2025年2月8日2025年1月28日に投稿 投稿者 元)新人監督 — コメントを残すJ・ロバート・オッペンハイマー【あだ名はオッピーとか原爆の父とか】⁻2/8改訂 こんにちはコウジです。 「オッペンハイマー」の原稿を改訂します。今回の改定点はリンク切れ情報の改定です。 FanBlog閉鎖に伴うリンクは無効とします。 細かい文章も再考しています。しっかり正確に。 そして沢山情報が伝わるように努めます。 (以下原稿)Blu-ray ※日本語無し](輸入版) OPPENHEIMER 【スポンサーリンク】 【1904年4月22日生まれ~1967年2月18日没】 原爆の父オッペンハイマーオッペンハイマーは原爆の父と呼ばれている側面も ありますが、UCB(カリフォルニア大学バークレー校) では学生からオッピーという愛称で呼ばれていた 側面もありました。オッペンハイマーの人生は 喜怒哀楽に満ちています。 オッペンハイマーの人生を考えるにあたり、 筆者の第一の着眼点は彼もユダヤ系の血を引いている という部分です。ヒットラーが民族としてのユダヤ人達に焦点を当て迫害し、 敵視していた現実は動かしがたい事実です。 強制収容所に連行されるような世相の中で ユダヤ人達は非常な危機感を感じていたはずです。ユダヤ人たちが抱く危機感の中で20世紀初頭の歴史は進み、 天才達が育ち・団結して新しい物を生み出していた という側面があるのだと言えます。そんな時代に兵器製造の行為は肯定される話ではないのですが、 当時の論客達はユダヤ人迫害から話を初めて、 マンハッタン計画に進む流れを紹介していき、 大衆に納得し易い話を組み立てられたでしょう。ユダヤ系の物理学者達世界大戦終結後、100年近くがたとうとしています。 ユダヤ人に対しての考えは幾多の人が繰り広げてきた のではないかと思えますが、再度、私も強調します。具体的な物理の世界での登場人物はアインシュタイン 、 シュテルン、マックス・ボルン、ネイサン・ローゼン、 D・J・ボーム 、E・パウリ 、ランダウ、ファインマン、 ハンスベーテそして今回ご紹介するオッペンハイマーです。(今は此処迄しか思い浮かびませんが 後日、思い付くたびに補記します。)ユダヤ人メンバー中心に居てがもたらした今世紀初頭の 物理学の進展は急速でした。その進展は物理学に留まらず、工学、産業、 果ては政治体制に繋がっていきました。1917年ロシア革命に始まった社会体制の変化とも 同期していた、と言えるのでは無いでしょうか。20世紀初頭の閉塞感は、それを打ち破る様々な努力によって 大きく様変わりしていたと思えます。そして、昨今コロナで 不満が高まり、米中関係が緊張していく世相は、やもすれば 危ない世界に近づいてるようにも思えます。各人で理性的な判断・発言をしましょう。 今、方向付けが重要です。 オッペンハイマーの関心さて実際、オッパンハイマーは経済的に恵まれた 家庭で育ち、沢山のお小遣いをもらいながら すくすくと育ちます。そして、 オッペンハイマーは最終的に6つの言葉を操ります。 少年時代には鉱物学・数学・地質学・化学に関心を示し ハーバードを3年で終えてケンブリッジに留学します。そこから理論物理学のゲッティンゲン大学に進み ボルンと出会います。オッペンハイマーはボルンの指導の下で 研究を進め共同でボルン・オッペンハイマー近似等の業績を上げます。若い時代にボルンと近似に関する仕事をする以外に 一度帰国した後に二度目の訪欧でエーレンフェスト・パウリ・ボーア 等と交流し物理学での知見を育みます。暖かい人々が 次の時代の人材を育てたのです。 (2023年に別記事にまとめました)。その後、アメリカに戻りカリフォルニア工科大学やUCBで 教鞭をとりますが、第二次大戦勃発に伴い、オッペンハイマーは ロスアラモス国立研究所の初代所長に任命されます。ロスアラモス国立研究所で原爆を開発したのです。 この仕事は、世界のパワー・バランスを変え、 後の世界を大きく変えました。晩年のオッペンハイマー晩年、オッペンハイマーは成し遂げた仕事の意味を自問し、 後悔の言葉さえ残しています。戦争時代の原爆開発・使用は国としての アメリカの中で必要と判断されていましたが、 それ以後の時代では原爆を使わなくても各国が 持つだけで攻撃対象とされたりしますし、 外交で原爆が脅迫の道具として使われていたりします。そういったことにつながった発明をオッペンハイマーは 「罪」として捉えていて、水爆の開発には反対していたりもしました。オッペンハイマーには別の罪(?)もあります。 オッペンハイマーの時代は冷戦時代なので 学生時代からの共産党とのつながりを指摘され、 最終的には赤狩りの標的とされ続けていました。常時FBI(司法省管轄のアメリカ連邦捜査局)の 監視下にあったのです。1965年、がんの為に ニュージャージーの自宅で静かに生涯を終えました。合掌。 そして、2023/8/19に追記します。 映画宣伝の思惑でこの夏に「バーベンハイマー騒動」 が起きました。オッペンハイマーの伝記映画と バービー人形の映画が同日に放映されていました。 その中で、 米国の配給会社が「忘れられない夏になりそう!」 と発言した事に日本法人は遺憾の意を示しています。 米国の商戦主義が終戦記念日を控えた日本人の 感性に「カチン」ときたわけです。〆【スポンサーリンク】以上、間違い・ご意見は 以下アドレスまでお願いします。 最近は全て返信出来てませんが 必要箇所は適時、改定をします。nowkouji226@gmail.com舞台別のご紹介 時代別(順)のご紹介 アメリカ関係のご紹介へ イギリス関係のご紹介へ ドイツ関連のご紹介へ ケンブリッジ大学のご紹介へ UCBのご紹介へ 量子力学関係へAIでの作業(参考)2020/09/21_初稿投稿 2025/02/08_改定投稿 【このサイトはAmazonアソシエイトに参加しています】(2021年10月時点での対応英訳)Atomic bomb father OppenheimerOppenheimer was sometimes called the father of the atomic bomb, but at UCB (University of California, Berkeley), he was also nicknamed Oppenheim by students. Oppenheimer’s life is full of emotions. When thinking about Oppenheimer’s life, the first point to look at is that he also has Jewish blood.The reality that Hitler focused on and persecuted the Jews as an ethnic group and was hostile to them is an immovable fact. The Jews must have felt a great sense of crisis in the world of being taken to concentration camps. In that sense of crisis, the history of the early 20th century may have been that geniuses grew up and united to create new things. The act of manufacturing weapons is not affirmed in such an era, but the debaters at that time also started talking about the persecution of Jews and introduced the flow to the Manhattan Project, and assembled a story that is easy for the public to understand. Probably.Jewish physicistsAlmost 100 years have passed since then, and I suspect that many people have developed this idea, but I would like to emphasize it again. The characters in the concrete world of physics are Einstein, Stern, Max Born, DJ Baume, E. Pauli, Landau, Feynman,And this is Oppenheimer. (I can only think of it here now, but I will add it later whenever I come up with it.) The progress of physics at the beginning of this century brought about by such members was rapid. Its progress went beyond physics to engineering, industry, and even the political system.It can be said that it was in sync with the changes in the social system that began in the Russian Revolution in 1917. It seems that the feeling of obstruction at the beginning of this century was greatly changed by various efforts to overcome it. And it seems that the world, where dissatisfaction with Corona has increased and US-China relations have become tense these days, is approaching a dangerous world. Let’s make rational judgments and remarks by each person. Direction is important now.Oppenheimer’s interestWell, in fact, Oppanheimer finally manipulates six words. As a boy, he became interested in mineralogy, mathematics, geology and chemistry, finishing Harvard in three years and studying abroad in Cambridge. From there he goes to the University of Göttingen in theoretical physics and meets Born.Oppenheimer conducts research under the guidance of Born and jointly achieves achievements such as the Born-Oppenheimer approximation. He then returned to the United States to teach at the California Institute of Technology and UCB, but with the outbreak of World War II, Oppenheimer was appointed as the first director of the Los Alamos National Laboratory. So he developed the atomic bomb. This work changed the power balance of the world and changed the world later.Oppenheimer in his later yearsIn his later years, Oppenheimer asked himself what the work he had accomplished and even left a word of regret. It was judged that the development and use of the atomic bomb during the war was necessary in the United States as a country, but in the subsequent era, even if each country did not use the atomic bomb, it would be the target of attack, and diplomacy. The atomic bomb is used as a threatening tool. Oppenheimer saw the invention that led to that as a “sin,” and he even opposed the development of the hydrogen bomb.Oppenheimer also has another sin (?). Since Oppenheimer’s era was the Cold War era, he was pointed out that he had a connection with the Communist Party since he was a student, and eventually continued to be the target of the Red Scare. He was always under the supervision of the FBI (Federal Bureau of Investigation under the Department of Justice). In 1965, he quietly ended his life at his home in New Jersey because of cancer. Gassho.
