2025年4月17日2025年4月17日に投稿 投稿者 元）新人監督 — コメントを残す「未来を創る量子コンピューター—大阪大学での各界研究者による最先端議論」 2024年12月、大阪大学にて量子コンピューターをテーマとしたセミナーが開催されました。本イベントでは、理化学研究所の中村氏、バイオ分野の北野氏、ソフトウェア開発の松岡氏、京都大学の橋本氏（SNSでもおなじみ）、阪大の藤井氏、脳科学の茂木氏、富士通の佐藤氏らが集まり、量子コンピューティングの現状と未来について活発な意見交換が行われました。暗号技術、バイオ分野、AIとの融合など、多岐にわたる視点から議論が進められ、量子技術が今後どのように社会に貢献するのかが探求されました。量子コンピューターの優位性量子コンピューターの優位性は、特定の計算分野において古典コンピューターを凌駕する可能性を秘めています。その中でも特に注目されているのが、乱数のサンプリングです。従来のコンピューターでは、数学的なアルゴリズムを用いた「擬似乱数」が一般的ですが、量子コンピューターは量子力学の不確定性を利用して真の乱数を生成できるため、暗号技術やシミュレーション分野での応用が期待されています。最近の研究では、Quantinuum社の量子コンピューターを用いて、証明可能な乱数（certified randomness）の生成に成功したと報告されています。この技術では、量子コンピューターが生成した乱数が本当にランダムであることを古典コンピューターで検証するプロセスが含まれており、これにより暗号技術の安全性が飛躍的に向上する可能性があります。しかし、量子コンピューターの優位性は乱数のサンプリングだけに限られるわけではありません。例えば、量子化学や素因数分解の分野でも、量子アルゴリズムが古典コンピューターよりも効率的に問題を解決できると考えられています。特に、RSA暗号の安全性は素因数分解の難しさに依存しているため、量子コンピューターがこの問題を高速に解決できるようになれば、現在の暗号技術の多くが再設計を迫られることになります2。このように、量子コンピューターの性能を最大限に活かすためには、適切なアルゴリズムの設計が不可欠です。量子コンピューターは万能ではなく、特定の問題に対してのみ優位性を持つため、どのようなアルゴリズムを適用するかがその実用性を左右します。今後の研究と技術開発により、量子コンピューターの適用範囲がさらに広がることが期待されています。量子コンピューターの歴史量子コンピューターは、古典コンピューターでは解決が困難な特定の計算問題において優位性を持つ革新的な技術です。特に、乱数の生成や暗号解析、量子化学の分野で注目されており、近年の技術進歩によって実用化への道が徐々に開かれています。本記事では、その歴史を年代順に整理しながら、量子コンピューターの発展を解説します。1980年代～2000年代：理論の誕生と初期研究量子コンピューターの理論的な基盤は、1980年代にリチャード・ファインマンらによって提唱されました。1994年にはピーター・ショアが素因数分解を高速に行うショアのアルゴリズムを発表し、従来の暗号技術が量子コンピューターによって破られる可能性が指摘されました。2000年代に入ると、IBMやGoogleなどの研究機関が量子コンピューターの試作機を開発し始めました。2010年代：技術進歩と初期の実証2010年代には、量子コンピューターのハードウェア開発が本格化しました。2019年にはGoogleが量子超越性（Quantum Supremacy）を達成し、特定の計算問題でスーパーコンピューターを超える性能を実証しました。加えて、暗号技術の安全性を高めるための量子乱数生成の研究が進み、暗号分野での応用が議論され始めました。2020年代～現在：実用化への挑戦現在、量子コンピューターはさらに進化を遂げています。Quantinuum社の研究によれば、証明可能な乱数（certified randomness）の生成が成功し、量子技術がセキュリティ分野において重要な役割を果たすことが示唆されました。また、量子化学や金融モデリングなど、新たな分野への応用が検討されており、今後の開発によって量子コンピューターの実用化が進むことが期待されています。現在（2025年）の日本における量子コンピューターの研究量子コンピューターの研究は急速に進展しており、日本の理化学研究所では超電導回路を用いたシステムの開発が進められています。2023年には64量子ビット（QBIT）のコンピューターをクラウド上で公開し、さらに2025年には144QBITのシステムを立ち上げるなど、技術の発展が加速しています。2023年：量子コンピューターのクラウド公開理化学研究所は2023年3月に国産初の64量子ビット超電導量子コンピューターを公開しました。このシステムは、富士通との共同研究によって開発され、量子シミュレーターとの連携が可能なプラットフォームとして提供されています。これにより、量子化学計算や量子金融アルゴリズムの研究開発が加速すると期待されています。2025年：144QBITシステムの立ち上げ2025年には、理化学研究所が量子コンピューター「黎明（れいめい）」を本格稼働させました。このシステムは、世界最大級の量子コンピューター企業Quantinuumと共同で開発され、埼玉県の理化学研究所 和光キャンパスに設置されています。物理・化学・その他の応用分野における量子コンピューティング技術の進歩をリードすることが期待されています。今後の展望と技術の進化今後、さらなる量子ビットの拡張と安定性向上が課題となります。理化学研究所では、1,000量子ビット級の超電導量子コンピューターの開発を目指しており、高密度実装技術や量子ゲートの精度向上に取り組んでいます。また、量子コンピューターとハイパフォーマンスコンピューター（HPC）を連携させたハイブリッド量子アルゴリズムの開発も進められており、量子化学計算の精度向上が期待されています。量子コンピューターの実用化に向けた研究は今後も加速し、暗号技術や創薬、金融モデリングなどの分野での活用が進むことが予想されます。技術の進化により、量子コンピューターが社会に与える影響はますます大きくなるでしょう。人類としての資産量子コンピューター理化学研究所は2023年3月に国産初の64量子ビット（QBIT)超電導量子コンピューターを公開しました。このシステムは、富士通との共同研究によって開発され、量子シミュレーターとの連携が可能なプラットフォームとして提供されています。これにより、量子化学計算や量子金融アルゴリズムの研究開発が加速すると期待されています。2025年：144QBITシステムの立ち上げ2025年には、理化学研究所が量子コンピューター「黎明（れいめい）」を本格稼働させました。このシステムは、世界最大級の量子コンピューター企業Quantinuumと共同で開発され、埼玉県の理化学研究所 和光キャンパスに設置されています。物理・化学・その他の応用分野における量子コンピューティング技術の進歩をリードすることが期待されています。今後の展望と技術の進化今後、さらなる量子ビットの拡張と安定性向上が課題となります。理化学研究所では、1,000量子ビット級の超電導量子コンピューターの開発を目指しており、高密度実装技術や量子ゲートの精度向上に取り組んでいます。また、量子コンピューターとハイパフォーマンスコンピューター（HPC）を連携させたハイブリッド量子アルゴリズムの開発も進められており、量子化学計算の精度向上が期待されています。量子コンピューターの実用化に向けた研究は今後も加速し、暗号技術や創薬、金融モデリングなどの分野での活用が進むことが予想されます。技術の進化により、量子コンピューターが社会に与える影響はますます大きくなるでしょう。〆以上、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.com2025/04/17‗初稿投稿舞台別のご紹介へ 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】FacebookXBlueskyHatenaPocketCopy
2025年4月17日2025年4月7日に投稿 投稿者 元）新人監督 — コメントを残すアルキメデス【兵器を発案し円周率を推定（幾何学的考察）】4/17改訂 こんにちはコウジです。 「アルキメデス」の原稿を改訂します。主たる改定点はリンク切れ情報の確認です。 FanBlog閉鎖に伴いリンクは無効としてます。 また、リンク切れ情報も目立っており、改訂。 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）天秤の魔術師 【スポンサーリンク】 【紀元前287年頃 ～ 紀元前212年】 多彩な人であったアルキメデス【英：Archimedes・希： Ἀρχιμήδης】 アルキメデスは、古代ギリシアの数学者で、物理学者で、 技術者で、発明家で、天文学者です。 古代においてのトップクラスの科学者といえます。 鉤爪の兵器や光線の兵器を発案する一方で、 多角形をつきつめて円周率を推定していたりしました。円周率の概念を確立具体的には「原理的に考えて」四角形の中に丸があり、 その中に三角があるのなら、大きさの順序は ◇＞〇＞▽ となるはずです。 「面積が等辺の二乗の次元を持つ」という理解が 出来た時点で等辺が「１」の◇と▽の面積が それぞれ「１」「1/2」なので間にある円の面積は（上記の二乗の係数をπすると） 自動的に「１」＞「π/4」＞「1/2」となるのです。 だから当然４＞π＞２五角形と四角形で考えていけばπの精度は上がります。 六角形と五角形で考えていけばπの精度は更に向上。 最初に思いついたアルキメデスは偉い！ という話なのです。 浮力の概念の確立そもそも当時、王冠の加工で疑惑が生じていました。混ぜ物をした疑惑で金細工の職人が疑われました。理論で白黒つけようとなりました。そこで出てきたアルキメデスが実験で立証したのです。「王冠と同じ質量の金塊を用意し、これと王冠を天秤棒に吊るしてバランスが取れることを確認した後に、天秤棒に吊るしたまま両方とも水を張った容器に入れました。」今の問題は金の密度です。混ぜ物があれば密度が変わる。空気中では天秤棒は、てこの原理によりバランスが保たれています。