訓練を積んだ畳み込みニューラルネットワークは 別の写真に異なる角度で写っている顔を 同一人物だと認識できるだろう 脳の主要な計算ユニットはニューロ ンという細胞だ。それぞれのニューロ ンは細胞間のごく狭い隙間 ( シナプス 間隙 ) を通して他のニューロンにシグ ナルを送っている。ニューロンがこの 隙間を越えてシグナルを送る傾向 , お よびそのシグナルの大きさを「シナプ ス強度」という。あるニューロンが、、学 習する " とそのシナプス強度は大きく なり , 電気インパルスによって刺激さ れた場合にメッセージを近隣のニュー ロンに送る確率が高まる。 脳科学に触発され , ソフトウェアや ハードウェアを使って仮想ニューロン を作った人工ニューラルネットワーク が出現した。この AI のサプ領域は「コ ネクショニズム」と呼ばれ , 初期の研 究者は , ニューロン間の接続を徐々に 変えることでニューラルネットは複雑 なタスクを学習でき , この神経活動パ ターンが入力の内容 ( 画像や断片的な 会話など ) を把握するようになると考 えた。ニューラルネットに新たな例を 入力するたびに , 接続ずみのニューロ ン間のシナプス強度が変化して学習が 続き , 例えば夕日などの画像をより正 確に把握できるだろう。 夕日をタ日と認識させる 現在のニューラルネットワークはコ ネクショニズムの先駆的な研究を拡張 したものだ。ニューラルネットは一般 に , 各シナプス結合の値 ( 結合の強さ , つまりニューロンが別のニューロンに どれくらいシグナルを伝えやすいかを 表したもの ) を徐々に変えていく。デ ィープラーニング・ネットワークで使 われるアルゴリズムは , 新たな画像を 見るたびに結合の強さをほんの少し変 え , ニューラルネットが画像の内容を 40 より高い精度で予測できる値に少しず つ着実に近づけていく。 現在の学習アルゴリズムは , 最良の 結果を得るには人間による緊密な介入 を必要とする。多くは「教師あり学習」 を用いるもので , 訓練用の例それぞれ に , 学習すべき内容に関して人間が作 成したラベルが付けられている ( 例え ば夕日の写真に「タ日」というキャプ ションが付けられている ) 。この場合 , 教師あり学習アルゴリズムの目標は , 1 枚の写真を入力として受け取り , そ の写真の中心となっている被写体の名 前を出力することだ。入力を出力に変 換する数学的プロセスは「関数」と呼 ばれる。この関数を作り出すシナプス 強度などの数値が , 学習というタスク に対する解に相当する。 丸暗記による学習で正しい答えを出 すのは簡単だろうが , 役に立っとは言 い難い。私たちはアルゴリズムにタ日 とは何かを教え , 見たことのない画像 を含めどんなタ日の画像でも認識でき るようにしたいのだ。あらゆるタ日を 夕日だとわかること , つまり学習結果 を特定の事例を超えて一般化すること は , あらゆる機械学習アルゴリズムの 主要な目標だ。実際 , ネットワークの 訓練成績は , それまで見たことのない 例を使ったテストによって評価される。 新しい例への学習の一般化が難しいの は , 特定のカテゴリー ( 例えば夕日 ) に該当するバリエーションがほぼ無限 に存在するからだ。 ディープラーニング・ネットワーク の学習アルゴリズムが多数の例を観察 した学習の結果を一般化できるように するには , 例を与えるだけでは足りな い。データに関する仮説と , 特定の問 題に対してどんな解がありうるかにつ いての仮定も必要とする。ソフトウェ アに組み込まれる典型的な仮説は , も し特定の関数への入力が似ていたら出 力も互いに大きくは異ならないという ものだろう。猫の画像の数ピクセルを 変えても , 犬の画像に変わることはな いはずだ。 画像に関する仮説を組み込んだニュ ーラルネットワークの 1 つが「畳み込 みニューラルネットワーク」と呼ばれ るもので , AI 復活の立役者になった 技術た。ディープラーニングで使われ る畳み込みニューラルネットワークは 多数のニューロン層を持つ。