必要かという実例を1つご紹介します。記事でも言及があるGPT3の学習には”It was estimated to cost 355 GPU years and cost $4.6m.”とされています。約5億円のコストをかけねばならず、1枚のGPUだと355年もかかってしまう膨大な計算が必要です。

How GPT3 Works – Visualizations and Animations
https://jalammar.github.io/how-gpt3-works-visualizations-animations/

2021年4月2日 12:55いいね
0

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竹内薫
サイエンスライター
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別の視点 京は計算速度をウリにした結果、社会からあまり支持が得られませんでした。富岳は、その名のとおり、広い裾野を意識し、さまざまな分野で実際に活用してもらおうという姿勢が鮮明ですね。日本のAI開発はいまだ周回遅れと言われていますが、オールジャパン体制で巻き返しを図ってもらいたいです。

2021年4月2日 12:41いいね
1

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慎泰俊
五常・アンド・カンパニー株式会社 代表取締役
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別の視点 AIの構成要素はデータと演算性能とアルゴリズムであり、これらは相互補完的に強くなります。例えば、計算機の性能があがり、デジタル化されたデータが大量に集まったことで、アルゴリズムも進歩しているわけです。

ですので、演算性能が高いコンピューターがあるだけでは不十分で、大量のデータやアルゴリズムを開発する人材が必要なわけですが、この二点についてはすでに米中に大幅に遅れを取っており、現在のフェーズでのキャッチアップはもう難しいと思います。

ですので、次のフェーズで勝つために必要なものが何かを見極め、そこにリソースを割いていくべきではないでしょうか。

2021年4月2日 11:46いいね
6

キユーピー、ロボも作る 中小食品の人手支える データ集め自動で盛り付け

https://www.nikkei.com/article/DGXZQODZ1043D0Q1A310C2000000/

『キユーピーが生産性の低い食品業界を変えようとしている。画像データを駆使した総菜の自動盛り付けロボット、原料の検査装置を開発し、人手が足りない地方の中小食品会社に提供する。食料品製造業は従業員数で製造業最大の産業だが労働生産性が低い。マヨネーズだけでなくロボも作り、食品だけを売る会社からの脱却を目指す。

「ウィーン」。平底のケースに積まれた山盛りのポテトサラダに向かってロボのアームが伸びる。器用にポテトサラダ…

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器用にポテトサラダをつかむとプラスチックの容器に次々と盛り付けし、量もほぼ均等になった。これはキユーピーが東京都府中市の研究施設で開発を進める総菜の自動盛り付けロボットだ。

ロボの動きをよくみると、アームがつかむのは山盛りのポテトサラダの一番高く積み上がった部分だ。ケースの上に小型カメラが設置され、人工知能(AI)でポテトサラダの容量を3次元(3D)で把握する。これなら闇雲にポテトサラダをつかむことなく、個別の容器に盛り付けることができる。

ドレッシングなど液体の食品は、定量を注ぐだけなので自動化は簡単だ。一方で総菜のように形状が一定でない食品の盛り付けは難易度が高く、人手に頼らざるを得ない。キユーピーによると、ポテトサラダの場合、ジャガイモの皮むきなど様々な工程があるが、盛り付けにかかる作業人員は全体の6割程度を占める。これをロボに置き換えようとしている。
ポテサラで学習

キユーピーはAIに、ポテトサラダだけで数百の画像データを学習させた。まず大きなケースの中をポテトサラダで満杯にし、人手で盛り付けて総菜がどんどん減っていく様子を何度も撮影した。キユーピーは調味料だけでなく総菜事業もてがけており総菜作りの知見がある。撮影する角度や明るさを変え、数百種類の画像データを集めた。

さらにAIにデータを学ばせる「アノテーション」と呼ぶ作業で、白くてわかりにくいポテトサラダとケースの境界を把握できるようにした。数百のデータと3Dカメラを連動させ、山積みのポテトサラダの形が変わっても狙った場所をアームでつかめるようにした。

総菜の盛り付けは自動化が難しく手作業で行っている(キユーピーの工場)

1つの容器に盛り付ける時間は十数秒で、現時点でロボは試作機だが、誤差は10グラム程度で済んでいる。「人手じゃないと無理だと思っていた作業だが、容器によっては人手よりも早く盛り付けられる」(キユーピーの生産本部未来技術推進担当の荻野武テクニカル・フェロー)

2021年度にはラインを使った本格的な実証実験に入り、ロボの低コスト化に挑む。22年度にはキユーピーの総菜工場に導入する。キユーピーは300種類の総菜を作っており、いずれはポテトサラダ以外の総菜でも活用する方針だ。

キユーピーがポテトサラダなどを盛り付ける自動ロボに挑むのは理由がある。マヨネーズなどの調味料の販売を伸ばすには、調味料を使う食品会社の生産性改善が不可欠と考えている。

食品業界では味の素のような大手上場企業は自ら生産性改善を進めるが、多くの中小は人手不足が深刻で生産性も低い。キユーピーの業務用調味料を使う中小などがじり貧になれば、連結売上高(21年11月期予想で4000億円)の9割近くを国内で稼ぐキユーピーの事業基盤も揺らぎかねない。新たな収益源を模索する必要がある。

検査装置を外販

キユーピーは調味料や総菜だけでなく、データを活用した自動化のノウハウ提供に動く。17年には原料を自動で検査する装置も開発した。ベルトコンベヤーで流れる野菜のデータが必要なため、ジャガイモだけでも100万通りの良品の画像を撮影し、データを蓄積した。変色や変形といった不良品を発見すると空気を吹き付けて取り除くことで、原料検査を自動化できる。装置価格を海外製の10分の1と割安にし、外販もする。

いずれは原料検査装置、盛り付け自動ロボを組み合わせ、中小の食品会社に割安な自動化システムを提案する。システムには総菜など日配品の受発注履歴や天候、イベントによる需要予測をするためのデータも使う。

キユーピーは総菜について、購買履歴などの約30万件のデータを保有している。ここに中小食品会社を含めた様々なデータを組み合わせ、多くの企業が共有できるようにする。

人手不足の食品業界全体の生産性改善を実現できるかどうか。盛り付けロボなどデータを活用したキユーピーの自動化ビジネスが試金石になる。

生産性、製造業平均の5割

経済産業省の2019年の工業統計調査によると、食料品製造業の従業員数は114万人と製造業で最も多く、製造業全体の15%を占める。製造品出荷額も29兆円超で、輸送用機械器具製造業(70兆円)などに次ぐ規模となっている。
一方、18年度の企業活動基本調査をみると、食料品製造業の労働生産性は654万円となっており、製造業平均(1170万円)の5割強にとどまる。食品メーカーは中小企業が多く、導入コストの高いロボットによる自動化などが進んでいない。

厚生労働省によると、求人してもどのくらい必要数に足りないかを示す欠員率は「食料品、飲料・たばこ・飼料製造業」が2.1%と全製造業の(1.7%)より高く、人手不足感は強い。いかに安いコストで自動化を進め、生産性を上げられるかが長年の課題となっている。(逸見純也)