てこの原理は水中でも変わらないので、もし金塊の体積と王冠の体積が同じであれば、つまり金塊の密度と王冠の密度が同じであれば、両方を水中に沈めても、天秤棒のバランスは保たれるはずである。結果は水に入れたらバランスが崩れたのです。王冠と金塊の密度が違います。 金細工師は不正を働いていました。 誰が見ても明らかです。同時に アルキメデスはこうした立証の中で 浮力の原理を明確にしました。金細工師は死刑になったと伝えられるています。アルキメデスは古代ローマ時代に生きた人で、その生涯は、アルキメデス亡くなった後に、 後の世界の歴史家たちによって 記録を元に推定されました。歴史上の人物は誰しも記録に頼る 部分があるのですがアルキメデス の場合は特に死後何百年経ってから 編纂されたとされており、それ故に 不確かな部分が多いです。何より アルキメデスは多くの仕事を残しました。アルキメデスの評価アルキメデスの友人等が、 その伝記を残しておらず、 正確にわかっているのは 戦記に裏付けられた 最後の瞬間だけなのです。アルキメデスがローマ軍の シラクサ攻囲戦で死んだことが、 彼の死に関する故事の記述から 正確に判明しているのです。 例えば、アルキメデスの生年は、 死んだ日時の年齢から逆算して 「推定」されています。アルキメデスの関心は美学に基づいていて、 純理論による論理体系の構築が特徴です。そして半面で 実利的な有用性が顕著です。具体的にアルキメデスの原理とは、 アルキメデスが発見した流体力学での法則です。 圧力というパラメターを発見される前に、 圧力のもたらす（半面的な）効果を利用しました。 論理的に考えていき対象があった部分の 空間が及ぼしている力を浮力として考えたのです。定式化された形としては、 「流体（液体や気体）中の物体は、対象となる物体が 【押しのけている流体の重量】と同じ大きさで （ベクトル的に）逆向きの浮力を受ける」 という原理です。他、円周率や数列で アルキメデスは仕事を残しています。アルキメデス最後の逸話話戻って、アルキメデスの亡くなる時のお話です。 その評判を知っていた指揮官・マルケッルスは、 アルキメデスには危害を加えないよう指示しました。彼の家にローマ兵が入ってきた時、アルキメデスは 砂盤（今でいえばノートの役割）に描いた図(円形) の上で、何か考えこんでいました。 入り込んだ部屋がアルキメデスの部屋だとは理解していない ローマ兵が名前を聞きましたが、没頭していたアルキメデス は無視し、そのことに兵は腹を立てアルキメデスを殺したのです。アルキメデス最期の言葉は 「私の円をこわすな！」（Noli turbare circulos meos!） だったと言われています。そのローマ人は命令に反し、 アルキメデスを殺害してしまったのです。そして、後にアルキメデスを殺害してしまった事を とても遺憾に思い、苦慮したと言われています。〆 はじめての副業コース 【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.com 2022/01/06_初稿投稿 2024/04/17‗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 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】【2022年1月時点での対応英訳】[English: Archimedes / Greeks: Ἀρχιμήδης] Archimedes is an ancient Greek mathematician, physicist, engineer, inventor, and astronomer. He is one of the top scientists in classical antiquity. He devised claw weapons and ray weapons, and used polygons to estimate pi.Archimedes was a person who lived in ancient Roman times, and his life was estimated based on records by historians of the later world after Archimedes died.Every historical figure relies on records, but Archimedes is said to have been compiled hundreds of years after his death, so there are many uncertainties. Above all, Archimedes left a lot of work.Archimedes’ friends and others have not left the biography,and only the last moment supported by the war record is known exactly.Archimedes died in the Roman siege of Syracuse, exactly as the story of his death reveals.For example, Archimedes’ year of birth is “estimated” by back-calculating from the age of his death.Archimedes’s interest is in the construction of a logical system based on a pure theoretical structure based on aesthetics, and the practical aspect is remarkable.Specifically, what is Archimedes’ principle? It is a law in fluid mechanics discovered by Archimedes. Before discovering the parameter of pressure He took advantage of the one-sided effect of pressure. The part where there was an object to think logically He considered the force exerted by space as buoyancy.As a formalized form, “An object in a fluid (liquid or gas) is a target object. With the same size as [the weight of the fluid being pushed away] Receives buoyancy in the opposite direction (vectorly) ” Is the principle. In addition, in pi and sequence Archimedes is leaving work.Returning to the story, it is the story of Archimedes’ death. Marcus, a soldier who knew his reputation, He ordered to his stuff as Archimedes not to harmed ! When Roman soldiers entered his house, Archimedes Figure (circular) drawn on the sandboard (the role of a notebook now) On top of that, Archimedes was thinking about something. The Roman doesn’t understand that the room he entered isArchimedes’ room.Roman soldiers heard the name, but Archimedes was absorbed Ignored, and the soldiers got angry and killed Archimedes.Archimedes’ last words “Don’t break my circle!” (Noli turbare circulos meos!)It is said that it was. Military personnel violate orders, about Archimedes. He is said to have suffered because he was very regrettable to had killed Archimedes.FacebookXBlueskyHatenaPocketCopy