各層は中 心的な被写体の位置が少しずれている といった変化に対して出力があまり敏 感にならないように組織化されている。 訓練を積めば , 別の写真に異なる角度 で写っている顔を同一人物だと認識で きるだろう。 畳み込みニューラルネットワークは 視覚野 ( 目からの入力を受け取る脳の 領域 ) の多層構造をヒントに設計され た。ネットワークの仮想ニューロン層 が増えるとネットワークは " ディー プ " になり , より上手に学習できるよ うになる。 よりディープに ディープラーニングを実用レベルに した進歩は , 約 10 年前のいくつかの イノベーションによってもたらされた。 当時 , AI とニューラルネットワーク に対する関心は過去数十年で最も下火 になっていた。カナダ先端研究機構 (CIFAR, カナダ政府の補助金と個人 からの寄付で運営 ) はトロント大学の ヒントン (Geoffrey Hinton) をリー ダーとする研究プログラムを支援し , AI 研究の再燃に一役買った。このプ ログラムには , 私やニューヨーク大学 のルカン (YannLeCun), スタンフ オード大学のエン (AndrewNg), カ リフォルニア大学バークレー校のオル シャウセン (Bruno Olshausen) な 日経サイエンス 2016 年 9 月号

人も鳥も食べ物をエネルギーに変えるためには酸素が必要です。 呼吸をすることで、体内に取り込んだ空気から酸素を取り込み、老 廃物としてニ酸化炭素を体外に排出しますが、鳥にとって飛ぶとい う運動は人が走ることと同様に過酷な運動です。なぜアネハツルな どは空気の薄いヒマラヤの上空を酸素ボンべなしで飛ぶことがで きるのでしようか。その秘密は肺の構造にあります。身近なニワトリ ( 鳥類 ) とマウス ( 哺乳類 ) の肺を走査電子顕微鏡を用いて解き明か してみましよう。 00 をゲ , 盟第ノッ強 ニワトリの肺の電子顕微鏡写真 生物の不思議 . 、、は局山でも苦しくない ! 肺の違いを見てみよう ! ー ニワトリの月 きのう 鳥の呼吸器は、気管・気管支・袋状の気嚢肺で構成されていま す。鼻や FI から入った空気は気管を通り、後気嚢に蓄えられます。 次の呼吸で入ってきた空気は、後気嚢に留まっていた空気を肺に 送り出します。空気は肺を流れる血液と直交するように接するこ とで酸素とニ酸化炭素が効率よく交換されるのです : 肺を通過し たニ酸化炭素を含む空気は、前気嚢に蓄積されて次の呼吸で体 外に送り出されます。つまり、空気が一方向にれることで肺に は常に新し、空気が流れて、網目状に走る血管と接することで効 率よくガス交換できるの一す : 。のため、人が酸素ボンべを必要 空気の通り道 ( 青色部分 ) の周囲は、網目状の毛細血管が観察される。 ( 200 倍で撮影 ) 走査電子顕微鏡 写真について 走査電子顕微鏡では光学顕微鏡に比べて焦点深度が深いため、観察像が立体的なイメージで とらえられています。 マウの肺 マスの呼吸器は、気管・気管支・肺で構されて いますマウスが呼吸 ( 吸気 ) すると空気は気管・ 気管支・肺胞の順に流れ込みます。肺胞を包む壁の 内部一、血管が網目状に発達し、空気から血液 ( 赤 血球 ) ; 酸素が渡されます。一方で、体を巡って きた赤血球ニ酸化炭素を肺胞「放出します。空 気の出入りこ同じ器官を使っていため、肺胞では 新鮮なとニ酸化炭素を含んだ空气が入り混じ り、鳥ー比べて酸素の取り込み効率か、ちるので す。このため、過酷な運動をすることは困難です。 わかりやすくするために写真の一部に色を付けています。 肺胞を包む壁には毛細血管 ( 赤色部分 ) が 観察される。 ( 2000 倍で撮影 ) マウスの肺の電子顕微鏡写真 日本電子 ( 株 ) は、創立以来の歴史の中で蓄積してきた要素技術・ノウハウ・ グローバルネッワークを活かし、世界最高クラスの装置を提供する「分析・計測 の世界において欠かせない企業」、さらには独自のソリューションと付加価値 を提供する On ⅸ One Company となることを目指しています。 検 ! 発見 ! をク回のふし 理科副読本 探検 ! 発見 ! ミクロのふしぎ』 ( 少年写真新聞社 ) を制作 しましたので、 読んでみてください。