2025年2月7日2025年1月27日に投稿 投稿者 元)新人監督 — コメントを残すフォン・ノイマン【映画作品「博士の異常な愛情」のモデル‗ノイマン型PC開発】‐2/7改訂 こんにちはコウジです。 「フォン・ノイマン」の原稿を改訂します。今回の改定点はリンク切れ情報の改定です。 FanBlog閉鎖に伴うリンクは無効とします。 細かい文章も再考しています。しっかり正確に。 そして沢山情報が伝わるように努めます。 (以下原稿)フォン・ノイマンの生涯 【スポンサーリンク】 【1903年12月28日 – 1957年2月8日】フォン・ノイマンの生い立ちノイマンはハンガリー人で恵まれた家庭に育ちました。 晩年のヒルベルトと交流をし、数学センスに 磨きをかけた逸話が残っています。【(1925年ころ)ヒルベルトの伝記を読んだジョニーはしきりにヒルベルトを訪れるようになったらしい。「40以上も歳の離れた2人の数学者が ヒルベルトの家の庭や書斎で何時間も話し合った。】 (ノーマン・マクレイ著「フォン・ノイマンの生涯」より)そして、戦争の時代にドイツを経てアメリカに亡命します。 ハンガリー名ではナイマン・ヤーノシュ:nɒjmɒnˌjɑ̈ːnoʃ、 ドイツ名ではヨハネス・ルートヴィヒ・フォン・ノイマン :Johannes Ludwig von Neumann、 アメリカではジョン・フォン・ノイマン(ジョニー)と名乗りました。理論家としてのノイマンの業績大きな業績として量子力学の黎明期に数学的定式化 を進めたのがノイマンです。「量子力学の数学的基礎」 という名著を1932年に残しています。また、ノイマン型 コンピューターを開発した業績も見逃せません。 経済学、気象予報学にも足跡を残す多才な人です。また、ノイマンは数値気象学を創設したと言えます。 自ら発展させたコンピューターの活用法として 地球の各場所での情報をもとに 数日後のお天気を予測していったのです。そんな、ノイマンは誰しもが認める天才です。 後述するプリンストン高等研究所時代にアインシュタインが ノイマンを評して天才と呼んでいたそうです。 (ノイマンもアインシュタインを天才と呼んでいたそうです) ノイマンは少年時代から英才教育を受け、ディケンズの小説を 一字一句間違えず暗唱していたと言われます。 また、車を運転しながら読書していたと言われます。 (しかそそもそも、ノイマンは運転が苦手。zwz)数学・物理学・コンピューター科学・気象学・経済学 で多才な才能を発揮した人です。 映画のモデルにもなっています。以前このサイトで掲載した映画作品「博士の異常な愛情」は フォン・ノイマンをモデルにしたと言われています。 (実際のキャラとはだいぶ違いますよ!!:))原子爆弾やコンピューターの開発フォン・ノイマンは1930年にプリンストンに招かれ、 プリンストン高等研究所の所員に選ばれています。因みに、その時に同時にメンバーとして選ばれた一人が アルベルト・アインシュタインでした。 戦争へ向かうアメリカで軍事関係の研究を進めます。特に、フォン・ノイマンはロスアラモス国立研究所で アメリカ合衆国による原子爆弾開発のための マンハッタン計画に参加します。アメリカという国家が 多くの才能をアメリカの理想の為に集めていました。 沢山の予算が動きます。昔からアメリカファーストです。そして、 弾道研究所に関わるENIACのプロジェクトに参加して以降、 ノイマンも電子計算機のプロジェクトを進めていくのです。ノイマンの別関心事として衝撃波の伝達 の研究分野がありました。 所謂「FAT・MAN」(長崎に落ちたプルトニウム型原子爆弾) のための爆縮レンズを開発していくのです。殺人兵器の開発に科学者が関わっていく良い例です。 「(効率的に)人を沢山殺そう」という考えと 「科学的探究心」は瞬時に置き換える事が出来るのです。 結果として科学者に殺意がなくても効果的な兵器が作れます。フォンノイマンの考え方を表す言葉名言として残されている一つをご紹介します。「思考こそが一次言語であり、 数学は二次言語である。 数学は、思考の上に作られた、 一つの言語に過ぎない。」実際に物理モデルを構築する前の「思考」が大事で、 それは掴み様の無い物です。幾何学的な図形で抽象的に 表現してみたり群論を使って整理してみたりします。 数学や物理モデルは思考を表現する道具となります。見つかった「秩序」を数学的表現で表すのはその後の段階で、 さらには大衆に分かるように色々な言葉で肉付けします。物理学者はこの作業を無限に繰り返さなければいけません。 そんなノイマンは1955年に骨腫瘍・あるいは、すい臓がん と診断されました。放射能に関わる研究を重ねた結果でもあります。 53歳の人生でした。 同僚のエンリコ・フェルミも1954年に 骨がんで亡くなっています。 フェルミも53歳の人生でした。「ジョニー(フォン・ノイマン)が臨終を迎えたウォルター・リード 陸軍病院では国防長官と副長官、それに陸海空軍の長官も参謀長たちもぐるり とベットを取り巻いて最後の一言にじっと耳を傾けていた」と言われます。」 (ノーママンクレイ著‗渡辺正訳「フォン・ノイマンの生涯」より)科学技術の発展の為に晩年を捧げた人生でした、 ご冥福をお祈りいたします。〆 ワールドトーク|日本人講師とオンライン英会話の無料体験レッスン【スポンサーリンク】 以上、間違い・ご意見は 以下アドレスまでお願いします。 問題点に対しては適時、 返信・改定をします。nowkouji226@gmail.com2021/10/01_初版投稿 2025/02/07_原稿改定サイトTOPへ 舞台別のご紹介へ 時代別(順)のご紹介 アメリカ関係のご紹介へ 電磁気関係へ 量子力学関係 別サイトでのメモ 【このサイトはAmazonアソシエイトに参加しています】 (2021年10月時点での対応英訳)The background of von NeumannNeumann is a Hungarian German who goes into exile in the United States. He is said to have been reciting Dickens’ novels word for word, having been educated as a gifted boy in Hungary for Naiman Janos: nɒjmɒnˌjɑ̈ːnoʃ and in Germany for Johannes Ludwig von Neumann. increase.He is also said to have been reading while driving a car. He is a versatile talent in mathematics, physics and computer science and is also a movie model. The movie work posted at the beginning is It is said to have been modeled after von Neumann.Development of atomic bombs and computersVon Neumann was invited to Princeton in 1930 and was selected as a member of the Princeton Institute for Advanced Study. By the way, one of the members who was selected at the same time was Albert Einstein. He pursues military research in the United States heading for war.In particular, von Neumann will participate in the United States’ Manhattan Project for the development of an atomic bomb at the Los Alamos National Laboratory. And Neumann will also proceed with this computer project by participating in the ENIAC project related to the Ballistic Research Laboratory.Another concern of Neumann was the field of study of shock wave transmission. He will develop a detonation lens for the so-called FAT MAN (plutonium-type atomic bomb thrown at Nagasaki). It’s a good example of how scientists get involved in weapons development. The idea of ”killing a lot of people (efficiently)” and “scientific inquiry” can be instantly replaced.A word that expresses the idea of von NeumannI would like to introduce one that remains as a saying. “Thinking is the primary language, Mathematics is a secondary language. Mathematics was built on thought, It’s just one language. “It is important to think before actually building a physical model, which is something that cannot be grasped. Try to express it abstractly with geometric figures or organize it using group theory. The mathematical expression of the found “order” will be expressed later, and will be fleshed out in various words so that the public can understand it.Physicists have to repeat this task indefinitely. Neumann was diagnosed with bone tumor or pancreatic cancer in 1955. He is also the result of his repeated research on radioactivity. His colleague Enrico Fermi also died of bone cancer in 1954. I pray for the souls of his later life for the development of science.〆 2025年2月6日2025年1月26日に投稿 投稿者 元)新人監督 — コメントを残すパウエル【素粒子の軌跡を記録する方法 を改良|アンデス山脈でπ中間子を観測】-2/6改訂 こんにちはコウジです。 「パウエル」の原稿を改訂します。今回の改定点はリンク切れ情報の改定です。 FanBlog閉鎖に伴うリンクは無効とします。 細かい文章も再考しています。しっかり正確に。 そして沢山情報が伝わるように努めます。 (以下原稿)世界の発見 【スポンサーリンク】 【1903年12月5日生まれ ~ 1969年8月9日没】 パウエルとハイゼンベルグとゾンマーフェルト単なる偶然の産物といえば偶然ですが、 今回ご紹介するセシル パウエルと ハイゼンベルクとゾンマーフェルトは 同じ誕生日でした。また同様に 西川 正治も同じ誕生日でした。 (別の分野ではウォルトディズニー、小林幸子)さて、 今回の紹介は英国のセシル パウエルです。 素粒子の軌跡を記録する方法 を改良しました。つまり、Photographic Emulsionsの中での粒子軌跡を直接記録する方法を採用したのです。当時は未知なる粒子が次々と発見され様々に予想 されていたのですが、観測手段も試行錯誤されていました。 例えば、霧箱で飛んでくる粒子の軌跡を捉えたり、 高い山の上で観測して飛来宇宙線の大気減衰を克服したり 写真技術を活用したりしました。パウエルの手法は写真のイメージから考えるのでしょうか。 そもそも、 博士課程の指導教員が霧箱の実験で有名なウィルソンと ラザフォードなのです。基本は感光のイメージですね。 もっとも一般的には「Geltin silver process(銀塩写真)」。 パウエルによるπ中間子の観測またパウエルは湯川秀樹が予想したパイ中間子の 観測・発見の為に研究スタッフを派遣しています。生成後の寿命が短く地表に到達できないパイ中間子観測の為に ボリビアにあるアンデス山脈の標高5000mの山から 上記乾板を使って発見しています。ダイナミックな観測だったと言えるでしょう。 加えて、気球を使い高度を確保したりもしています。 観測の為に様々な工夫をこらして結果を得ています。〆【スポンサーリンク】以上、間違い・ご意見は 次のアドレスまでお願いします。 最近は返信出来ていませんが 全てのメールを読んでいます。 適時返信のうえ改定を致しします。