2025年4月16日2025年4月6日に投稿 投稿者 元）新人監督 — コメントを残すデモクリトス【インドまで出かけて見聞を広め、原子・統計を始めた賢人】‐4/16改訂 こんにちはコウジです。 「デモクリトス」の原稿を改訂します。主たる改定点はリンク切れ情報の確認です。 FanBlog閉鎖に伴いリンクは無効としてます。 また、リンク切れ情報も目立っており、改訂。 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）ギリシア哲学史 【スポンサーリンク】 【BC460年頃 ~ BC370年頃】 原子論の始まりデモクリトスは、古代ギリシアの哲学者です。苗字と名前がありそうだから調べてみたら見つかりません。この時代には未だ無いのかも知れません。何よりデモクリトスは初期の原子論を明確に示した人です。デモクリトスはレウキッポスを師匠として考察を始め、その理論を確立しました。ベルシャの僧侶やエジプトの神官に学び、果てはインドやエチオピアまで出かけて見聞を広めたそうです。そんな活動的な人生を歩んでいて、仕舞いには生活に困るようになってしまい、最後は故郷のご兄弟に扶養の世話になっていたそうです。ただ死後はデモクリトスの著作物の公開朗読によって多額の贈与を受け国葬されたと伝えられています。こうした話を聞くと人徳について考えてしまいますね。デモクリトスはまさに「人が語り継ぎたい」と考えるような立派な人だったのです。隣人にそう思わせる人柄だったのです。デモクリトスと統計的総合作用 小さな単位元を設けて統計的な総合作用として特定の物体を考えていく「手法」がデモクリトスによって始められました。世界解釈として非常に重要です。ハイゼンベルグはその著書「現代物理学の自然像」（1955）において指摘しています。 「デモクリトスは次の命題を立てている。『甘いもの、または酸っぱいものはただ見かけだけであり、色はただ見かけだけであり、実際にはただ原子と空間があるだけである。』 」デモクリトスは統計的な手法を発展させられる時代には生きていませんが、「統計的考え方の土壌を作った」と断言できます。味覚が『甘い！！』とか感じる状況はハイゼンベルグの枠組みでは原子と空間が統計的な性質の「組み合わせ」で作っていくのです。そして、デモクリトスの命題を解決するための「原子と空間の新しい理論」をハイゼンベルグは全力で模索したのです。 食物は、燃やしてしまえば匂いも舐めた味もほぼ均一化されるのです。 人間生活の上で大事なものは対象物の、①特定時間での統計的法則性でありまた、観測する（または過去の事象の場合はパラメターを採取する）②タイミングなのです。結果として統計的な作業の結果は事実の近似として「統計の解」が求まります。その「解が最適解であるか？」という議論が出来るのです。また、上記①、②と最適解の判断が、会話の中で出来ていない人は残念な人として扱われてしまいます。皆さん、少しでも良い議論を交わして下さい。デモクリトスは哲学、詩学、倫理学、数学、天文学、音楽、生物学などで博識を示し、「知恵 （Sophia）」の異名を受けていました。私の視点では（物理学の観点から）原子論を創り出した点が特に重要です。物質根源への定性的アプローチ 物質の根元についての学説は、（後の）アリストテレスが完成させた四大元素（火・空気・水・土）が別途あって、時代ごとに原子論か四代元素かのどちらかが主流となって人々は根源物質を考えていました。デモクリトス以後、原子論は長らく反主流でしたが、ジョン・ドルトンの時代に彼によって優勢となりました。【ドルトン以降の原子論は、デモクリトスの説と全く同じではありません。】ドルトンの時代には対象原子の質量やサイズに関する議論は無かったようですが、物質の根源物質を原子として考えて、元素の種類があると考えたのです。実際には核反応で原子は変化していきますが、日常生活を 支えている物質が「元素」という最少単位を使って表現出来る とデモクラテスは議論していったのです。 化学的手段が無い時代に、こうした基礎知見を 確立できたのは驚くべき考察力です。デモクリトスの導き出した洞察は 後の物理学の発展に大きく寄与しました。 どんどん現在でも知識が深められているのです。〆最後に〆 【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.com2021/10/06_初版投稿 2024/04/16_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 イタリア関係のご紹介へ ドイツ関連のご紹介へ 力学関係のご紹介へ AIでの考察記事（他サイト）【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 beginning of atomismDemocritus is an ancient Greek philosopher. I can’t find it when I look it up because his last name and name are likely to be there. It may not be there yet in this era. Above all, Democritus is a person who clearly showed the early atomism.Democritus established the theory with Leucippus as his mentor. He learned from Bersha monks and Egyptian priests, and eventually went to India and Ethiopia to spread his sights. He was living such an active life, and his disposition made him difficult to live, and in the end he was taken care of by his brothers in his hometown. However, after his death, it is reported that he was given a large gift and was state funeral by public reading of Demox’s work.Democrates has shown knowledge in philosophy, poetry, ethics, mathematics, astronomy, music, biology, etc., and has been nicknamed “Sophia”. From my point of view, it is especially important that I created atomism (from a physics point of view).Qualitative approach to material originThe theory about the roots of matter has four major elements (fire, air, water, and soil) completed by (later) Aristotelis, and either atomism or the fourth element is the mainstream for each era. People were thinking about the source material. Atomism has long been anti-mainstream since Democrates, but was dominated by him during the time of John Dalton. [Atomism after Dalton is not exactly the same as Democritus’s theory. ] It seems that there was no discussion about the mass and size of the target atom, but I thought that the source substance of the substance was considered as an atom and that there were different types of elements. In reality, atoms change due to nuclear reactions, but Democrates argued that substances that support daily life can be expressed using the smallest unit called “elements.” It is a surprising record that we were able to establish such basic knowledge in an era when there was no chemical means. The insights derived by Democrates contributed significantly to the later development of physics. Knowledge is being deepened steadily even now.〆Finally〆FacebookXBlueskyHatenaPocketCopy 2025年4月15日2025年4月5日に投稿 投稿者 元）新人監督 — コメントを残すピタゴラス: Pythagoras【謎に満ちた数と幾何学の創始者】‐4/15改訂 こんにちはコウジです。 「ピタゴラス」の原稿を改訂します。主たる改定点はリンク切れ情報の確認です。 FanBlog閉鎖に伴いリンクは無効としてます。 また、リンク切れ情報も目立っており、改訂。 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）ピタゴラスの定理100の証明法 【スポンサーリンク】【BC582 ~ BC496】謎に包まれたピタゴラスの人生ピタゴラスは古代ギリシャの数学者です。皆さんもピタゴラスの定理（三平方の定理）という言葉は聞いた事があると思います。初等幾何学で出てくる話で、色々と応用が効きます。同じギリシャのデモクラテスは朗らかなイメージなのに対し、ピタゴラスのイメージは暗く謎に包まれています。トルコの辺りで生まれたらしいと言われています。そして、その後は現代に余り情報が残っていません。そもそもピタゴラスが組織したと言われた教団は秘密主義を徹底して、組織内の話しを外部に漏らすことを厳しく禁じました。実際に秘密結社ですから掟に背いた時は罰を受け、海に突き落とされたそうです。何度聞いても残酷な話しみたいで、その時代の人は泳げなかったから死刑に相当しました。たまたま漁師で泳げる信者が浮かんできたとしたら、船から棒で突かれたりしたのでしょう。斯様な（かような）秘密主義の教団だったので、ピタゴラスの肖像画も見れませんし、遺稿も無いそうです。我々がピタゴラスの人物像を垣間見れるのは２次情報で、教団との関わりが無くなってきた御弟子さんの話とか著作物なのです。