探査を行う際 , 船が発する振動や騒 海洋学 音はノイズとなるので , ノイズ低減の 最大級の研究船「かいめし習稼働 ため電気推進システムを採用した。発 世界最深 1 万 m の深海底まで調査可能 電機で発電し , モーターでスクリュー を回す方式だ。クジラなど海産哺乳類 は水中音波に敏感なので , 探査海域に 海洋研究の第一線で長年活躍してき 工アガンとストリーマーという 2 つ た海洋研究開発機構 (JAMSTEC) の の装置を海中に下ろし , これらを曳航 そうした哺乳類がいるかどうか監視す 2 隻の調査船「かいよう」「なっしま」 しながら行う。工アガンで圧縮空気を る監視室を船の最上部に設けた。 が退役し , 新鋭の海底広域研究船「か 海中に放出 , 強い音波を生み出し , 海 もう 1 つの主要任務が海底下の試 底下の地層境界面や火山のマグマ溜ま 料採取だ。軟らかい泥のような海底に いめい」が稼働する。 ついては , 6 トンのおもりを付けた筒 りなどから反射してきた音波を , スト 日本は世界 6 位の広大な排他的経 状の装置 ( ピストンコアラー ) を海底 リーマー ( 水中音波受信機を内蔵した 済水域 (EEZ) を持っているが , ど に突き刺し , 海底下 40m までの柱状 のような海底資源がどこにどれほど存 ケープル ) で受ける。 の試料を採取できる ( 従来の調査船で 在するかよくわかっておらず , 陸域に 海底下探査には 3 つのモードがあ は最長 20m ) 。装置を吊り下げるロー り , 目的に応じて使い分ける。海底の 大きな被害をもたらす深海底下の巨大 プは 1 万 2000m なので , 世界で最も 1 つの断面を深い領域まで探査する場 地震や海底火山の噴火についても不明 深い海溝の底の試料も採取可能だ。 合は全長 12km に達する 1 本のスト の点が多い。気候変動や地球規模の環 リーマーを曳航 , 海底下の 3 次元的 このほか電動モーターとモニターを 境変化を探る上でも海洋調査の重要性 備えた大きな 6 本爪やバケットで水 構造を調べる場合は , 3km のストリ が増している。「海の解明」にちなん 深 6000m までの海底の岩石や泥質試 ーマーを 4 本 , 横方向 ( 幅 300m ) に で名付けられた新鋭船の任務は , 退役 料を一度に大量に取ったり , 海底に設 展開して曳航する。高解像度の 3 次 した 2 隻の代替以上の重みを持つ。 置した掘削装置で柱状試料を得ること 元構造を調べる場合は 300m のスト もできる ( 許容水深 3000m ) 。こうし 構造探査と試料採取が主任務 リーマーを 20 本 , 幅 240m まで展開 た大型の採取装置は船尾の大型クレー 「かいめい」は全長約 100m , 幅約 して曳航する。 20m , 国際総トン数 5747 トン ( 右ペ ージ左上の写真 ) 。航続距離約 1 万 洋上の調査研究施設「かいめい」 ( 写真 A) はミッションの特性にちなんで「海底広域研究船」と 5000km 。定員 65 人 ( うち乗組員 27 呼ばれる。海底の岩石などを採取する大型装置を下ろすための大型クレーンを船尾に装備 , 右舷 ( 写真 人 , 研究者などが 38 人 ) 。国際共同 A の船体の手前側 ) には世界最深部の海底堆積層まで採取できる全長 40m のピストンコアラー ( 写真 C, デッキに置かれているバイプ状の装置 ) や採水装置 ( 写真 E) を操作する機械やウインチを備えている。 で運用している世界最大の科学掘削船 また左舷には水深 3000m まで潜水できる無人探査機 ( 写真 D) の投入と引き上げのための装置などが 「ちきゅう」 ( 5 万 6752 トン ) を別格 ある。海底地震計 ( 写真 B) の敷設や回収も行う。操船を行うブリッジの上には , 海底下の音波探査の際 , 周辺海域にクジラなどがいないかどうか見張る監視室がある。