nowkouji226@gmail.com2020/12/15_初稿投稿 2025/02/06_改定投稿舞台別のご紹介へ 時代別(順)のご紹介 イギリス関連へ ケンブリッジのご紹介へ 熱統計関連のご紹介へ 量子力学関係へAIでの考察(参考)【このサイトはAmazonアソシエイトに参加しています】(2021年11月時点での対応英訳)Powell, Heisenberg and SommerfeldIt’s just a coincidence, but C. Powell, Heisenberg, and Sommerfeld have the same birthday. Similarly, Shoji Nishikawa had the same birthday.By the way, this time I would like to introduce you to Cecil Powell in the United Kingdom. The method of recording the trajectory of elementary particles has been improved. In other words, we adopted the method of directly recording the particle trajectory in Photographic Emulsions. At that time, unknown particles were discovered one after another and various expectations were made, but the observation method was also trial and error. For example, we captured the trajectory of particles flying in a cloud chamber, observed them on a high mountain to overcome the atmospheric attenuation of flying cosmic rays, and used photographic technology. Do you think of Powell’s method from the image of a photograph? I will check further if there is an opportunity.Observation of pions by PowellPowell also dispatches research staff to observe and discover the pions predicted by Hideki Yukawa. It has been discovered using the above-mentioned dry plate from a mountain at an altitude of 5000 m in the Andes Mountains in Bolivia for the purpose of observing pions that have a short life after formation and cannot reach the surface of the earth. It can be said that it was a dynamic observation. In addition, we also use balloons to secure altitude. We have obtained results by making various efforts for observation.〆 2025年2月5日2025年1月25日に投稿 投稿者 元)新人監督 — コメントを残すE・ウィグナー‗【ディラックの義理の兄|BCS理論を作ったバーディンの指導教官】⁻2/5改定 こんにちはコウジです。 「ウィグナー」の原稿を改訂します。今回の改定点はリンク切れ情報の改定です。 FanBlog閉鎖に伴うリンクは無効とします。 細かい文章も再考しています。しっかり正確に。 そして沢山情報が伝わるように努めます。 (以下原稿)素粒子と時空 【スポンサーリンク】 【1902年11月17日 ~ 1995年1月1日】その名を書き下すとユージン・ポール・ウィグナー(Eugene Paul Wigner)。ハンガリー生まれのユダヤ人です。後程詳しくご紹介しますが、ウィグナーはポール・ディラックの義理のお兄さんで、BCS理論の作成者3人組の中心人物、バーディーンの指導教官です。物凄い人脈を持っている人ですね。また、「原子核と素粒子の理論における対称性の発見」 に対して1963年のノーベル物理学賞を受賞しています。対称性に着目した素粒子の整理は有効で、その分類方法が 無ければ進まなかった話が沢山あります。 ドイツ・アメリカでのウィグナーユージン・ウィグナーは現在のベルリン工科大学を 卒業後にベルリン工科大学で勤務していましたが ナチスドイツのユダヤ人迫害に対して研究継続の困難 を感じアメリカに亡命をします。米国に亡命後はウィスコンシン大学で物理学の教授を務め、 その後にプリンストン大学で数学の教授を務めました。そんなウィグナーはレオ・シラードやエドワード・テラーらと、 ナチスドイツが原子爆弾を開発した時の危険性を アメリカ政府に対して訴えていきました。彼ならでは、の表現を使ってユダヤ人として ナチスの脅威を政府に伝えられたはずです。 実際にベルリンを追われた過去を持つウィグナーは 現実に当時の状況を分析していたのだろうと思います。実際、当時のドイツの科学の水準を分かっていて ナチスが有していた兵器を理解していたから、 ナチスによる原爆開発の危険を強く感じていたのだと思えます。 ただし、 その後の歴史を知っている今の我々にとって見たら取り越し苦労です。ノルマンディー上陸作戦以降の連合軍の通常兵器での反攻を思えば、 優秀な国だとはいえ、一国のドイツがヨーロッパ大陸を長期間占領 し続ける事は出来なかったでしょう。政治のバランス。現在で考えると強大化する中国に対して 欧米諸国がどういった対応をするか気になる所ですよね。何はともあれ、 英米が原爆を所有するきっかけをウィグナー達は作ったのです。 原爆とウィグナー又、ウィグナーはアメリカの原爆開発のきっかけとなった アインシュタイン名による大統領宛書簡の起草に対して シラードやテラーと連名で加わりました。加えて、 原爆を開発するマンハッタン計画にはメンバーとして加わりました。晩年にウィグナーは哲学的な傾向を深め、 講演録「自然科学における数学の理不尽な有効性」 を残しています。著名なこの著作は多分野に影響を与えています。最後にウィグナーの妹は食事の席にディラックを招いた縁で、 彼の奥さんになっています。とても意外な取り合わせですね。〆【スポンサーリンク】以上、間違い・ご意見は 以下アドレスまでお願いします。 最近全て返事が出来ていませんが 全て読んでいます。 適時、改定をしていきます。nowkouji226@gmail.com2021/04/06_初版投稿 2025/02/05_改定投稿サイトTOPへ 舞台別のご紹介へ 時代別(順)のご紹介 ドイツ関連のご紹介へ アメリカ関連のご紹介へ 量子力学関係へAIでの考察(参考)【このサイトはAmazonアソシエイトに参加しています】 (2021年11月時点での対応英訳)If you write down the nameEugene Paul Wigner.He is a Hungarian-born Jew. As I will explain in detail later, Wigner is Paul Dirac’s brother-in-law and the supervisor of Bardeen, the center of the trio of creators of BCS theory. He has a tremendous network of contacts, isn’t he? He also received the 1963 Nobel Prize in Physics for his “discovery of symmetry in the theory of nuclei and elementary particles”. There are many stories that the arrangement of elementary particles focusing on symmetry is effective and would not have progressed without the classification method.Wigner in GermanyEugene Wigner worked there after graduating from the current Berlin Institute of Technology, but found it difficult to continue his research on the persecution of Jews in Nazi Germany and went into exile in the United States.After his exile in the United States, he was a professor of physics at the University of Wisconsin and then a professor of mathematics at Princeton University. Wigner, along with Leo Szilard and Edward Teller, appealed to the US government about the dangers of Nazi Germany developing an atomic bomb.I think Wigner, who had a past of being ousted from Berlin, was actually analyzing the situation at that time. In other words, he knew the level of German science at the time and understood the weapons that the Nazis had, so it seems that he was strongly aware of the danger of the Nazis developing an atomic bomb. However, for those of us who know the actual history, it is a difficult move. Given the counterattack of the Allied forces with conventional weapons since the Invasion of Normandy, Germany would not have been able to continue to occupy the continent for a long time, albeit excellent. When you think about it now, you are wondering how Western countries will respond to the growing power of China. In any case, the Wigners created the opportunity for Britain and the United States to own the atomic bomb.Atomic bomb and WignerWigner joined Szilard and Teller jointly in drafting a letter to the president in the name of Einstein, which triggered the development of the American atomic bomb. In addition, he joined the Manhattan Project to develop the atomic bomb as a member.In his later years Wigner deepened his philosophical tendencies, leaving behind his lecture “The Unreasonable Effectiveness of Mathematics in the Natural Sciences”. His prominent work has influenced many disciplines. Wigner’s sister is also his wife because he invited Dirac to his dining table. It’s a very surprising combination.〆 2025年2月4日2025年1月24日に投稿 投稿者 元)新人監督 — コメントを残す和達清夫【マグニチュードの概念を考え始めて、気象台長を務めた】-2/4改定 こんにちはコウジです。 「和達清夫」の原稿を改訂します。今回の改定点はリンク切れ情報の改定です。 FanBlog閉鎖に伴うリンクは無効とします。 細かい文章も再考しています。しっかり正確に。 そして沢山情報が伝わるように努めます。 (以下原稿)自然の恵み 【スポンサーリンク】 【1902年(明治35年)9月8日 – 1995年1月5日】愛知県に生まれた和達(わだち)清夫は和達三樹のお父様です。 (和達三樹の名は教科書でおなじみなのではないでしょうか) 和達清夫は地球科学に足跡を残し、特に気象学や地震学で 有名です。いわゆる「マグニチュード」の概念は和達清夫の研究が ヒントとなったと言われています。個々の地点で感じられる(観測される) 「震度」に対して地震そのものの大きさ(震源地での大きさ)を 表す指標が「マグニチュード」です。 マグニチュードの概念はその後、地震が起きるたびに活用されて 非常に重宝な概念として使われています。あたり前に使われています。 先進的な研究を続けて震源の深さから範囲も考えてマグニチュード の概念に至ります。地震について更に深く考えてみたいと思います。 今では子供でも知っていますが地震は波で震源から 遠ざかれば遠ざかる程に減衰します。そして具体的には初期微動と本震から構成され(P波とS波から構成され)、 其々が 振動数と振幅を持ちます。 2つの構成波が、それぞれパラメターを持つのです。そもそも和達清夫の博士論文は 「Shallow and deep earthquakes」 でした。和達清夫の経歴を振り返れば、東京帝國大学理学部物理学科を卒業後に中央気象台に勤務していきます。気象台では第6代気象台長を務めました。和達清夫の時代から物理学が実学として活用されていきます。地球物理学を実務に適用したのです。和達清夫は気象観測の黎明期において指導的な役割を果たしました。1960年から(第5代)日本学術会議議長(第17代)日本学士院院長、埼玉大学学長、日本環境協会会長などを歴任しました。和達清夫は1985年には文化勲章を受勲しています。そして92歳で亡くなっています。 テックアカデミー無料メンター相談 【スポンサーリンク】〆最後に〆以上、間違い・ご意見は 以下アドレスまでお願いします。 適時、返信・改定をします。、nowkouji226@gmail.com2022/10/07_初回投稿 2025/02/04_改訂投稿サイトTOPへ 舞台別のご紹介へ 時代別(順)のご紹介 日本関連のご紹介 東大関連のご紹介 力学関係のご紹介へ 量子力学関係へAIでの考察(参考)【このサイトはAmazonアソシエイトに参加しています】 (2021年10月時点での対応英訳)Wadachi Kiyoo born in Aichi is father of Miki Wadachi.