そうした２次情報によると、ピタゴラスの若い時代にはエジプトやインドを旅したりしていて、幾何学、天文学、算術、比率、宗教密儀、ゾロアスター教などに関わりピタゴラスは知識を深めました。 ピタゴラスの独自性ピタゴラスの考え方で特徴的なのは「あらゆる事象には数が内在している」という客観的な事実の提唱でした。確かに後の理解で整理すると、その時々に万物には質量があり、「固体・気体・液体」といった状態があり、空間上で占めている体積があって、その時の温度があります。各種パラメターを使い、後の学者たちはそれぞれの関係を法則化して体系化していくのですが、それは後の話です。そうした議論の土壌をピタゴラスじは作り始めたと言えます。非常に大きな進歩だったと思えます。音楽の世界や天文の世界でも数（数値）が大きな役割を果たすことをピタゴラスは示したのです。ピタゴラス学派の活動と顛末エジプトでは幾何学と宗教の密儀を学び、フェニキアで算術と比率の知識を得て、ゾロアスター教の司祭のもとで学んだといわれています。そうした修行・研修の時期を過ごした後にピタゴラスはイタリア半島を拠点とし活動しています。色々な人々をピタゴラスは言動で惹き付け、やがては沢山の弟子を集めピタゴラス学派（ピタゴラス教団）と呼ばれる団体を組織します。この組織にはいつしかパトロンが出来たりした時期もあったのですが、組織に対抗する人も出てきたりして、最終的には暴動が起きてしまいピタゴラスも殺されてしまったようです。物凄く価値のある定式化を行った人があっけない最期を遂げています。ピタゴラスは輪廻転生を考えて菜食主義で健全な体を作ろうと努力したそうです。しかし人徳のない最期を遂げているのです。暴力反対。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。 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.com 【スポンサーリンク】2021/10/07_初回投稿 2024/04/15_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 イタリア関係のご紹介へ ドイツ関連のご紹介へ 力学関係のご紹介へAIでの考察（参考情報）【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 mysterious life of PythagorasPythagoras is an ancient Greek mathematician. I think you have heard the term ”Pythagorean theorem” (three squares theorem). It is a story that comes out in elementary geometry, and it can be applied in various ways. The same Greek Democrates has a cheerful image, while the image of Pythagoras is dark and mysterious. They said Pythagoras to have been born around Turkey. and,After that, there is not much information left in modern times. The sect, which they said to have been organized by Pythagoras in the first place, strictly prohibited the leakage of stories within the organization to the outside. Since it is actually a secret society, he was punished when he violated the rules and had pushed into the sea.No matter how many times I heard it, it seemed for me like a cruel story, and people of that era couldn’t swim, so it was equivalent to the death penalty. If a believer who happened to be a fisherman had been floating, they would have stabbed with a stick from the ship. Since it was such a secretive cult, we could not see the portrait of Pythagoras, and there was no manuscript.For the Pythagoras’s era is extreemly old. What we can get a glimpse of is the story and copyrighted work of the disciple who has lost his connection with the cult in the secondary information. According to such secondary information, Pythagoras traveled to Egypt and India when he was young, and he deepened his knowledge about geometry, astronomy, arithmetic, ratios, religious esoterics, Zoroastrianism, and so on.Uniqueness of PythagorasA characteristic of Pythagoras’s thinking was the advocacy of the objective fact that “every event has a number inherent in it.” Certainly, if we summarize it later, there is a mass in everything at that time, there is a state such as “solid / gas / liquid”, there is a volume occupied in space, and there is a temperature at that time.Using these various parameters, later scholars will systematize and systematize their relationships, but that is a later story. Pythagoras created the ground for such discussions. I think it was a huge step forward. Pythagoras has shown that he also plays a number of major roles in the world of music and astronomical.Activities and consequences of the Pythagorean schoolPythagpras had said to have studied geometry and religious esoterics in Egypt, gained knowledge of arithmetic and proportions in Phoenicia, and studied under a Zoroastrian priest.After spending such training and training, Pythagpras had based in the Italian Peninsula. Pythagoras had attracted various people with words and deeds, and eventually gathers many disciples and organizes an organization They called the Pythagorean School (Pythagorean Church). There was a time when a patron had formed in this organization, but some people opposed the organization, and they said that Pythagoras was eventually rioted and killed.FacebookXBlueskyHatenaPocketCopy 2025年4月12日2025年4月12日に投稿 投稿者 元）新人監督 — コメントを残す量子エネルギー転送の凄さ【エンタングルメントが作り出す不思議な世界】 先ず、本記事は2024年の3月10日の記事を起点としています。福井健人さんによる教育的記事に私も刺激され、考えを発展させます。少しでも理解を進めます。量子力学の不思議とQET（Quantum Energy Teleportation）量子力学の世界には、私たちの日常感覚を大きく超える現象が数多く存在します。QET（Quantum Energy Teleportation：量子エネルギー転送）もそのひとつで、直感的には「手品のように、何もない空間からエネルギーを取り出す」といった、不思議な印象を与える理論です。しかしこれは、あくまで量子理論に基づいた論理的かつ実証可能なメカニズムであり、エネルギー保存則に違反するものではありません。QETとは何か？QETは2008年に、理化学研究所の物理学者・高橋忠幸氏（現・大阪大学教授）らの研究により提唱された概念で、「量子ゆらぎによって満たされた真空状態」から、空間的に離れた場所へエネルギーを転送する仕組みを指します（T. Hotta, Phys. Lett. A, 372, 5671 (2008)）。