船内には用途が異なる 3 つの研究室と会 とすれば , 原子力船「むつ」を大規模 議室 , 研究ミーティングなどを行うリサーチルーム , 乗船研究者用の居室 ( すべて個室 , 写真 F) を完備 , 改造した「みらい」 ( 8706 トン ) に 洋上の研究所になっている。図 G は「かいめい」で行う各種探査のイメージ。船底から音波を海底に放射 , 次ぎ , 新造の科学調査船としては最大 反射波を捉えて地形を調べる。船尾クレーンを使って海底掘削装置を , 右舷からは採水装置を下ろしてい る。船尾後方の海面下に見えるのは海底下探査用の音波を発する工アガンで , その後方に見える長い筒状 規模だ。 のストリーマーで海底下の地層境界などから反射してきた音波をキャッチする。海底の手前側 , 熱水噴出 運用の主目的の 1 つは海底下の地 域付近に見えるのは船から下ろされた無人探査機。その左手の海底では , 無人探査機が地殻変動観測装置 殻構造探査。船尾の両端の傾斜路から の設置などを行っている。右側の海底には 2 機の自律型無人探査機 (AUV) の活動が描かれている。 日経サイエンス 2016 年 9 月号

ュンヘン五大陸博物館所蔵のシー 8 / 5 ( 金 ) ~ 8 / 18 ( 木 ) 東京・港区 ポルト・コレクションおよびシー 山形豪写真展「 Go WiId ! 」 ポルトの末裔にあたるフォン・プ ~ 阮フリカこち一 ランデンシュタイン = ツェッペリ 若手写真家の公募プロジェクト ン家所蔵のシーポルト関係資料か 「写真家たちの新しい物語」の展開 ら約 300 点を精選して紹介する。 で , アフリカの野生動物を撮り続 けている山形豪氏の写真展を開催。 「南部アフリカ」のダイナミックな 風景の中で生きるゾウやヒョウと いった野生動物の姿など , 約 50 点 の作品を展示予定。 GFIJ 」旧 LM SQUARE ( フジフィ ルムスクエア ) 富士フィルムフォ トサロン ( 東京都港区赤坂 9-7-3 フジフィルムスクエア内 ) 無料固 03-6271-3351 http://fujifilmsquare.jp/ 所場所対対象費用申込固問合せ lnformation この欄には . 皆様から提供される情報を掲載しています。 情報提供の詳細は 113 ページをご覧ください。 9 / 25 ( 日 ) まで アーティストなどによる作品展示 をはじめ , トークショウなどさま ざまなプログラムを展開。 所 21 ー 21 DESIGN SIGHT ( 東京都港区赤坂 9 ー 7-6 東京ミッ ドタウン・カーデン内 ) 有料固 03 ー 3475-2121 http://www.2121designsight. 企画展・特別展 東京・港区 21 ー 21 DESIGN GHT 企画展 「土木展」 雑誌に掲載されたアムステルダムにおける展示風景 ( プ ランデンシュタイン = ツェッペリン家蔵 @B「 andenstein - Zeppelin FamiIy Archives) 8 / 24 ( 水 ) ~ 9 / 5 ( 月 ) 「土木の行為つなぐ : 渋谷駅 ( 2013 ) 構内模型」田村圭介 十昭和女子大学環境デザイン学科田村研究室 9 / 4 ( 日 ) まで千葉県・佐倉市 東京・中央区 (Photo: 木奥恵三 ) 全国の駅舎や橋梁の設計 , 景観や 企画展示 没後 20 年特別展星野道夫の旅 まちづくりなどのデザインを手が 「よみがえれ ! シーボルトの日本 アラスカに魅せられ , そこで暮ら 図衝立 ( ミュンヘン五大陸博物館蔵@Museum Fünf Kontinente) け , 土木と建築分野に精通する西 博物館」 す人々をこよなく愛した写真家・ 村浩氏を展覧会ディレクターに迎 シーポルト没後 150 年を記念して , 所国立歴史民俗博物館企画展示 星野道夫氏 ( 1952 ~ 1996 年 ) の回 え , 日々の生活の根底を支えるデ シーボルトが終焉の地ミュンヘン 室 A ・ B ( 千葉県佐倉市城内町 1 1 7 ) 顧展。