(whether the name of Miki Wadachi is not familiar with a textbook) Kiyoo Wadachi leaves a footprint for earth science and is famous for meteorology in particular and seismology.It is said that a study of Kiyoo Wadachi became the hint as for the concept of so-called “magnitude”. Whenever an earthquake gets up afterwards, the concept of the magnitude to express size (size at the epicenter) of the earthquake itself for “the seismic intensity” that is felt to be individual points (is observed) is utilized and is used as a very useful concept. It is used in front of the area. Wadachi continue an advanced study and think about the range from the depth of the seismic center and lead to a concept of the magnitude.In the first place the doctoral dissertation of Kiyoo Wadachi “Shallow and deep earthquakes” I did it in this.If look back on a career of Kiyoo Wadachi, Tokyo emperor country University department of science physics subjectAfter graduating from this, the Central Meteorological Observatory works.Wadachi acted as Mayor of the sixth meteorological observatory in the meteorological observatory.Physics is utilized as practical science from the times of Kiyoo Wadachi.Wadachi applied geophysics to business.Kiyoo Wadachi played a leading role in the dawn of the weather observation.In 1960 (the fifth) Chairperson of Science Council of Japan (the 17th) Japan Academy’s director,Wadachi successively held Saitama University’s president, Japanese environmental association’s chairperson.As for Kiyoo Wadachi, Conforment of honor is doing the Order of Culture in 1985.Wadachi die at 92 years old. 2025年1月1日に投稿 投稿者 元)新人監督 — コメントを残すあけましてオメデトウございます。今年も宜しくお願い致します。【@2025元旦】_1/1投稿 こんにちはコウジです。 「オメデトウございます」の原稿を投稿します。投稿前に誤字がありました。 細かい文章も再考しています。しっかり正確に。 そして沢山情報が伝わるように努めます。 (以下原稿)あけましておめでとうございます。今年も宜しくお願い致します。個人として今年は新しいことを色々と始める積りですので 物理学の考察には時間を使わなくなってくると思えます。昨年度のノーベル賞受賞を思い出してみても、 AI関連での発展が顕著なので、そうした考察を追いかけます。先ずは新しい知見である「プログラム学習」を身に付け、 次々と最新トレンドを追いかけられるように体制を整えます。その中で、進展に合わせて過去の科学史を振り返り 新しい意義を考察していきたいと思うのです。 (年初は書評の再考、サイト内リンクの確認をします)実際、A8が運営するFanBlogが4月で閉鎖するという情報があるので 本ブログからのリンクをチェックしていかないといけませんね。今年も宜しくお願い致します。〆【スポンサーリンク】以上、間違い・ご意見は 以下アドレスまでお願いします。 最近全て返事が出来ていませんが 全て読んでいます。 適時、改定をします。nowkouji226@gmail.com2025/01/01_初稿投稿時代別(順)のご紹介 アメリカ関係へ 電磁気関係へ 熱統計関連のご紹介へ【このサイトはAmazonアソシエイトに参加しています】 2024年10月31日2024年12月2日に投稿 投稿者 元)新人監督 — コメントを残す【Topic】長瀬産業が東北大と巨大顕微鏡ナノテラスを運用に参画 亜光速で電子を加速先ず、本記事は科学技術の進展に伴う産業でのトピックです。商社が巨大加速器を使い開発製造機能を強化する異色の取り組みでもあります。日経新聞の2024年9月の記事をきっかけとして記述していきます。第二次大戦以降にサイクロトロンの技術は進化し、人工元素の生成や素粒子の反応過程の研究で活用されてきました。本記事で注目しているのは2024年4月から仙台で稼働している巨大顕微鏡といえる「ナノテラス」です。ナノテラスは一周350mの円形装置の中で電子を加速します。単純な高校生レベルの理解でも、速度をもった価電子が磁場の力で加速していく様子が想像できるでしょう。ナノテラスの加速部では亜光速(ほぼ光速度)の電子の束が運動します。更に磁場で振動させることで「非常に強い放射光」が放出されるのです。(技術詳細は後日補足します。)メーカー商社の戦略化学商社大手の長瀬産業がナノテラスに資金を投入して新素材の開発を進めます。(一口)5千万円の加入金を投じて研究を開始しました。メーカー商社(どっちやねんw)として開発製造に挑みます!!一口の加入金で10年間利用します。 【長瀬産業は「メーカー商社」を自称していますが登記上は「卸売業」です。】巨額の加入金を支払っている長瀬産業は優先的にナノテラスを使う立場にあります。それにせよ巨額の開発投資です。商社なのに凄い、と思います。構造の変化を動画でナノテラスの大きな特徴は連続した変化として現象を把握できる点です。画像を使って連続した現象を見れます。モノが壊れていく過程、物が剥離していく過程を原子サイズの大きさ(レベル)で観察できます。一例として粉ミルクを圧縮成型する過程では急激に「力をかけにくくなる」変曲点が存在します。その時の個々の粒子の変形状態は今までは可視化出来ませんでした。また、2ナノのサイズで開発が進む次世代半導体の世界でも活等出来ると期待されています。配線に対しての樹脂コーディング過程をチェックできます。防湿・防塵・耐薬といった特性を維持するためのコーディングをチェックする事で高精度の計測を完成させています。(詳細は特許に関わるので「非公開」のようです)ナノテラスは国内で他に類を見ない制度で精度よく短時間で減少を観察できる放射光施設です。 需要ありきの市場参入今回の長瀬産業の研究参画では大きな特徴があります。それは売り上げの大半を商社機能で稼いでいく長瀬産業ならではの販売戦略です。グループ外企業との共同研究でのノウハウ・技術が蓄積されると同時に、長瀬産業が販売の中で得ている「市場の製品ニーズ」を長瀬産業が結びつけて開発を進めていけるのです。いわば「需要ありきのマーケットイン」が出来る事です。すでに顧客との会話の中で利用をしていきたいというニーズが多々あり利用計画が立てられないほどだそうです。〆大学教科書・専門書・医学書 専門買取サイト「専門書アカデミー」【スポンサーリンク】以上、間違い・ご意見は 以下アドレスまでお願いします。 問題点に対しては 適時、返信・改定をします。nowkouji226@gmail.com2024/10/31‗初稿投稿 2024/12/12_改訂投稿旧舞台別まとめへ 舞台別のご紹介へ 時代別(順)のご紹介 力学関係へ 電磁気関係へ 熱統計関連のご紹介へ 量子力学関係へ【このサイトはAmazonアソシエイトに参加しています】 2024年10月10日2024年12月5日に投稿 投稿者 元)新人監督 — コメントを残す【Topic_速報】なんと、2024年のノーベル化学賞もAI関連でした ノーベル化学賞もAI関連2024年度はノーベル化学賞でもAI関連の人物が受賞をしました。デミス・ハサビス氏(Googleディープマインド)ジョン・ジャンパー氏(Googleディープマインド)、米ワシントン大学のデービット・ベーカー氏が受賞しました。前者の二人は「タンパク質の構造予測」が受賞理由です。ベーカー氏の受賞は「計算でのタンパク質設計」に対しての評価でした。先日の物理学賞の発表でも物理学の主流と異なる分野の人物の受賞で意外に思われた方も多いと思います。そうした時代なのです。ノーベル化学賞でもAI関連の技術開発(研究?)が評価されました。タンパク質の構の造予測ハサビス氏とジャンパー氏は構造予測で成果を出しました。アルフォードと名付けた技術でタンパク質の構造予測をします。数百にのぼるアミノ酸の解析にAIを使い手間暇を大幅に減らしたのです。ハサビス氏は旧ディープマインドの共同創業者でもあります。Demis Hassabis(デミス・ハサビス)とJohn Jumper(ジョン・ジャンパー)―「タンパク質の構造予測」Google DeepMindでCEO(最高経営責任者)を務めるDemis Hassabis氏と同社のJohn Jumper氏は、AIを活用したタンパク質の構造予測に大きく貢献しました。彼らが開発したAlphaFoldは、これまで数十年にわたって科学者たちが直面してきた難題、つまりタンパク質の折り畳み問題を解決するための画期的なツールです。タンパク質のアミノ酸配列からその立体構造を予測することは非常に困難とされてきましたが、AlphaFoldはこれを高い精度で達成しました。ハサビス氏は少年時代は「天才チェス少年」として活躍し、その中で自分の思考が他社とどう違うか考え続け、AIの世界にのめり込んでいきました。その過程で神経学者として研究を続ける時期がありました。その時に人間の脳をまねた情報処理の手法を研究していきました。その成果がAlphaFoldなのです。具体的には、AlphaFoldはタンパク質の一次配列から三次構造を予測し、これにより薬剤の設計や病気の理解に新たな道を開くことになりました。従来の実験的な方法と比べて、予測にかかる時間やコストを大幅に削減でき、これまで予測が困難だったタンパク質の構造も特定できるようになりました。タンパク質の設計ベーカ氏は創薬の分野で成果をあげています。ロゼッタフォールドと名付けた技術で医療分野に有効なタンパク質を設計してきたのです。David Baker(デービット・ベーカー)―「計算でのタンパク質設計」ワシントン大学のDavid Baker氏は、計算技術を駆使したタンパク質の設計において顕著な業績を挙げました。彼の研究チームは、AIや計算アルゴリズムを利用して、自然界に存在しない新しいタンパク質をデザインする技術を開発しました。これにより、酵素の設計や新しい材料の開発、医療用タンパク質の創出など、応用可能な分野が飛躍的に広がりました。具体的には、彼らの技術は、疾患治療や環境に優しい産業プロセスの実現に役立つ新しい酵素を作り出し、これまでにない形で生物学的システムをエンジニアリングすることを可能にしています。従来の実験に頼るアプローチでは不可能だった分子レベルの設計が、計算手法によって可能となり、さまざまな実用的な応用が期待されています。AIのノーベル化学賞への貢献2024年のノーベル化学賞は、AI技術が科学に与える影響の大きさを象徴しています。これまで分子生物学や化学の研究は実験に依存していましたが、AIが計算による予測や設計を可能にし、科学的発見のスピードと精度を飛躍的に向上させました。今回の受賞は、科学の最前線でAIが果たす重要な役割を強調するものと言えるでしょう。最後に懸念ヒントン氏が懸念点をあげている事は忘れてはいけません。「AIが人間を排除するリスクを懸念している」と危惧感を抱いているのです。ジョークを理解し、常人以上の流暢な会話をこなし、判断力に優れるAIは現実のものです。もはや、チェスは将棋で名人クラスの人物を負かしているのです。そんなAIが人間に不利益を働く思考を作り得るのです。〆【スポンサーリンク】以上、間違い・ご意見は 次のアドレスまでお願いします。 最近は返信出来ていませんが 全てのメールを読んでいます。 適時返信のうえ改定を致しします。nowkouji226@gmail.com2024/10/10_初版投稿 2024/12/15‗改訂投稿(旧)舞台別のご紹介 纏めサイトTOPへ 舞台別のご紹介へ 時代別(順)のご紹介 イギリス関係のご紹介 力学関係のご紹介へ 熱統計関連のご紹介へ【このサイトはAmazonアソシエイトに参加しています】 2024年10月9日2024年12月3日に投稿 投稿者 元)新人監督 — コメントを残す【Topic_ノーベル賞2024速報】2024年のノーベル物理学賞はジェフリー・ヒントン 新しい知見としてのAI 受賞の前から2024年度のノーベル物理学賞では 「AI」関連が取りあげられるのではないか、と噂されていました。 現代ではAIが大きな関心となっており、他分野での 応用技術が商用化されています。社会や経済を大きく変えつつあります。そうした中で2024年度のノーベル物理学賞は ジェフリー・ヒントンとジョン・ホップフィールドが AI関係で受賞しました。ニューラルネットワーク という新しい知見が世界を変えているのです。ジェフリー・ヒントン(Geoffrey Hinton_1947年12月6日 -)ジェフリー・ヒントンは、ディープラーニング分野のパイオニアであり、特に「バック・プロパゲーション・アルゴリズム」の提唱で知られています。当該アルゴリズムは、ニューラルネットワークの学習を効率化するために重要な役割を果たし、現代のAI技術の発展に大きく貢献しました。バロー、ニュートン、マクスウェル、ケルビン卿、ラザフォード、ボーア、チャドウィック、レイリー卿、JJトムソン、ディラック、ホーキンスがここで議論しました。そしてヒントンも。 ケンブリッジで心理学を専攻していましたが、 先進的な研究である人工知能のモデル化をカナダで進めます。 そうした中で 「脳の構造が何かを学ぶのに適しているのは明らかだ」 と感じて、信念ともいえる先見性で研究を続けました。 【本記事中での太字部は2024年10月9日付の 日経新聞からの引用です(以下同様)】 計算機の性能向上という背景もありますが、 ニューラルネットワークという構造がAIの進化に 大きな役割を果たしたと言えます。ヒントンは Googleで働きつつ、トロント大学で研究を続け、 ディープラーニングの商用化にも貢献しました。 また、AIのリスクについても積極的に発言し、 倫理的な側面にも注力しています。こだわる所はこだわり、 持論を貫き「自分は頑固だからね」と語る研究者です。 ヒントンの主な業績バックプロパゲーションアルゴリズムの開発ディープラーニングの応用によるAIの飛躍的進展AIの倫理や安全性に関する問題提起ジョン・ホップフィールド(John Hopfield)ジョン・ホップフィールドは「ホップフィールド・ネットワーク」として知られるニューラルネットワークの一種を提唱した物理学者です。