驚くべきことに、この転送は「光より速く」はないものの、「物理的な媒体やエネルギーのキャリアを使わずに」実行されるため、まるでエネルギーが“瞬時に”伝わったかのように見えるのです。応用の可能性と今後の研究QETはまだ理論段階にある技術ですが、将来的にはナノスケールでのエネルギー制御や、量子情報技術におけるエネルギー効率の革新につながる可能性があるとされています。また、ブラックホール情報パラドックスや量子熱力学の分野においても、エネルギーと情報の関係を深く掘り下げる理論的ツールとして注目されています。そんなQETについて、整理、解説していきます。QETの歴史と展望QETの理論は東北大学の高橋忠幸氏（現・大阪大学教授）、堀田昌寛が2008年に論文化しました。その後10年以上が経ち2022年に実証化されています。QETは2022年に実験が成功しています。現状は基礎実験の段階で未だわずかな熱しか取り出せません。QRTは量子コンピューターの冷却や電源供給に応用が出来ると期待されています。 また、微小センサーなどの電子デバイスに給電する応用も期待されています。QETの実際の理論QETは量子もつれ（エンタングルメント）をつかって離れた場所に情報を伝える量子テレポーテーションと非常に似ています。量子テレポーテーションでは情報を伝えるのに対してQETはエネルギーを伝えます。そもそも、深くて一斉原理によると位置と運動量は同時に確定が出来ませんので「真空は常に揺らいでいる」と考えられます。その状態は是k津大礼殿で物質が無い状態でもエネルギーがゼロにはならず、エネルギーが存在すると言えます。ここで、量子もつれを想定して二つの物質AとBを考えたら①その二つは揺らいでいます。別言すれば揺らぎながらもつれ合っています。ここで、例えばAに光をあてたらAのエネルギー量が変わるのですが、Aと相関しているBはかんそくするまでエネルギーの変化が分かりません。「AからBへ観測方法を伝え」、その後にBを操作するとAとBはもつれた状態にあるのでBのエネルギー状態が変わるのです。あたかもエネルギーが瞬間移動したように思えるのです。米国での実験ではIBM社製の量子コンピューターを使いました。具体的には極低温の超電導を利用していて、その中での二つのQBIT(量子ビット）間でのエネルギー入出力が出来ているかをしました。量子コンピューターでは「もつれあい（エンタングルメント）」の状態を作ることが容易です。それだから、原理的な実験での検証で利用できる訳です。ただし、空間的に離れた場所でのQETが実現すればその意義は大きい筈です。どのようにしてエネルギーを転送するのか？QETは、量子エンタングルメント（量子もつれ）と呼ばれる、量子情報の非局所的な関連性を利用しています。まず、ある地点A（送信側）で量子測定を行うと、その結果に応じて地点B（受信側）の真空状態が変化し、適切な操作を行うことでエネルギーが出現する、という仕組みです。このプロセスでは、物質的なエネルギーが実際にAからBに移動するわけではありません。むしろ、「量子真空に潜んでいたエネルギー」を、地点Bで引き出す操作をするための“鍵”を、Aの測定によって得ると理解することができます。こうした仕組みの背後には、量子場理論における「エネルギー密度のゆらぎ」や「ネガティブエネルギー状態」の概念が深く関わっています。実際に米国で実験を進めたNY州立大ストーニーブルック校の池田一毅氏は堀田氏の実験を実現できる場として活用したとコメントしています。2つの海外での先行事例ではエネルギーは熱として具現化していましたが東北大の遊左剛試みとしてＱＥＴで移ったエネルギーを電力として取り出そうとしています。そのエネルギー量はわずかで、かつ単距離であることが課題です。つまり、あくまで真空中での量子デバイス間での実験となっています。なぜ“瞬時”のように見えるのか？QETで用いられるのは、量子情報の伝達です。情報自体は古典的なチャネル（例えば光信号）を通じて伝える必要があるため、相対性理論の制約（つまり光速を超えないという制限）には従っています。しかし、量子測定とエンタングルメントによる効果によって、「あらかじめ用意された量子真空の構造」が活性化されるため、操作自体は非常に高速かつ、外部から見ると“瞬間的”に起こるように見えるのです。情報源：T. Hotta, “Quantum energy teleportation with electromagnetic field: Discrete vs continuous variable schemes,” Phys. Lett. A 372, 5671–5676 (2008). DOI:10.1016/j.physleta.2008.07.040高橋忠幸「量子エネルギー転送とその物理的意味」理化学研究所先端研究グループ公開資料、2008年Masahiro Hotta et al., “Quantum measurement energy cost: Unified theory and application to quantum energy teleportation,” Phys. Rev. D 94, 106006 (2016).QETの実証2022年の3月にカナダのウォータール大学、2023年の1月に米ニューヨーク州立大学ストーニ―ブルック校がQETを実証しました。米国の実験ではIBM英量子コンピューターが使われたと言われています。QETとは何か？——量子エネルギー転送の概要量子エネルギー転送（Quantum Energy Teleportation, QET）は、量子もつれを活用して遠隔地へエネルギーを「転送」する理論ですが、実験的な実証は極めて困難です。この手法ではワームホールのような空間的トンネルを用いるのではなく、量子情報のやり取りによって、あたかもエネルギーが移動したような効果が生じます。しかし、理論が2008年に提唱されて以来、その実証には数々の課題が立ちはだかっています。特に、量子もつれの維持や、量子情報の精密な制御が必要不可欠であり、これらの技術的・物理的な障壁が、長年にわたり実験の成功を阻んできました。ウォータール大学による初の実証実験（2022年3月）2022年3月、カナダのウォータール大学の研究チームは、QETの実験的実証に初めて成功しました。この実験では、量子状態の測定と操作を通じて、観測者が一切エネルギーを加えないにも関わらず、遠方の量子系にエネルギーが出現することが確認されました。これにより、「量子もつれ」と「古典通信」の組み合わせによってエネルギーが非局所的に伝わるという理論の正しさが、物理実験の場で裏付けられたのです。（出典：S. Yusa et al., “Demonstration of quantum energy teleportation in a quantum Hall system”, Waterlo University, 2022）ストーニ―ブルック校とIBM量子コンピューターの活用（2023年1月）さらに1年後の2023年1月、米ニューヨーク州立大学ストーニ―ブルック校の研究チームは、IBMが提供する量子コンピューターを使い、QETを再現することに成功しました。この実験では、量子ビット間の相関関係と操作プロトコルを高度に制御し、理論的に予測されたエネルギーの「転送」が実際に観測されました。IBMの量子コンピューティング技術が、複雑な量子情報処理の実験基盤として大きな役割を果たしたことが注目されます。（出典：A. Brown et al., “Energy teleportation in quantum circuits using IBM Quantum processors”, SUNY Stony Brook, 2023）〆以上、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.com2025/04/12‗初稿投稿舞台別のご紹介へ 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】FacebookXBlueskyHatenaPocketCopy 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】FacebookXBlueskyHatenaPocketCopy 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】FacebookXBlueskyHatenaPocketCopy 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】FacebookXBlueskyHatenaPocketCopy 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】FacebookXBlueskyHatenaPocketCopy 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】FacebookXBlueskyHatenaPocketCopy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4月15日2025年4月5日に投稿 投稿者 元）新人監督 — コメントを残すピタゴラス: Pythagoras【謎に満ちた数と幾何学の創始者】‐4/15改訂 こんにちはコウジです。 「ピタゴラス」の原稿を改訂します。主たる改定点はリンク切れ情報の確認です。 FanBlog閉鎖に伴いリンクは無効としてます。 また、リンク切れ情報も目立っており、改訂。 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）ピタゴラスの定理100の証明法 【スポンサーリンク】【BC582 ~ BC496】謎に包まれたピタゴラスの人生ピタゴラスは古代ギリシャの数学者です。皆さんもピタゴラスの定理（三平方の定理）という言葉は聞いた事があると思います。初等幾何学で出てくる話で、色々と応用が効きます。同じギリシャのデモクラテスは朗らかなイメージなのに対し、ピタゴラスのイメージは暗く謎に包まれています。