未発表作を含むおよそ 200 ザインを伝え , 生活環境を整えな に残したコレクションの紹介を通 有料 点の写真をはじめ , 自筆の文章や がら自然や土地の歴史と調和する し , シーポルトの日本博物館とい 固 03-5777-860(X ハローダイヤル ) 手紙 , 撮影に使用したカメラ , 愛用 デザインについて考える企画展。 う新たな視点から展示を構成。 http://www.rekihaku.ac.jp したカヤックやスノーシューなど も初展示する。 所松屋銀座 8F イベントスクエア 江戸の博物学 ( 東京都中央区銀座 3-6-1 ) 有料 ~ もっと知りたい ! 自然の不思議 ~ 固 03-3567-1211 ( 松屋銀座大代表 ) 博物学とは , 自然に存在するモノについて幅広く研究する学問。 東洋では , それらは本草学として特に薬の分野で発達してきた。 本展では , 本草書の歴史をたどりつつ , それと並行して江戸時代 の人々に西洋博物学がどのように受け入れられてきたのかを紹 介する。 - 8 月 7 日 ( 日 ) まで 静嘉堂文庫美術館 ( 東京都世田谷区岡本 『経史証類大観本草』宋唐慎微撰曹孝忠校 2-23-1 ) 元・大徳 6 年 ( 1302 ) 刊 ( 宗文書院 ) 明修静嘉堂文庫蔵 有料 固 03-5777-8600 ( ハローダイヤル ) http://www.seikado.or.jp/ 程場 日会 ザトウクジラのプリーチング ( 撮影 : 星野道夫 ) 崎化 山岳地帯に生きるドールシープの親子 ( 撮影 : 星野道夫 ) 日経サイエンス 2016 年 9 月号

爆発的に進化する 数十年に及ぶ失望の時代は終わり 人工知能はようやく当初の期待に追い付いてきた ディープラーニングと呼ばれる強力な技術のおかげだ ディープラーニング 特集 人工知能 コンピューター科学 "Machines Who Learn ヘンジオ ( 加モントリオール大学 ) コンピューターがポードゲームのチ ェッカーで人間を負かし , 数学の定理 を証明し始めた 1950 年代は , 大きな 興奮に包まれていた。 1960 年代には , 間もなく人間の脳をハードウェアとソ フトウェアを用いて再現できるように なり , 「人工知能 (AI) 」があらゆる タスクを人間と同レベルで実行できる ようになるとの期待が膨らんだ。さら に 1967 年には , 今年 1 月に死去した マサチューセッツ工科大学のミンスキ (Marvin Minsky) が , AI に関す る難題は現世代のうちに解決されるだ ろうと宣言した。 もちろん , そうした楽観的な見通し は時期尚早だった。医療診断の精度向 上を目指して設計されたソフトウェア や , 写真に写っているものを認識する ために人間の脳をモデル化したネット ワークは , 当初の過大な期待には応え られなかった。そうした初期のアルゴ リズムは精巧さを欠き , 当時利用可能 だったデータよりも多くのデータを必 要とした。また , コンピューターの処 理能力も低く , 人間の複雑な思考に匹 36 敵する能力を実現するのに必要な大量 の計算を遂行できなかった。 人間並みのレベルの知性を持っマシ ンを作るという夢は , 2000 年代半ば までに科学界ではほぼ消えていた。当 時は AI という用語までが , まっとう な科学分野から姿を消したように思わ れた。 1970 年代 ~ 2000 年代半ばの 希望が打ち砕かれた時期は「 AI の冬」 と呼ばれる。 それが 10 年で何と様変わりしたこ とか。 2005 年以降 , 脳科学にヒント を得て知的なマシンを実現する「ディ ープラーニング ( 深層学習 ) 」という アプローチが本領を発揮し始め , AI の前途は劇的に明るくなった。近年 , ディープラーニングは AI 研究の特異 的な推進力になっており , 大手の情報 技術企業がその開発に何十億ドルもの 資金を投じている。 ディープラーニングとは , 脳のニュ ーロン ( 神経細胞 ) のネットワークが 徐々に、・学習 " を重ねて画像認識や音 声の理解 , さらには自ら決断する方法 を習得している過程を模擬することを 指し , いわゆる「人工ニューラルネッ トワーク」に基づいている。