このモデルは、人間の脳にインスパイアされたコンピュータシステムを構築するための基礎を築き、パターン認識やデータの記憶と復元に使用される理論的フレームワークを提供しました。彼の研究は、ニューラルネットワークの理解を深めるとともに、物理学と計算科学の橋渡しとなっています。主な業績ホップフィールド・ネットワークの提唱神経科学とコンピュータ・サイエンスの融合研究ニューラル・ネットワークの理論的基礎の確立この二人の研究はAIの進展において非常に重要であり、彼らの知見は現在の技術に深い影響を与え続けています。ジェフリー・ヒントンの新規性特に筆者はジェフリー・ヒントンに注目していて彼の唱える Y = A /(2040-X)という公式を記事化してます。サイトdirac226.com での2024年4月の記載でした。ヒントン氏の弟子の議論を記載した記事です。AIの活用により「人間社会の生産性が2040年頃には発散する」という内容です。ジェフリー・ヒントンのもともとの専門は実験心理学的なアプローチです。また、AIが物理学かな?と思う人も居るかもしれませんが、私の中では全くつながる世界です。なにより、ジェフリー・ヒントンはAIの基本的な考え方として人間の脳活動を模倣した「ニューラル・ネットワーク」の仕組みを深化させました。人間の脳の機能を模倣した人工知能の中核的な技術です。以下に、ニューラルネットワークの具体的な仕組みを解説します。ニューラルネットワークとは?ニューラルネットワークは、生物の神経系、特に脳のニューロンの働きをモデル化したもので、AIがデータを学習し、複雑なパターンを認識・生成するための基本的な構造です。個々の「ニューロン」に相当するノードが層状に配置され、これらが互いに連結されて信号(データ)を伝達します。信号は重み付けされて処理され、学習プロセスの中でこの重みが調整されていきます。ニューラルネットワークの構造ニューラルネットワークは、主に3つの層で構成されています。1. 入力層 (Input Layer)入力層は、ネットワークに供給されるデータを受け取る部分です。各ノード(ニューロン)は一つの入力データを受け取り、それを次の層に送ります。例えば、画像処理の場合、各ピクセルの値が入力データとなります。2. 隠れ層 (Hidden Layer)入力層からの信号は隠れ層に伝達され、複雑な計算処理が行われます。隠れ層が多層に渡る場合、これを「ディープラーニング」と呼びます。この層では、特徴抽出やパターン認識などの高度な処理が行われ、モデルの精度を向上させます。隠れ層が多いほど、モデルはより複雑で高度なタスクに対応できるようになります。3. 出力層 (Output Layer)最後に、処理された信号が出力層に送られ、予測結果や分類結果として出力されます。例えば、画像が「犬」か「猫」かを分類する場合、出力層は「犬」または「猫」という結果を返します。ニューラルネットワークの学習方法ニューラルネットワークは、「バックプロパゲーション(誤差逆伝播法)」を用いて学習を行います。これは、出力と正解の誤差を計算し、その誤差を各層に逆方向に伝播させることで、各ノード間の「重み」を調整するプロセスです。この方法により、モデルは徐々に正確な出力を生成する能力を高めます。活用例ニューラルネットワークはさまざまな分野で応用されています。以下は代表的な活用例です。画像認識:写真やビデオの中から物体や顔を認識する技術。Googleの画像検索やスマートフォンの顔認識機能に利用されています。音声認識:音声データをテキストに変換し、会話内容を解析する技術。SiriやGoogleアシスタントなどの音声アシスタントに応用されています。自然言語処理 (NLP):言語データを解析し、翻訳や文章生成、感情分析などを行う技術。翻訳サービスやチャットボットに利用されています。ジェフリー・ヒントンの研究が深化させたニューラルネットワークは、AI技術の中でも特に重要な要素であり、現代の技術社会に大きな影響を与え続けています。ニューラルネットワークの優位性ヒントンの作り上げた「アレックスネット」は2012年に開かれた画像認識関連の大会で高得点をあげました。また同氏が率いるトロント大学のチームはゲーム関係の大会でも成果を収めています。「ヒントン氏が米エヌピディアの画像処理半導体(GPU)をつかった」実績が同半導体の評判を大きく広げました。2024年10月現在でエヌピディア社は過去最大の企業価値を持つ半導体メーカーとして君臨しています。(時価総額3兆ドル)ジェフリー・ヒントン氏の功績はAI分野において非常に重要であり特に彼が提唱・開発した技術や成果は、画像認識やディープラーニングの飛躍的な進展をもたらしました。以下に、彼の代表的な実績を具体的に解説します。アレックスネット (AlexNet) の成功2012年、ジェフリー・ヒントン氏とその弟子であるアレックス・クリージェフスキー (Alex Krizhevsky) が開発した「アレックスネット」は、ILSVRC(ImageNet Large Scale Visual Recognition Challenge)という画像認識の世界大会で圧倒的な成功を収めました。アレックスネットは従来のモデルを遥かに凌駕し、ディープラーニングの可能性を世界に示しました。主な特徴と成果深層ニューラルネットワークの使用:アレックス・ネットは、8層に渡る深層ニューラルネットワークを用いて画像を処理しました。エラー率の大幅な削減:アレックスネットは、他のチームが達成したエラー率を大幅に下回り、画像認識の分野で革新をもたらしました。ディープラーニングの普及:この成功により、ディープラーニングが多くのAIプロジェクトで主流となり、その後の技術発展に貢献しました。トロント大学のゲーム大会での成果ヒントン氏が進化させた原理は、ゲームにおけるAIの活用でも優れた成果を出しました。特に、強化学習やニューラルネットワークの技術を駆使し、ゲームのプレイにおいて人間以上のパフォーマンスを発揮することに成功しました。主な成果強化学習の応用:AIエージェントがゲーム内での行動を学習し、最適な行動を取るための強化学習アルゴリズムを発展させました。AIのパフォーマンス向上:人間のプレイヤーを超えるAIを開発し、ゲームやシミュレーションの分野でもAIが強力なツールとなることを証明しました。 AIが人間を超えるプレイ:強化学習を用いたAIを開発し、ゲームにおいて最適なプレイを学習させました。これにより、AIが人間のプレイヤーよりも効率よくゲームを進められることが証明されました。ゲームAIの進化:特に、戦略ゲームやリアルタイムのゲームにおいてAIが優れた成果を収め、AIの応用範囲が広がりました。これにより、ゲーム業界でもAIが注目され、エンターテインメント分野での利用が進んでいます。この実績により、ゲームやシミュレーション分野でAIの活用が急速に進み、技術の進化だけでなく、商業的な成功にもつながりました。NVIDIAのGPUを用いた功績ヒントン氏は、AI研究において米エヌビディア (NVIDIA) 社のGPU(画像処理半導体)を使用することで、ディープラーニングの計算効率を劇的に向上させました。これにより、従来のCPUでは処理が困難だった大量のデータを短時間で処理できるようになり、AI技術の急速な発展を支えました。主な成果計算速度の飛躍的な向上:GPUの並列処理能力を活用し、ディープラーニングの訓練時間が大幅に短縮されました。NVIDIAの評判を高める:ヒントン氏の成功により、NVIDIAのGPUはAI研究の中核ツールとしての地位を確立し、2024年時点で同社は時価総額3兆ドルに達するなど、過去最大の企業価値を持つ半導体メーカーとなりました。2024年10月現在の影響ヒントン氏のこれらの実績は、AI研究と商用化の両面で大きな影響を与え続けています。彼が発展させた技術や使用したツール(特にNVIDIAのGPU)は、現在でもAIの進化を支える基盤として機能しており、AI産業全体の成長を促進しています。今後の物理学とAI物理学における知識の追求は、AIの登場で新しい段階に入ったという印象を受けます。第一回のレントゲンの受賞の時代からはより実験と結びついた実証的な現象理解が次々と進んでいきました。量子力学、素粒子物理学、物性物理学といった新世界で人類は知見を広めてきました。そうした現象理解はこれからも続きます。同時に、現代における革命的な技術である「AI」が急激な変化をもたらして、恩恵を与えていることも確かです。その意味で2024年の受賞は時代を反映していると言えます。「二人が貢献したAIの技術革新と発展は、他の物理学の大きな推進力となっている」とノーベル賞の選考委員会は称えています。具体的には以下の事例を評価してます。具体的に解説します。ヒッグス粒子の発見ヒッグス粒子の発見は、2012年にCERNの大型ハドロン衝突型加速器(LHC)を使用して実現しました。この粒子は、1964年にピーター・ヒッグスらによって予測されたもので、物質の質量の起源を説明する重要な要素です。役割と意義:ヒッグス粒子は「ヒッグス場」という見えないフィールドと関係しており、これが他の素粒子に質量を与える役割を果たします。質量の存在理由を解き明かすことで、標準模型と呼ばれる物理学の基本理論を補完しました。発見の重要性:この発見により、物理学者たちは物質の基本的な性質を理解するための手掛かりを得、宇宙の成り立ちに関するさらなる研究が進展しました。重力波の検出2015年、アメリカのLIGO(レーザー干渉計重力波観測装置)は、重力波の直接検出に成功しました。重力波は、アインシュタインの一般相対性理論で予言された時空の歪みを示す波で、ブラックホールや中性子星が衝突したときに発生します。役割と意義:重力波は、宇宙の深遠な出来事を探知する新しい手段を提供しました。これまで光や電磁波では捉えられなかった現象を観測できるようになり、宇宙の起源やブラックホールの性質に関する新たな洞察が得られるようになりました。発見の重要性:重力波の検出は、天文学や宇宙物理学に革命をもたらし、これまで理解されていなかった天体現象の解明が進むきっかけとなりました。ブラックホール観測2019年、Event Horizon Telescope(EHT)によって史上初めてブラックホールの「写真」が撮影されました。この画像は、地球サイズの望遠鏡を使ってブラックホールの影を直接観測したものです。役割と意義:ブラックホールは、光さえも脱出できない強い重力を持つ天体で、その存在は理論的に予測されていましたが、実際に観測されたのは初めてです。これにより、ブラックホールが実在し、一般相対性理論が正しいことが改めて確認されました。発見の重要性:この観測は、宇宙の極限状態に関する理解を深め、ブラックホールが周囲の物質やエネルギーとどのように相互作用するかを知る手がかりを提供しました。これらの成果は、AI技術の進歩によるデータ解析やシミュレーション技術の向上があったからこそ可能になった部分も大きく、物理学とAIの相互作用が未来の科学研究を大きく推進する役割を果たしています。 4oノーベル賞を創設したアルフレッド・ノーベルの当初の理念(遺言) を最後に残します。「(ノーベル賞は) 人類にもっとも大きく貢献した科学者に贈る。」〆大学教科書・専門書・医学書 専門買取サイト「専門書アカデミー」【スポンサーリンク】以上、間違い・ご意見は 次のアドレスまでお願いします。 最近は返信出来ていませんが 全てのメールを読んでいます。 適時返信のうえ改定を致しします。nowkouji226@gmail.com2024/10/08_初版投稿 2024/12/13‗改訂投稿(旧)舞台別のご紹介 纏めサイトTOPへ 舞台別のご紹介へ 時代別(順)のご紹介 イギリス関係のご紹介 力学関係のご紹介へ 熱統計関連のご紹介へ【このサイトはAmazonアソシエイトに参加しています】 2024年3月17日2024年3月17日に投稿 投稿者 元)新人監督 — コメントを残す【改訂】東大が量子コンピューターを2023年秋に導入(IBM社製‗127量子ビット) こんにちはコウジです! 「東大が量子コンピューター」の原稿を改定します。 今回の主たる改定は新規追記分の補完です。 大分長いこと改定していませんでしたね。初見の人が検索結果を見て記事内容が分かり易いように再推敲します。SNSは戦略的に使っていきます。そして記述に誤解を生む表現がないかを チェックし続けてます。ご意見・関連投稿は歓迎します。(写真は従来の基盤の写真です)以下投稿の内容は2023/04/22の 日経新聞記載の情報メインです。現代の情報だと考えて下さい。新聞記事を離れた所で冷静に考えていくと 税金の使い道の話でもあります。 日本国民の皆様が一緒になって考えて、 出来れば知恵を出し合えたらより良い展開に つながる類の話題なのです。しかし、 実のところ、大多数の日本国民は 「量子コンピュータ?言葉は聞くけれども…」 って感じで内容が議論されていません。 議論を喚起しましょう。本記事では私論を中心に語ります。但し、 記載した量子ビット数は何度も確認しています。ニュースのアナウンサーも語れる内容が少ない のでしょう。そんな中で東大本郷キャンバスでは 記者会見が開かれ、IBM社のフェローが 「有用な量子コンピューターの世界がすぐそこまで来ている」 と語っています。物理学を専攻していた私でも多分野において下調べが必要です。 当面、「ラビ振動」、「共振器と量子ビットの間の空間」 「ミアンダの線路」、「量子誤り訂正」といった概念を 改めて理解し直さないと最新の性能が評価できません。特に理化学研究所に導入された機種は 色々な情報が出ていて教育的です。対して 東大が導入するIBM社製の量子コンピューターは トヨタ自動車やソニーグループなど日本企業12社での 協議会による利用を想定していて、 利益享受を受ける団体が限られています。 今後の課題として利用の解放(促進)が望まれます。 東京大学が川崎拠点に導入既に27量子ビットを導入している川崎拠点に2023年の秋に 127量子ビットの新鋭機を導入する予定です。 経済産業省は42億円の支援を通じて計算手法等の 実用面へ向けての課題を解決していく予定です。一例としてJSR(素材メーカー)が「半導体向け材料の開発」 を想定して活用する方針を打ち出しているようですが 具体的にプロジェクトに参加する事で得られるメリットを 明確にする作業は大変そうです。現時点での量子コンピューターの国内体制報道では「量子ビット」の数に着目した表現が多いです。 実際に理化学研究所では2023年の3月に64量子ビットの 装置を導入して研究を進めています。また、英国のオックスフォード・クァン・サーキッツ は都内のデータセンターに今年の後半に量子コンピューター を設置予定で外部企業の利用も想定しています。対して米国のIBMでは433量子ビットのプロセッサーが開発 されていて、2023年度中には1000量子ビットの実現、 2025年度には4000量子ビット以上の実現を計画しています。 EV電池開発に革新的貢献ができるか一例としてIonQ社とHyundai Motor社は共同で 量子コンピューターに対するバッテリー化学モデル を開発しています。(2022年2月発表~)実際に同社は新しい変分量子固有値ソルバー法 (VQE:Variational Quantum Eigensolver)を共同で開発してます。 開発目的はバッテリー化学におけるリチウム化合物や 化学的相互作用の研究への適用です。 特定の最適化問題を解決するVQEは原理的に 量子コンピューターと親和性が良いです。 変分原理を使用し、ハミルトニアンの基底状態エネルギー、 動的物理システムの状態の時間変化率を考えていくのです。 計算上の限界で、既存システムでは精度に制約がりました。 具体的に酸化リチウムの構造やエネルギーのシミュレーション に使用する、量子コンピュータ上で動作可能な バッテリー化学モデルを共同開発しています。 リチウム電池の性能や安全性の向上、コストの低減が進めば EV開発における最重要課題の解決に向けて効果は大きいです。 【実際、EV価格の半分くらいはバッテリーの価格だと言われています】〆ハイブリット英会話スタイルで伸ばす「アクエス」 【スポンサーリンク】以上、間違い・ご意見は 以下アドレスまでお願いします。 最近全て返事が出来ていませんが 全て読んでいます。 適時、改定をします。nowkouji226@gmail.com2023/04/23_初稿投稿 2024/03/17‗改訂投稿舞台別のご紹介へ 時代別(順)のご紹介 【このサイトはAmazonアソシエイトに参加しています】投稿のページ送り前へ123…8次ヘこのサイトにつきサイト運営者は学生時代、特に凝縮系の問題を好んでました。このサイトは基本的には20世紀前半の物理学者を中心とした科学者の列伝です。※おまけとして、13徳と呼ばれるベンジャミンフランクリンの言葉を残します。春の第1・2週は、◆節制 : 飽くほど食うなかれ。酔うまで飲むなかれ。◆沈黙 : 自他に益なきことを語るなかれ。 駄弁を弄するなかれ。アクセス住所 114-0000 東京都北区営業時間 月〜金: 9:00 AM – 5:00 PM 土日: 10:00 AM – 3:00 PM【それ以外は家族の時間】