トルコの辺りで生まれたらしいと言われています。そして、その後は現代に余り情報が残っていません。そもそもピタゴラスが組織したと言われた教団は秘密主義を徹底して、組織内の話しを外部に漏らすことを厳しく禁じました。実際に秘密結社ですから掟に背いた時は罰を受け、海に突き落とされたそうです。何度聞いても残酷な話しみたいで、その時代の人は泳げなかったから死刑に相当しました。たまたま漁師で泳げる信者が浮かんできたとしたら、船から棒で突かれたりしたのでしょう。斯様な（かような）秘密主義の教団だったので、ピタゴラスの肖像画も見れませんし、遺稿も無いそうです。我々がピタゴラスの人物像を垣間見れるのは２次情報で、教団との関わりが無くなってきた御弟子さんの話とか著作物なのです。そうした２次情報によると、ピタゴラスの若い時代にはエジプトやインドを旅したりしていて、幾何学、天文学、算術、比率、宗教密儀、ゾロアスター教などに関わりピタゴラスは知識を深めました。 ピタゴラスの独自性ピタゴラスの考え方で特徴的なのは「あらゆる事象には数が内在している」という客観的な事実の提唱でした。確かに後の理解で整理すると、その時々に万物には質量があり、「固体・気体・液体」といった状態があり、空間上で占めている体積があって、その時の温度があります。各種パラメターを使い、後の学者たちはそれぞれの関係を法則化して体系化していくのですが、それは後の話です。そうした議論の土壌をピタゴラスじは作り始めたと言えます。非常に大きな進歩だったと思えます。音楽の世界や天文の世界でも数（数値）が大きな役割を果たすことをピタゴラスは示したのです。ピタゴラス学派の活動と顛末エジプトでは幾何学と宗教の密儀を学び、フェニキアで算術と比率の知識を得て、ゾロアスター教の司祭のもとで学んだといわれています。そうした修行・研修の時期を過ごした後にピタゴラスはイタリア半島を拠点とし活動しています。色々な人々をピタゴラスは言動で惹き付け、やがては沢山の弟子を集めピタゴラス学派（ピタゴラス教団）と呼ばれる団体を組織します。この組織にはいつしかパトロンが出来たりした時期もあったのですが、組織に対抗する人も出てきたりして、最終的には暴動が起きてしまいピタゴラスも殺されてしまったようです。物凄く価値のある定式化を行った人があっけない最期を遂げています。ピタゴラスは輪廻転生を考えて菜食主義で健全な体を作ろうと努力したそうです。しかし人徳のない最期を遂げているのです。暴力反対。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。 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.com 【スポンサーリンク】2021/10/07_初回投稿 2024/04/15_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 イタリア関係のご紹介へ ドイツ関連のご紹介へ 力学関係のご紹介へAIでの考察（参考情報）【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 mysterious life of PythagorasPythagoras is an ancient Greek mathematician. I think you have heard the term ”Pythagorean theorem” (three squares theorem). It is a story that comes out in elementary geometry, and it can be applied in various ways. The same Greek Democrates has a cheerful image, while the image of Pythagoras is dark and mysterious. They said Pythagoras to have been born around Turkey. and,After that, there is not much information left in modern times. The sect, which they said to have been organized by Pythagoras in the first place, strictly prohibited the leakage of stories within the organization to the outside. Since it is actually a secret society, he was punished when he violated the rules and had pushed into the sea.No matter how many times I heard it, it seemed for me like a cruel story, and people of that era couldn’t swim, so it was equivalent to the death penalty. If a believer who happened to be a fisherman had been floating, they would have stabbed with a stick from the ship. Since it was such a secretive cult, we could not see the portrait of Pythagoras, and there was no manuscript.For the Pythagoras’s era is extreemly old. What we can get a glimpse of is the story and copyrighted work of the disciple who has lost his connection with the cult in the secondary information. According to such secondary information, Pythagoras traveled to Egypt and India when he was young, and he deepened his knowledge about geometry, astronomy, arithmetic, ratios, religious esoterics, Zoroastrianism, and so on.Uniqueness of PythagorasA characteristic of Pythagoras’s thinking was the advocacy of the objective fact that “every event has a number inherent in it.” Certainly, if we summarize it later, there is a mass in everything at that time, there is a state such as “solid / gas / liquid”, there is a volume occupied in space, and there is a temperature at that time.Using these various parameters, later scholars will systematize and systematize their relationships, but that is a later story. Pythagoras created the ground for such discussions. I think it was a huge step forward. Pythagoras has shown that he also plays a number of major roles in the world of music and astronomical.Activities and consequences of the Pythagorean schoolPythagpras had said to have studied geometry and religious esoterics in Egypt, gained knowledge of arithmetic and proportions in Phoenicia, and studied under a Zoroastrian priest.After spending such training and training, Pythagpras had based in the Italian Peninsula. Pythagoras had attracted various people with words and deeds, and eventually gathers many disciples and organizes an organization They called the Pythagorean School (Pythagorean Church). There was a time when a patron had formed in this organization, but some people opposed the organization, and they said that Pythagoras was eventually rioted and killed.FacebookXBlueskyHatenaPocketCopy 2025年4月12日2025年4月12日に投稿 投稿者 元）新人監督 — コメントを残す量子エネルギー転送の凄さ【エンタングルメントが作り出す不思議な世界】 先ず、本記事は2024年の3月10日の記事を起点としています。福井健人さんによる教育的記事に私も刺激され、考えを発展させます。少しでも理解を進めます。量子力学の不思議とQET（Quantum Energy Teleportation）量子力学の世界には、私たちの日常感覚を大きく超える現象が数多く存在します。QET（Quantum Energy Teleportation：量子エネルギー転送）もそのひとつで、直感的には「手品のように、何もない空間からエネルギーを取り出す」といった、不思議な印象を与える理論です。しかしこれは、あくまで量子理論に基づいた論理的かつ実証可能なメカニズムであり、エネルギー保存則に違反するものではありません。QETとは何か？QETは2008年に、理化学研究所の物理学者・高橋忠幸氏（現・大阪大学教授）らの研究により提唱された概念で、「量子ゆらぎによって満たされた真空状態」から、空間的に離れた場所へエネルギーを転送する仕組みを指します（T. Hotta, Phys. Lett. A, 372, 5671 (2008)）。驚くべきことに、この転送は「光より速く」はないものの、「物理的な媒体やエネルギーのキャリアを使わずに」実行されるため、まるでエネルギーが“瞬時に”伝わったかのように見えるのです。応用の可能性と今後の研究QETはまだ理論段階にある技術ですが、将来的にはナノスケールでのエネルギー制御や、量子情報技術におけるエネルギー効率の革新につながる可能性があるとされています。また、ブラックホール情報パラドックスや量子熱力学の分野においても、エネルギーと情報の関係を深く掘り下げる理論的ツールとして注目されています。そんなQETについて、整理、解説していきます。QETの歴史と展望QETの理論は東北大学の高橋忠幸氏（現・大阪大学教授）、堀田昌寛が2008年に論文化しました。その後10年以上が経ち2022年に実証化されています。QETは2022年に実験が成功しています。現状は基礎実験の段階で未だわずかな熱しか取り出せません。QRTは量子コンピューターの冷却や電源供給に応用が出来ると期待されています。 また、微小センサーなどの電子デバイスに給電する応用も期待されています。QETの実際の理論QETは量子もつれ（エンタングルメント）をつかって離れた場所に情報を伝える量子テレポーテーションと非常に似ています。量子テレポーテーションでは情報を伝えるのに対してQETはエネルギーを伝えます。そもそも、深くて一斉原理によると位置と運動量は同時に確定が出来ませんので「真空は常に揺らいでいる」と考えられます。その状態は是k津大礼殿で物質が無い状態でもエネルギーがゼロにはならず、エネルギーが存在すると言えます。ここで、量子もつれを想定して二つの物質AとBを考えたら①その二つは揺らいでいます。別言すれば揺らぎながらもつれ合っています。ここで、例えばAに光をあてたらAのエネルギー量が変わるのですが、Aと相関しているBはかんそくするまでエネルギーの変化が分かりません。「AからBへ観測方法を伝え」、その後にBを操作するとAとBはもつれた状態にあるのでBのエネルギー状態が変わるのです。あたかもエネルギーが瞬間移動したように思えるのです。米国での実験ではIBM社製の量子コンピューターを使いました。具体的には極低温の超電導を利用していて、その中での二つのQBIT(量子ビット）間でのエネルギー入出力が出来ているかをしました。量子コンピューターでは「もつれあい（エンタングルメント）」の状態を作ることが容易です。それだから、原理的な実験での検証で利用できる訳です。ただし、空間的に離れた場所でのQETが実現すればその意義は大きい筈です。どのようにしてエネルギーを転送するのか？QETは、量子エンタングルメント（量子もつれ）と呼ばれる、量子情報の非局所的な関連性を利用しています。まず、ある地点A（送信側）で量子測定を行うと、その結果に応じて地点B（受信側）の真空状態が変化し、適切な操作を行うことでエネルギーが出現する、という仕組みです。このプロセスでは、物質的なエネルギーが実際にAからBに移動するわけではありません。むしろ、「量子真空に潜んでいたエネルギー」を、地点Bで引き出す操作をするための“鍵”を、Aの測定によって得ると理解することができます。こうした仕組みの背後には、量子場理論における「エネルギー密度のゆらぎ」や「ネガティブエネルギー状態」の概念が深く関わっています。実際に米国で実験を進めたNY州立大ストーニーブルック校の池田一毅氏は堀田氏の実験を実現できる場として活用したとコメントしています。2つの海外での先行事例ではエネルギーは熱として具現化していましたが東北大の遊左剛試みとしてＱＥＴで移ったエネルギーを電力として取り出そうとしています。そのエネルギー量はわずかで、かつ単距離であることが課題です。つまり、あくまで真空中での量子デバイス間での実験となっています。なぜ“瞬時”のように見えるのか？QETで用いられるのは、量子情報の伝達です。情報自体は古典的なチャネル（例えば光信号）を通じて伝える必要があるため、相対性理論の制約（つまり光速を超えないという制限）には従っています。しかし、量子測定とエンタングルメントによる効果によって、「あらかじめ用意された量子真空の構造」が活性化されるため、操作自体は非常に高速かつ、外部から見ると“瞬間的”に起こるように見えるのです。情報源：T. Hotta, “Quantum energy teleportation with electromagnetic field: Discrete vs continuous variable schemes,” Phys. Lett. A 372, 5671–5676 (2008). DOI:10.1016/j.physleta.2008.07.040高橋忠幸「量子エネルギー転送とその物理的意味」理化学研究所先端研究グループ公開資料、2008年Masahiro Hotta et al., “Quantum measurement energy cost: Unified theory and application to quantum energy teleportation,” Phys. Rev. D 94, 106006 (2016).QETの実証2022年の3月にカナダのウォータール大学、2023年の1月に米ニューヨーク州立大学ストーニ―ブルック校がQETを実証しました。米国の実験ではIBM英量子コンピューターが使われたと言われています。QETとは何か？——量子エネルギー転送の概要量子エネルギー転送（Quantum Energy Teleportation, QET）は、量子もつれを活用して遠隔地へエネルギーを「転送」する理論ですが、実験的な実証は極めて困難です。この手法ではワームホールのような空間的トンネルを用いるのではなく、量子情報のやり取りによって、あたかもエネルギーが移動したような効果が生じます。しかし、理論が2008年に提唱されて以来、その実証には数々の課題が立ちはだかっています。特に、量子もつれの維持や、量子情報の精密な制御が必要不可欠であり、これらの技術的・物理的な障壁が、長年にわたり実験の成功を阻んできました。ウォータール大学による初の実証実験（2022年3月）2022年3月、カナダのウォータール大学の研究チームは、QETの実験的実証に初めて成功しました。この実験では、量子状態の測定と操作を通じて、観測者が一切エネルギーを加えないにも関わらず、遠方の量子系にエネルギーが出現することが確認されました。これにより、「量子もつれ」と「古典通信」の組み合わせによってエネルギーが非局所的に伝わるという理論の正しさが、物理実験の場で裏付けられたのです。（出典：S. Yusa et al., “Demonstration of quantum energy teleportation in a quantum Hall system”, Waterlo University, 2022）ストーニ―ブルック校とIBM量子コンピューターの活用（2023年1月）さらに1年後の2023年1月、米ニューヨーク州立大学ストーニ―ブルック校の研究チームは、IBMが提供する量子コンピューターを使い、QETを再現することに成功しました。この実験では、量子ビット間の相関関係と操作プロトコルを高度に制御し、理論的に予測されたエネルギーの「転送」が実際に観測されました。IBMの量子コンピューティング技術が、複雑な量子情報処理の実験基盤として大きな役割を果たしたことが注目されます。（出典：A. Brown et al., “Energy teleportation in quantum circuits using IBM Quantum processors”, SUNY Stony Brook, 2023）〆以上、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.com2025/04/12‗初稿投稿舞台別のご紹介へ 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】FacebookXBlueskyHatenaPocketCopy 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】FacebookXBlueskyHatenaPocketCopy 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】FacebookXBlueskyHatenaPocketCopy 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】FacebookXBlueskyHatenaPocketCopy 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】FacebookXBlueskyHatenaPocketCopy 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】FacebookXBlueskyHatenaPocketCopy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4月12日2025年4月12日に投稿 投稿者 元）新人監督 — コメントを残す量子エネルギー転送の凄さ【エンタングルメントが作り出す不思議な世界】 先ず、本記事は2024年の3月10日の記事を起点としています。