2025年2月6日2025年1月26日に投稿 投稿者 元)新人監督 — コメントを残すパウエル【素粒子の軌跡を記録する方法 を改良|アンデス山脈でπ中間子を観測】-2/6改訂 こんにちはコウジです。 「パウエル」の原稿を改訂します。今回の改定点はリンク切れ情報の改定です。 FanBlog閉鎖に伴うリンクは無効とします。 細かい文章も再考しています。しっかり正確に。 そして沢山情報が伝わるように努めます。 (以下原稿)世界の発見 【スポンサーリンク】 【1903年12月5日生まれ ~ 1969年8月9日没】 パウエルとハイゼンベルグとゾンマーフェルト単なる偶然の産物といえば偶然ですが、 今回ご紹介するセシル パウエルと ハイゼンベルクとゾンマーフェルトは 同じ誕生日でした。また同様に 西川 正治も同じ誕生日でした。 (別の分野ではウォルトディズニー、小林幸子)さて、 今回の紹介は英国のセシル パウエルです。 素粒子の軌跡を記録する方法 を改良しました。つまり、Photographic Emulsionsの中での粒子軌跡を直接記録する方法を採用したのです。当時は未知なる粒子が次々と発見され様々に予想 されていたのですが、観測手段も試行錯誤されていました。 例えば、霧箱で飛んでくる粒子の軌跡を捉えたり、 高い山の上で観測して飛来宇宙線の大気減衰を克服したり 写真技術を活用したりしました。パウエルの手法は写真のイメージから考えるのでしょうか。 そもそも、 博士課程の指導教員が霧箱の実験で有名なウィルソンと ラザフォードなのです。基本は感光のイメージですね。 もっとも一般的には「Geltin silver process(銀塩写真)」。 パウエルによるπ中間子の観測またパウエルは湯川秀樹が予想したパイ中間子の 観測・発見の為に研究スタッフを派遣しています。生成後の寿命が短く地表に到達できないパイ中間子観測の為に ボリビアにあるアンデス山脈の標高5000mの山から 上記乾板を使って発見しています。ダイナミックな観測だったと言えるでしょう。 加えて、気球を使い高度を確保したりもしています。 観測の為に様々な工夫をこらして結果を得ています。〆【スポンサーリンク】以上、間違い・ご意見は 次のアドレスまでお願いします。 最近は返信出来ていませんが 全てのメールを読んでいます。 適時返信のうえ改定を致しします。nowkouji226@gmail.com2020/12/15_初稿投稿 2025/02/06_改定投稿舞台別のご紹介へ 時代別(順)のご紹介 イギリス関連へ ケンブリッジのご紹介へ 熱統計関連のご紹介へ 量子力学関係へAIでの考察(参考)【このサイトはAmazonアソシエイトに参加しています】(2021年11月時点での対応英訳)Powell, Heisenberg and SommerfeldIt’s just a coincidence, but C. Powell, Heisenberg, and Sommerfeld have the same birthday. Similarly, Shoji Nishikawa had the same birthday.By the way, this time I would like to introduce you to Cecil Powell in the United Kingdom. The method of recording the trajectory of elementary particles has been improved. In other words, we adopted the method of directly recording the particle trajectory in Photographic Emulsions. At that time, unknown particles were discovered one after another and various expectations were made, but the observation method was also trial and error. For example, we captured the trajectory of particles flying in a cloud chamber, observed them on a high mountain to overcome the atmospheric attenuation of flying cosmic rays, and used photographic technology. Do you think of Powell’s method from the image of a photograph? I will check further if there is an opportunity.Observation of pions by PowellPowell also dispatches research staff to observe and discover the pions predicted by Hideki Yukawa. It has been discovered using the above-mentioned dry plate from a mountain at an altitude of 5000 m in the Andes Mountains in Bolivia for the purpose of observing pions that have a short life after formation and cannot reach the surface of the earth. It can be said that it was a dynamic observation. In addition, we also use balloons to secure altitude. We have obtained results by making various efforts for observation.〆
2025年2月5日2025年1月25日に投稿 投稿者 元)新人監督 — コメントを残すE・ウィグナー‗【ディラックの義理の兄|BCS理論を作ったバーディンの指導教官】⁻2/5改定 こんにちはコウジです。 「ウィグナー」の原稿を改訂します。今回の改定点はリンク切れ情報の改定です。 FanBlog閉鎖に伴うリンクは無効とします。 細かい文章も再考しています。しっかり正確に。 そして沢山情報が伝わるように努めます。 (以下原稿)素粒子と時空 【スポンサーリンク】 【1902年11月17日 ~ 1995年1月1日】その名を書き下すとユージン・ポール・ウィグナー(Eugene Paul Wigner)。ハンガリー生まれのユダヤ人です。後程詳しくご紹介しますが、ウィグナーはポール・ディラックの義理のお兄さんで、BCS理論の作成者3人組の中心人物、バーディーンの指導教官です。物凄い人脈を持っている人ですね。また、「原子核と素粒子の理論における対称性の発見」 に対して1963年のノーベル物理学賞を受賞しています。対称性に着目した素粒子の整理は有効で、その分類方法が 無ければ進まなかった話が沢山あります。 ドイツ・アメリカでのウィグナーユージン・ウィグナーは現在のベルリン工科大学を 卒業後にベルリン工科大学で勤務していましたが ナチスドイツのユダヤ人迫害に対して研究継続の困難 を感じアメリカに亡命をします。米国に亡命後はウィスコンシン大学で物理学の教授を務め、 その後にプリンストン大学で数学の教授を務めました。そんなウィグナーはレオ・シラードやエドワード・テラーらと、 ナチスドイツが原子爆弾を開発した時の危険性を アメリカ政府に対して訴えていきました。彼ならでは、の表現を使ってユダヤ人として ナチスの脅威を政府に伝えられたはずです。 実際にベルリンを追われた過去を持つウィグナーは 現実に当時の状況を分析していたのだろうと思います。実際、当時のドイツの科学の水準を分かっていて ナチスが有していた兵器を理解していたから、 ナチスによる原爆開発の危険を強く感じていたのだと思えます。 ただし、 その後の歴史を知っている今の我々にとって見たら取り越し苦労です。ノルマンディー上陸作戦以降の連合軍の通常兵器での反攻を思えば、 優秀な国だとはいえ、一国のドイツがヨーロッパ大陸を長期間占領 し続ける事は出来なかったでしょう。政治のバランス。現在で考えると強大化する中国に対して 欧米諸国がどういった対応をするか気になる所ですよね。何はともあれ、 英米が原爆を所有するきっかけをウィグナー達は作ったのです。 原爆とウィグナー又、ウィグナーはアメリカの原爆開発のきっかけとなった アインシュタイン名による大統領宛書簡の起草に対して シラードやテラーと連名で加わりました。加えて、 原爆を開発するマンハッタン計画にはメンバーとして加わりました。晩年にウィグナーは哲学的な傾向を深め、 講演録「自然科学における数学の理不尽な有効性」 を残しています。著名なこの著作は多分野に影響を与えています。最後にウィグナーの妹は食事の席にディラックを招いた縁で、 彼の奥さんになっています。とても意外な取り合わせですね。〆【スポンサーリンク】以上、間違い・ご意見は 以下アドレスまでお願いします。 最近全て返事が出来ていませんが 全て読んでいます。 適時、改定をしていきます。nowkouji226@gmail.com2021/04/06_初版投稿 2025/02/05_改定投稿サイトTOPへ 舞台別のご紹介へ 時代別(順)のご紹介 ドイツ関連のご紹介へ アメリカ関連のご紹介へ 量子力学関係へAIでの考察(参考)【このサイトはAmazonアソシエイトに参加しています】 (2021年11月時点での対応英訳)If you write down the nameEugene Paul Wigner.He is a Hungarian-born Jew. As I will explain in detail later, Wigner is Paul Dirac’s brother-in-law and the supervisor of Bardeen, the center of the trio of creators of BCS theory. He has a tremendous network of contacts, isn’t he? He also received the 1963 Nobel Prize in Physics for his “discovery of symmetry in the theory of nuclei and elementary particles”. There are many stories that the arrangement of elementary particles focusing on symmetry is effective and would not have progressed without the classification method.Wigner in GermanyEugene Wigner worked there after graduating from the current Berlin Institute of Technology, but found it difficult to continue his research on the persecution of Jews in Nazi Germany and went into exile in the United States.After his exile in the United States, he was a professor of physics at the University of Wisconsin and then a professor of mathematics at Princeton University. Wigner, along with Leo Szilard and Edward Teller, appealed to the US government about the dangers of Nazi Germany developing an atomic bomb.I think Wigner, who had a past of being ousted from Berlin, was actually analyzing the situation at that time. In other words, he knew the level of German science at the time and understood the weapons that the Nazis had, so it seems that he was strongly aware of the danger of the Nazis developing an atomic bomb. However, for those of us who know the actual history, it is a difficult move. Given the counterattack of the Allied forces with conventional weapons since the Invasion of Normandy, Germany would not have been able to continue to occupy the continent for a long time, albeit excellent. When you think about it now, you are wondering how Western countries will respond to the growing power of China. In any case, the Wigners created the opportunity for Britain and the United States to own the atomic bomb.Atomic bomb and WignerWigner joined Szilard and Teller jointly in drafting a letter to the president in the name of Einstein, which triggered the development of the American atomic bomb. In addition, he joined the Manhattan Project to develop the atomic bomb as a member.In his later years Wigner deepened his philosophical tendencies, leaving behind his lecture “The Unreasonable Effectiveness of Mathematics in the Natural Sciences”. His prominent work has influenced many disciplines. Wigner’s sister is also his wife because he invited Dirac to his dining table. It’s a very surprising combination.〆
2025年1月1日に投稿 投稿者 元)新人監督 — コメントを残すあけましてオメデトウございます。今年も宜しくお願い致します。【@2025元旦】_1/1投稿 こんにちはコウジです。 「オメデトウございます」の原稿を投稿します。投稿前に誤字がありました。 細かい文章も再考しています。しっかり正確に。 そして沢山情報が伝わるように努めます。 (以下原稿)あけましておめでとうございます。今年も宜しくお願い致します。個人として今年は新しいことを色々と始める積りですので 物理学の考察には時間を使わなくなってくると思えます。昨年度のノーベル賞受賞を思い出してみても、 AI関連での発展が顕著なので、そうした考察を追いかけます。先ずは新しい知見である「プログラム学習」を身に付け、 次々と最新トレンドを追いかけられるように体制を整えます。その中で、進展に合わせて過去の科学史を振り返り 新しい意義を考察していきたいと思うのです。 (年初は書評の再考、サイト内リンクの確認をします)実際、A8が運営するFanBlogが4月で閉鎖するという情報があるので 本ブログからのリンクをチェックしていかないといけませんね。今年も宜しくお願い致します。〆【スポンサーリンク】以上、間違い・ご意見は 以下アドレスまでお願いします。 最近全て返事が出来ていませんが 全て読んでいます。 適時、改定をします。nowkouji226@gmail.com2025/01/01_初稿投稿時代別(順)のご紹介 アメリカ関係へ 電磁気関係へ 熱統計関連のご紹介へ【このサイトはAmazonアソシエイトに参加しています】
2024年10月31日2024年12月2日に投稿 投稿者 元)新人監督 — コメントを残す【Topic】長瀬産業が東北大と巨大顕微鏡ナノテラスを運用に参画 亜光速で電子を加速先ず、本記事は科学技術の進展に伴う産業でのトピックです。商社が巨大加速器を使い開発製造機能を強化する異色の取り組みでもあります。日経新聞の2024年9月の記事をきっかけとして記述していきます。第二次大戦以降にサイクロトロンの技術は進化し、人工元素の生成や素粒子の反応過程の研究で活用されてきました。本記事で注目しているのは2024年4月から仙台で稼働している巨大顕微鏡といえる「ナノテラス」です。ナノテラスは一周350mの円形装置の中で電子を加速します。単純な高校生レベルの理解でも、速度をもった価電子が磁場の力で加速していく様子が想像できるでしょう。ナノテラスの加速部では亜光速(ほぼ光速度)の電子の束が運動します。更に磁場で振動させることで「非常に強い放射光」が放出されるのです。(技術詳細は後日補足します。)メーカー商社の戦略化学商社大手の長瀬産業がナノテラスに資金を投入して新素材の開発を進めます。(一口)5千万円の加入金を投じて研究を開始しました。メーカー商社(どっちやねんw)として開発製造に挑みます!!一口の加入金で10年間利用します。 【長瀬産業は「メーカー商社」を自称していますが登記上は「卸売業」です。】巨額の加入金を支払っている長瀬産業は優先的にナノテラスを使う立場にあります。それにせよ巨額の開発投資です。商社なのに凄い、と思います。構造の変化を動画でナノテラスの大きな特徴は連続した変化として現象を把握できる点です。画像を使って連続した現象を見れます。モノが壊れていく過程、物が剥離していく過程を原子サイズの大きさ(レベル)で観察できます。一例として粉ミルクを圧縮成型する過程では急激に「力をかけにくくなる」変曲点が存在します。その時の個々の粒子の変形状態は今までは可視化出来ませんでした。また、2ナノのサイズで開発が進む次世代半導体の世界でも活等出来ると期待されています。配線に対しての樹脂コーディング過程をチェックできます。防湿・防塵・耐薬といった特性を維持するためのコーディングをチェックする事で高精度の計測を完成させています。(詳細は特許に関わるので「非公開」のようです)ナノテラスは国内で他に類を見ない制度で精度よく短時間で減少を観察できる放射光施設です。 需要ありきの市場参入今回の長瀬産業の研究参画では大きな特徴があります。それは売り上げの大半を商社機能で稼いでいく長瀬産業ならではの販売戦略です。グループ外企業との共同研究でのノウハウ・技術が蓄積されると同時に、長瀬産業が販売の中で得ている「市場の製品ニーズ」を長瀬産業が結びつけて開発を進めていけるのです。いわば「需要ありきのマーケットイン」が出来る事です。すでに顧客との会話の中で利用をしていきたいというニーズが多々あり利用計画が立てられないほどだそうです。〆大学教科書・専門書・医学書 専門買取サイト「専門書アカデミー」【スポンサーリンク】以上、間違い・ご意見は 以下アドレスまでお願いします。 問題点に対しては 適時、返信・改定をします。nowkouji226@gmail.com2024/10/31‗初稿投稿 2024/12/12_改訂投稿旧舞台別まとめへ 舞台別のご紹介へ 時代別(順)のご紹介 力学関係へ 電磁気関係へ 熱統計関連のご紹介へ 量子力学関係へ【このサイトはAmazonアソシエイトに参加しています】
2024年10月10日2024年12月5日に投稿 投稿者 元)新人監督 — コメントを残す【Topic_速報】なんと、2024年のノーベル化学賞もAI関連でした ノーベル化学賞もAI関連2024年度はノーベル化学賞でもAI関連の人物が受賞をしました。デミス・ハサビス氏(Googleディープマインド)ジョン・ジャンパー氏(Googleディープマインド)、米ワシントン大学のデービット・ベーカー氏が受賞しました。前者の二人は「タンパク質の構造予測」が受賞理由です。ベーカー氏の受賞は「計算でのタンパク質設計」に対しての評価でした。先日の物理学賞の発表でも物理学の主流と異なる分野の人物の受賞で意外に思われた方も多いと思います。そうした時代なのです。ノーベル化学賞でもAI関連の技術開発(研究?)が評価されました。タンパク質の構の造予測ハサビス氏とジャンパー氏は構造予測で成果を出しました。アルフォードと名付けた技術でタンパク質の構造予測をします。数百にのぼるアミノ酸の解析にAIを使い手間暇を大幅に減らしたのです。ハサビス氏は旧ディープマインドの共同創業者でもあります。Demis Hassabis(デミス・ハサビス)とJohn Jumper(ジョン・ジャンパー)―「タンパク質の構造予測」Google DeepMindでCEO(最高経営責任者)を務めるDemis Hassabis氏と同社のJohn Jumper氏は、AIを活用したタンパク質の構造予測に大きく貢献しました。彼らが開発したAlphaFoldは、これまで数十年にわたって科学者たちが直面してきた難題、つまりタンパク質の折り畳み問題を解決するための画期的なツールです。タンパク質のアミノ酸配列からその立体構造を予測することは非常に困難とされてきましたが、AlphaFoldはこれを高い精度で達成しました。ハサビス氏は少年時代は「天才チェス少年」として活躍し、その中で自分の思考が他社とどう違うか考え続け、AIの世界にのめり込んでいきました。その過程で神経学者として研究を続ける時期がありました。その時に人間の脳をまねた情報処理の手法を研究していきました。その成果がAlphaFoldなのです。具体的には、AlphaFoldはタンパク質の一次配列から三次構造を予測し、これにより薬剤の設計や病気の理解に新たな道を開くことになりました。従来の実験的な方法と比べて、予測にかかる時間やコストを大幅に削減でき、これまで予測が困難だったタンパク質の構造も特定できるようになりました。タンパク質の設計ベーカ氏は創薬の分野で成果をあげています。ロゼッタフォールドと名付けた技術で医療分野に有効なタンパク質を設計してきたのです。David Baker(デービット・ベーカー)―「計算でのタンパク質設計」ワシントン大学のDavid Baker氏は、計算技術を駆使したタンパク質の設計において顕著な業績を挙げました。彼の研究チームは、AIや計算アルゴリズムを利用して、自然界に存在しない新しいタンパク質をデザインする技術を開発しました。これにより、酵素の設計や新しい材料の開発、医療用タンパク質の創出など、応用可能な分野が飛躍的に広がりました。具体的には、彼らの技術は、疾患治療や環境に優しい産業プロセスの実現に役立つ新しい酵素を作り出し、これまでにない形で生物学的システムをエンジニアリングすることを可能にしています。従来の実験に頼るアプローチでは不可能だった分子レベルの設計が、計算手法によって可能となり、さまざまな実用的な応用が期待されています。AIのノーベル化学賞への貢献2024年のノーベル化学賞は、AI技術が科学に与える影響の大きさを象徴しています。これまで分子生物学や化学の研究は実験に依存していましたが、AIが計算による予測や設計を可能にし、科学的発見のスピードと精度を飛躍的に向上させました。今回の受賞は、科学の最前線でAIが果たす重要な役割を強調するものと言えるでしょう。最後に懸念ヒントン氏が懸念点をあげている事は忘れてはいけません。「AIが人間を排除するリスクを懸念している」と危惧感を抱いているのです。ジョークを理解し、常人以上の流暢な会話をこなし、判断力に優れるAIは現実のものです。もはや、チェスは将棋で名人クラスの人物を負かしているのです。そんなAIが人間に不利益を働く思考を作り得るのです。〆【スポンサーリンク】以上、間違い・ご意見は 次のアドレスまでお願いします。 最近は返信出来ていませんが 全てのメールを読んでいます。 適時返信のうえ改定を致しします。nowkouji226@gmail.com2024/10/10_初版投稿 2024/12/15‗改訂投稿(旧)舞台別のご紹介 纏めサイトTOPへ 舞台別のご紹介へ 時代別(順)のご紹介 イギリス関係のご紹介 力学関係のご紹介へ 熱統計関連のご紹介へ【このサイトはAmazonアソシエイトに参加しています】
2024年10月9日2024年12月3日に投稿 投稿者 元)新人監督 — コメントを残す【Topic_ノーベル賞2024速報】2024年のノーベル物理学賞はジェフリー・ヒントン 新しい知見としてのAI 受賞の前から2024年度のノーベル物理学賞では 「AI」関連が取りあげられるのではないか、と噂されていました。 現代ではAIが大きな関心となっており、他分野での 応用技術が商用化されています。社会や経済を大きく変えつつあります。そうした中で2024年度のノーベル物理学賞は ジェフリー・ヒントンとジョン・ホップフィールドが AI関係で受賞しました。ニューラルネットワーク という新しい知見が世界を変えているのです。ジェフリー・ヒントン(Geoffrey Hinton_1947年12月6日 -)ジェフリー・ヒントンは、ディープラーニング分野のパイオニアであり、特に「バック・プロパゲーション・アルゴリズム」の提唱で知られています。当該アルゴリズムは、ニューラルネットワークの学習を効率化するために重要な役割を果たし、現代のAI技術の発展に大きく貢献しました。バロー、ニュートン、マクスウェル、ケルビン卿、ラザフォード、ボーア、チャドウィック、レイリー卿、JJトムソン、ディラック、ホーキンスがここで議論しました。そしてヒントンも。 ケンブリッジで心理学を専攻していましたが、 先進的な研究である人工知能のモデル化をカナダで進めます。 そうした中で 「脳の構造が何かを学ぶのに適しているのは明らかだ」 と感じて、信念ともいえる先見性で研究を続けました。 【本記事中での太字部は2024年10月9日付の 日経新聞からの引用です(以下同様)】 計算機の性能向上という背景もありますが、 ニューラルネットワークという構造がAIの進化に 大きな役割を果たしたと言えます。ヒントンは Googleで働きつつ、トロント大学で研究を続け、 ディープラーニングの商用化にも貢献しました。 また、AIのリスクについても積極的に発言し、 倫理的な側面にも注力しています。こだわる所はこだわり、 持論を貫き「自分は頑固だからね」と語る研究者です。 ヒントンの主な業績バックプロパゲーションアルゴリズムの開発ディープラーニングの応用によるAIの飛躍的進展AIの倫理や安全性に関する問題提起ジョン・ホップフィールド(John Hopfield)ジョン・ホップフィールドは「ホップフィールド・ネットワーク」として知られるニューラルネットワークの一種を提唱した物理学者です。このモデルは、人間の脳にインスパイアされたコンピュータシステムを構築するための基礎を築き、パターン認識やデータの記憶と復元に使用される理論的フレームワークを提供しました。彼の研究は、ニューラルネットワークの理解を深めるとともに、物理学と計算科学の橋渡しとなっています。主な業績ホップフィールド・ネットワークの提唱神経科学とコンピュータ・サイエンスの融合研究ニューラル・ネットワークの理論的基礎の確立この二人の研究はAIの進展において非常に重要であり、彼らの知見は現在の技術に深い影響を与え続けています。ジェフリー・ヒントンの新規性特に筆者はジェフリー・ヒントンに注目していて彼の唱える Y = A /(2040-X)という公式を記事化してます。サイトdirac226.com での2024年4月の記載でした。ヒントン氏の弟子の議論を記載した記事です。AIの活用により「人間社会の生産性が2040年頃には発散する」という内容です。ジェフリー・ヒントンのもともとの専門は実験心理学的なアプローチです。また、AIが物理学かな?