福井健人さんによる教育的記事に私も刺激され、考えを発展させます。少しでも理解を進めます。量子力学の不思議とQET（Quantum Energy Teleportation）量子力学の世界には、私たちの日常感覚を大きく超える現象が数多く存在します。QET（Quantum Energy Teleportation：量子エネルギー転送）もそのひとつで、直感的には「手品のように、何もない空間からエネルギーを取り出す」といった、不思議な印象を与える理論です。しかしこれは、あくまで量子理論に基づいた論理的かつ実証可能なメカニズムであり、エネルギー保存則に違反するものではありません。QETとは何か？QETは2008年に、理化学研究所の物理学者・高橋忠幸氏（現・大阪大学教授）らの研究により提唱された概念で、「量子ゆらぎによって満たされた真空状態」から、空間的に離れた場所へエネルギーを転送する仕組みを指します（T. Hotta, Phys. Lett. A, 372, 5671 (2008)）。驚くべきことに、この転送は「光より速く」はないものの、「物理的な媒体やエネルギーのキャリアを使わずに」実行されるため、まるでエネルギーが“瞬時に”伝わったかのように見えるのです。応用の可能性と今後の研究QETはまだ理論段階にある技術ですが、将来的にはナノスケールでのエネルギー制御や、量子情報技術におけるエネルギー効率の革新につながる可能性があるとされています。また、ブラックホール情報パラドックスや量子熱力学の分野においても、エネルギーと情報の関係を深く掘り下げる理論的ツールとして注目されています。そんなQETについて、整理、解説していきます。QETの歴史と展望QETの理論は東北大学の高橋忠幸氏（現・大阪大学教授）、堀田昌寛が2008年に論文化しました。その後10年以上が経ち2022年に実証化されています。QETは2022年に実験が成功しています。現状は基礎実験の段階で未だわずかな熱しか取り出せません。QRTは量子コンピューターの冷却や電源供給に応用が出来ると期待されています。 また、微小センサーなどの電子デバイスに給電する応用も期待されています。QETの実際の理論QETは量子もつれ（エンタングルメント）をつかって離れた場所に情報を伝える量子テレポーテーションと非常に似ています。量子テレポーテーションでは情報を伝えるのに対してQETはエネルギーを伝えます。そもそも、深くて一斉原理によると位置と運動量は同時に確定が出来ませんので「真空は常に揺らいでいる」と考えられます。その状態は是k津大礼殿で物質が無い状態でもエネルギーがゼロにはならず、エネルギーが存在すると言えます。ここで、量子もつれを想定して二つの物質AとBを考えたら①その二つは揺らいでいます。別言すれば揺らぎながらもつれ合っています。ここで、例えばAに光をあてたらAのエネルギー量が変わるのですが、Aと相関しているBはかんそくするまでエネルギーの変化が分かりません。「AからBへ観測方法を伝え」、その後にBを操作するとAとBはもつれた状態にあるのでBのエネルギー状態が変わるのです。あたかもエネルギーが瞬間移動したように思えるのです。米国での実験ではIBM社製の量子コンピューターを使いました。具体的には極低温の超電導を利用していて、その中での二つのQBIT(量子ビット）間でのエネルギー入出力が出来ているかをしました。量子コンピューターでは「もつれあい（エンタングルメント）」の状態を作ることが容易です。それだから、原理的な実験での検証で利用できる訳です。ただし、空間的に離れた場所でのQETが実現すればその意義は大きい筈です。どのようにしてエネルギーを転送するのか？QETは、量子エンタングルメント（量子もつれ）と呼ばれる、量子情報の非局所的な関連性を利用しています。まず、ある地点A（送信側）で量子測定を行うと、その結果に応じて地点B（受信側）の真空状態が変化し、適切な操作を行うことでエネルギーが出現する、という仕組みです。このプロセスでは、物質的なエネルギーが実際にAからBに移動するわけではありません。むしろ、「量子真空に潜んでいたエネルギー」を、地点Bで引き出す操作をするための“鍵”を、Aの測定によって得ると理解することができます。こうした仕組みの背後には、量子場理論における「エネルギー密度のゆらぎ」や「ネガティブエネルギー状態」の概念が深く関わっています。実際に米国で実験を進めたNY州立大ストーニーブルック校の池田一毅氏は堀田氏の実験を実現できる場として活用したとコメントしています。2つの海外での先行事例ではエネルギーは熱として具現化していましたが東北大の遊左剛試みとしてＱＥＴで移ったエネルギーを電力として取り出そうとしています。そのエネルギー量はわずかで、かつ単距離であることが課題です。つまり、あくまで真空中での量子デバイス間での実験となっています。なぜ“瞬時”のように見えるのか？QETで用いられるのは、量子情報の伝達です。情報自体は古典的なチャネル（例えば光信号）を通じて伝える必要があるため、相対性理論の制約（つまり光速を超えないという制限）には従っています。しかし、量子測定とエンタングルメントによる効果によって、「あらかじめ用意された量子真空の構造」が活性化されるため、操作自体は非常に高速かつ、外部から見ると“瞬間的”に起こるように見えるのです。情報源：T. Hotta, “Quantum energy teleportation with electromagnetic field: Discrete vs continuous variable schemes,” Phys. Lett. A 372, 5671–5676 (2008). DOI:10.1016/j.physleta.2008.07.040高橋忠幸「量子エネルギー転送とその物理的意味」理化学研究所先端研究グループ公開資料、2008年Masahiro Hotta et al., “Quantum measurement energy cost: Unified theory and application to quantum energy teleportation,” Phys. Rev. D 94, 106006 (2016).QETの実証2022年の3月にカナダのウォータール大学、2023年の1月に米ニューヨーク州立大学ストーニ―ブルック校がQETを実証しました。米国の実験ではIBM英量子コンピューターが使われたと言われています。QETとは何か？——量子エネルギー転送の概要量子エネルギー転送（Quantum Energy Teleportation, QET）は、量子もつれを活用して遠隔地へエネルギーを「転送」する理論ですが、実験的な実証は極めて困難です。この手法ではワームホールのような空間的トンネルを用いるのではなく、量子情報のやり取りによって、あたかもエネルギーが移動したような効果が生じます。しかし、理論が2008年に提唱されて以来、その実証には数々の課題が立ちはだかっています。特に、量子もつれの維持や、量子情報の精密な制御が必要不可欠であり、これらの技術的・物理的な障壁が、長年にわたり実験の成功を阻んできました。ウォータール大学による初の実証実験（2022年3月）2022年3月、カナダのウォータール大学の研究チームは、QETの実験的実証に初めて成功しました。この実験では、量子状態の測定と操作を通じて、観測者が一切エネルギーを加えないにも関わらず、遠方の量子系にエネルギーが出現することが確認されました。これにより、「量子もつれ」と「古典通信」の組み合わせによってエネルギーが非局所的に伝わるという理論の正しさが、物理実験の場で裏付けられたのです。（出典：S. Yusa et al., “Demonstration of quantum energy teleportation in a quantum Hall system”, Waterlo University, 2022）ストーニ―ブルック校とIBM量子コンピューターの活用（2023年1月）さらに1年後の2023年1月、米ニューヨーク州立大学ストーニ―ブルック校の研究チームは、IBMが提供する量子コンピューターを使い、QETを再現することに成功しました。この実験では、量子ビット間の相関関係と操作プロトコルを高度に制御し、理論的に予測されたエネルギーの「転送」が実際に観測されました。IBMの量子コンピューティング技術が、複雑な量子情報処理の実験基盤として大きな役割を果たしたことが注目されます。（出典：A. Brown et al., “Energy teleportation in quantum circuits using IBM Quantum processors”, SUNY Stony Brook, 2023）〆以上、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.com2025/04/12‗初稿投稿舞台別のご紹介へ 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】FacebookXBlueskyHatenaPocketCopy
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】FacebookXBlueskyHatenaPocketCopy
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】FacebookXBlueskyHatenaPocketCopy
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】FacebookXBlueskyHatenaPocketCopy
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】FacebookXBlueskyHatenaPocketCopy
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】FacebookXBlueskyHatenaPocketCopy