と思う人も居るかもしれませんが、私の中では全くつながる世界です。なにより、ジェフリー・ヒントンはAIの基本的な考え方として人間の脳活動を模倣した「ニューラル・ネットワーク」の仕組みを深化させました。人間の脳の機能を模倣した人工知能の中核的な技術です。以下に、ニューラルネットワークの具体的な仕組みを解説します。ニューラルネットワークとは?ニューラルネットワークは、生物の神経系、特に脳のニューロンの働きをモデル化したもので、AIがデータを学習し、複雑なパターンを認識・生成するための基本的な構造です。個々の「ニューロン」に相当するノードが層状に配置され、これらが互いに連結されて信号(データ)を伝達します。信号は重み付けされて処理され、学習プロセスの中でこの重みが調整されていきます。ニューラルネットワークの構造ニューラルネットワークは、主に3つの層で構成されています。1. 入力層 (Input Layer)入力層は、ネットワークに供給されるデータを受け取る部分です。各ノード(ニューロン)は一つの入力データを受け取り、それを次の層に送ります。例えば、画像処理の場合、各ピクセルの値が入力データとなります。2. 隠れ層 (Hidden Layer)入力層からの信号は隠れ層に伝達され、複雑な計算処理が行われます。隠れ層が多層に渡る場合、これを「ディープラーニング」と呼びます。この層では、特徴抽出やパターン認識などの高度な処理が行われ、モデルの精度を向上させます。隠れ層が多いほど、モデルはより複雑で高度なタスクに対応できるようになります。3. 出力層 (Output Layer)最後に、処理された信号が出力層に送られ、予測結果や分類結果として出力されます。例えば、画像が「犬」か「猫」かを分類する場合、出力層は「犬」または「猫」という結果を返します。ニューラルネットワークの学習方法ニューラルネットワークは、「バックプロパゲーション(誤差逆伝播法)」を用いて学習を行います。これは、出力と正解の誤差を計算し、その誤差を各層に逆方向に伝播させることで、各ノード間の「重み」を調整するプロセスです。この方法により、モデルは徐々に正確な出力を生成する能力を高めます。活用例ニューラルネットワークはさまざまな分野で応用されています。以下は代表的な活用例です。画像認識:写真やビデオの中から物体や顔を認識する技術。Googleの画像検索やスマートフォンの顔認識機能に利用されています。音声認識:音声データをテキストに変換し、会話内容を解析する技術。SiriやGoogleアシスタントなどの音声アシスタントに応用されています。自然言語処理 (NLP):言語データを解析し、翻訳や文章生成、感情分析などを行う技術。翻訳サービスやチャットボットに利用されています。ジェフリー・ヒントンの研究が深化させたニューラルネットワークは、AI技術の中でも特に重要な要素であり、現代の技術社会に大きな影響を与え続けています。ニューラルネットワークの優位性ヒントンの作り上げた「アレックスネット」は2012年に開かれた画像認識関連の大会で高得点をあげました。また同氏が率いるトロント大学のチームはゲーム関係の大会でも成果を収めています。「ヒントン氏が米エヌピディアの画像処理半導体(GPU)をつかった」実績が同半導体の評判を大きく広げました。2024年10月現在でエヌピディア社は過去最大の企業価値を持つ半導体メーカーとして君臨しています。(時価総額3兆ドル)ジェフリー・ヒントン氏の功績はAI分野において非常に重要であり特に彼が提唱・開発した技術や成果は、画像認識やディープラーニングの飛躍的な進展をもたらしました。以下に、彼の代表的な実績を具体的に解説します。アレックスネット (AlexNet) の成功2012年、ジェフリー・ヒントン氏とその弟子であるアレックス・クリージェフスキー (Alex Krizhevsky) が開発した「アレックスネット」は、ILSVRC(ImageNet Large Scale Visual Recognition Challenge)という画像認識の世界大会で圧倒的な成功を収めました。アレックスネットは従来のモデルを遥かに凌駕し、ディープラーニングの可能性を世界に示しました。主な特徴と成果深層ニューラルネットワークの使用:アレックス・ネットは、8層に渡る深層ニューラルネットワークを用いて画像を処理しました。エラー率の大幅な削減:アレックスネットは、他のチームが達成したエラー率を大幅に下回り、画像認識の分野で革新をもたらしました。ディープラーニングの普及:この成功により、ディープラーニングが多くのAIプロジェクトで主流となり、その後の技術発展に貢献しました。トロント大学のゲーム大会での成果ヒントン氏が進化させた原理は、ゲームにおけるAIの活用でも優れた成果を出しました。特に、強化学習やニューラルネットワークの技術を駆使し、ゲームのプレイにおいて人間以上のパフォーマンスを発揮することに成功しました。主な成果強化学習の応用:AIエージェントがゲーム内での行動を学習し、最適な行動を取るための強化学習アルゴリズムを発展させました。AIのパフォーマンス向上:人間のプレイヤーを超えるAIを開発し、ゲームやシミュレーションの分野でもAIが強力なツールとなることを証明しました。 AIが人間を超えるプレイ:強化学習を用いたAIを開発し、ゲームにおいて最適なプレイを学習させました。これにより、AIが人間のプレイヤーよりも効率よくゲームを進められることが証明されました。ゲームAIの進化:特に、戦略ゲームやリアルタイムのゲームにおいてAIが優れた成果を収め、AIの応用範囲が広がりました。これにより、ゲーム業界でもAIが注目され、エンターテインメント分野での利用が進んでいます。この実績により、ゲームやシミュレーション分野でAIの活用が急速に進み、技術の進化だけでなく、商業的な成功にもつながりました。NVIDIAのGPUを用いた功績ヒントン氏は、AI研究において米エヌビディア (NVIDIA) 社のGPU(画像処理半導体)を使用することで、ディープラーニングの計算効率を劇的に向上させました。これにより、従来のCPUでは処理が困難だった大量のデータを短時間で処理できるようになり、AI技術の急速な発展を支えました。主な成果計算速度の飛躍的な向上:GPUの並列処理能力を活用し、ディープラーニングの訓練時間が大幅に短縮されました。NVIDIAの評判を高める:ヒントン氏の成功により、NVIDIAのGPUはAI研究の中核ツールとしての地位を確立し、2024年時点で同社は時価総額3兆ドルに達するなど、過去最大の企業価値を持つ半導体メーカーとなりました。2024年10月現在の影響ヒントン氏のこれらの実績は、AI研究と商用化の両面で大きな影響を与え続けています。彼が発展させた技術や使用したツール(特にNVIDIAのGPU)は、現在でもAIの進化を支える基盤として機能しており、AI産業全体の成長を促進しています。今後の物理学とAI物理学における知識の追求は、AIの登場で新しい段階に入ったという印象を受けます。第一回のレントゲンの受賞の時代からはより実験と結びついた実証的な現象理解が次々と進んでいきました。量子力学、素粒子物理学、物性物理学といった新世界で人類は知見を広めてきました。そうした現象理解はこれからも続きます。同時に、現代における革命的な技術である「AI」が急激な変化をもたらして、恩恵を与えていることも確かです。その意味で2024年の受賞は時代を反映していると言えます。「二人が貢献したAIの技術革新と発展は、他の物理学の大きな推進力となっている」とノーベル賞の選考委員会は称えています。具体的には以下の事例を評価してます。具体的に解説します。ヒッグス粒子の発見ヒッグス粒子の発見は、2012年にCERNの大型ハドロン衝突型加速器(LHC)を使用して実現しました。この粒子は、1964年にピーター・ヒッグスらによって予測されたもので、物質の質量の起源を説明する重要な要素です。役割と意義:ヒッグス粒子は「ヒッグス場」という見えないフィールドと関係しており、これが他の素粒子に質量を与える役割を果たします。質量の存在理由を解き明かすことで、標準模型と呼ばれる物理学の基本理論を補完しました。発見の重要性:この発見により、物理学者たちは物質の基本的な性質を理解するための手掛かりを得、宇宙の成り立ちに関するさらなる研究が進展しました。重力波の検出2015年、アメリカのLIGO(レーザー干渉計重力波観測装置)は、重力波の直接検出に成功しました。重力波は、アインシュタインの一般相対性理論で予言された時空の歪みを示す波で、ブラックホールや中性子星が衝突したときに発生します。役割と意義:重力波は、宇宙の深遠な出来事を探知する新しい手段を提供しました。これまで光や電磁波では捉えられなかった現象を観測できるようになり、宇宙の起源やブラックホールの性質に関する新たな洞察が得られるようになりました。発見の重要性:重力波の検出は、天文学や宇宙物理学に革命をもたらし、これまで理解されていなかった天体現象の解明が進むきっかけとなりました。ブラックホール観測2019年、Event Horizon Telescope(EHT)によって史上初めてブラックホールの「写真」が撮影されました。この画像は、地球サイズの望遠鏡を使ってブラックホールの影を直接観測したものです。役割と意義:ブラックホールは、光さえも脱出できない強い重力を持つ天体で、その存在は理論的に予測されていましたが、実際に観測されたのは初めてです。これにより、ブラックホールが実在し、一般相対性理論が正しいことが改めて確認されました。発見の重要性:この観測は、宇宙の極限状態に関する理解を深め、ブラックホールが周囲の物質やエネルギーとどのように相互作用するかを知る手がかりを提供しました。これらの成果は、AI技術の進歩によるデータ解析やシミュレーション技術の向上があったからこそ可能になった部分も大きく、物理学とAIの相互作用が未来の科学研究を大きく推進する役割を果たしています。 4oノーベル賞を創設したアルフレッド・ノーベルの当初の理念(遺言) を最後に残します。「(ノーベル賞は) 人類にもっとも大きく貢献した科学者に贈る。」〆大学教科書・専門書・医学書 専門買取サイト「専門書アカデミー」【スポンサーリンク】以上、間違い・ご意見は 次のアドレスまでお願いします。 最近は返信出来ていませんが 全てのメールを読んでいます。 適時返信のうえ改定を致しします。nowkouji226@gmail.com2024/10/08_初版投稿 2024/12/13‗改訂投稿(旧)舞台別のご紹介 纏めサイトTOPへ 舞台別のご紹介へ 時代別(順)のご紹介 イギリス関係のご紹介 力学関係のご紹介へ 熱統計関連のご紹介へ【このサイトはAmazonアソシエイトに参加しています】
2024年3月17日2024年3月17日に投稿 投稿者 元)新人監督 — コメントを残す【改訂】東大が量子コンピューターを2023年秋に導入(IBM社製‗127量子ビット) こんにちはコウジです! 「東大が量子コンピューター」の原稿を改定します。 今回の主たる改定は新規追記分の補完です。 大分長いこと改定していませんでしたね。初見の人が検索結果を見て記事内容が分かり易いように再推敲します。SNSは戦略的に使っていきます。そして記述に誤解を生む表現がないかを チェックし続けてます。ご意見・関連投稿は歓迎します。(写真は従来の基盤の写真です)以下投稿の内容は2023/04/22の 日経新聞記載の情報メインです。現代の情報だと考えて下さい。新聞記事を離れた所で冷静に考えていくと 税金の使い道の話でもあります。 日本国民の皆様が一緒になって考えて、 出来れば知恵を出し合えたらより良い展開に つながる類の話題なのです。しかし、 実のところ、大多数の日本国民は 「量子コンピュータ?言葉は聞くけれども…」 って感じで内容が議論されていません。 議論を喚起しましょう。本記事では私論を中心に語ります。但し、 記載した量子ビット数は何度も確認しています。ニュースのアナウンサーも語れる内容が少ない のでしょう。そんな中で東大本郷キャンバスでは 記者会見が開かれ、IBM社のフェローが 「有用な量子コンピューターの世界がすぐそこまで来ている」 と語っています。物理学を専攻していた私でも多分野において下調べが必要です。 当面、「ラビ振動」、「共振器と量子ビットの間の空間」 「ミアンダの線路」、「量子誤り訂正」といった概念を 改めて理解し直さないと最新の性能が評価できません。特に理化学研究所に導入された機種は 色々な情報が出ていて教育的です。対して 東大が導入するIBM社製の量子コンピューターは トヨタ自動車やソニーグループなど日本企業12社での 協議会による利用を想定していて、 利益享受を受ける団体が限られています。 今後の課題として利用の解放(促進)が望まれます。 東京大学が川崎拠点に導入既に27量子ビットを導入している川崎拠点に2023年の秋に 127量子ビットの新鋭機を導入する予定です。 経済産業省は42億円の支援を通じて計算手法等の 実用面へ向けての課題を解決していく予定です。一例としてJSR(素材メーカー)が「半導体向け材料の開発」 を想定して活用する方針を打ち出しているようですが 具体的にプロジェクトに参加する事で得られるメリットを 明確にする作業は大変そうです。現時点での量子コンピューターの国内体制報道では「量子ビット」の数に着目した表現が多いです。 実際に理化学研究所では2023年の3月に64量子ビットの 装置を導入して研究を進めています。また、英国のオックスフォード・クァン・サーキッツ は都内のデータセンターに今年の後半に量子コンピューター を設置予定で外部企業の利用も想定しています。対して米国のIBMでは433量子ビットのプロセッサーが開発 されていて、2023年度中には1000量子ビットの実現、 2025年度には4000量子ビット以上の実現を計画しています。 EV電池開発に革新的貢献ができるか一例としてIonQ社とHyundai Motor社は共同で 量子コンピューターに対するバッテリー化学モデル を開発しています。(2022年2月発表~)実際に同社は新しい変分量子固有値ソルバー法 (VQE:Variational Quantum Eigensolver)を共同で開発してます。 開発目的はバッテリー化学におけるリチウム化合物や 化学的相互作用の研究への適用です。 特定の最適化問題を解決するVQEは原理的に 量子コンピューターと親和性が良いです。 変分原理を使用し、ハミルトニアンの基底状態エネルギー、 動的物理システムの状態の時間変化率を考えていくのです。 計算上の限界で、既存システムでは精度に制約がりました。 具体的に酸化リチウムの構造やエネルギーのシミュレーション に使用する、量子コンピュータ上で動作可能な バッテリー化学モデルを共同開発しています。 リチウム電池の性能や安全性の向上、コストの低減が進めば EV開発における最重要課題の解決に向けて効果は大きいです。 【実際、EV価格の半分くらいはバッテリーの価格だと言われています】〆ハイブリット英会話スタイルで伸ばす「アクエス」 【スポンサーリンク】以上、間違い・ご意見は 以下アドレスまでお願いします。 最近全て返事が出来ていませんが 全て読んでいます。 適時、改定をします。nowkouji226@gmail.com2023/04/23_初稿投稿 2024/03/17‗改訂投稿舞台別のご紹介へ 時代別(順)のご紹介 【このサイトはAmazonアソシエイトに参加しています】