人工ニュ ーラルネットは現在の AI 研究の中核 を担う要素だが , 実際のニューロンの 働きを正確に模倣しているわけではな い。例を通じて学ぶことを可能にして いるいくつかの普遍的な数学的原理に 基づいており , それによって写真中の 人物・物体の認識方法や , 世界の主要 言語の翻訳法を学習する。 ディープラー ニングの技術は AI 研 究を一変させ , コンピュータービジョ ンや音声認識 , 自然言語処理 , ロポッ ト工学において失われていた野心を再 燃させた。最初の商品化例は 2012 年 に市場に出た音声認識ソフトで , 現在 では Google Now でおなじみだろう。 そのすぐあとに , 画像の内容を認識す るアプリケーションが登場し , 現在で は Google Photos の検索エンジンに 組み込まれている。 かっての携帯電話のお粗末な自動機 能メニューにイライラしていた人なら z 誰でも , スマートフォンの優れた個人 秘書機能の劇的に進化した便利さを実 日経サイエンス 2016 年 9 月号

が取リ出し作業を行った付近の画像を切 た。機械学習を使った手法では人間が適 学習する 切な行動をあらかじめ設計しなくても , り出して保存しておく。数百回分の作業 ロボットカーで データがたまったら , 予測モデルを学習 最適な行動 / ヾターンを自然に獲得できる によってアップデートする。モデルに画 ようになる。 ぶつからないクルマ 像を入力し成功率が高くなるよう予測 モデルの性能を上げていく。これを繰り バラ積み品を高速で 上の左側の写真は PFN がトヨタ自動 返す。 取り出すロボット AI の予測モデルは , 画像の機械学習 車 , N 幵と共同で開発した「ぶつからな によく使われる CNN ( 畳み込み型ニュー い車」のデモの様子だ ( 2 月に開かれた PFN がファナックと開発した , 深層学 ラルネットワーク ) を , 自社開発の深層 「 N 幵 R & D フォーラム」で ) 。 習を使った産業用ロボット操作の効率化 学習開発用のフレームワークである 上の右側の写真はその前段階の研究 技術の 1 つ。工場の生産ラインでカゴに Chainer によって作った。学習当初のラ で . コンピューター上に作った走行コー 山積みにされた部品をロボットアームが ンダムモデルでは 50 % ほどの取得成功 スを走らせるシミュレーションを繰り返 取リ出し , ベルトコンべャーに載せる作 率だったものが , 学習データが集まるに すことで , 車が適切な走行ノヾターンを学 業のことを「バラ積み取リ出し」という。 つれて取得率が高まった。 2000 回の作 習する。 直径 2.5 ( m 長さ 5cm の円柱形をした 業 ( 約 4 時間 ) で成功率は 70 % , 5000 写真で「〇」の印のついている車が , 鉄製の部品がバラ積みされているカゴ内 回の作業 ( 約 10 時間 ) で 90 % に取得率 右折カーブの手前で減速する様子を示し ている。さらに画面右の白いバーのとこ から , 空気吸着式のロボットハンドで部 が向上した。 品を 3 秒当たり 1 個のペースで取 ろで , ブレーキを示す表示が赤くなって り出していく ( 右の写真 ) 。カゴ いる。これは , ここでブレーキを踏むと の上部にはカメラが置かれてお 最も多く報酬が得られると , ニューラル リ , ロボットはこの画像情報をも ネットが推測していることを表してい る。最初のうちは , カーブを曲がりきれ とに部品の山から取リ出しやすい 位置を特定して , ロボットハンド ずに壁にぶつかってしまうが , 学習か進 をその場所に持っていくことが必 んでいくとカーブの手前でのみ減速する 要になる。 ようになる。 開発したシステムでは , まず部 従来は「障害物が一定の距離に迫った 品が積まれたカゴを上部から撮 らブレーキを踏む」といったルールを人 ル。ロボットは最初任意の場所を 間が作っておき , その目標とのズレが最 ランダムに選んで , ロボットハン 小になるように制御をしていた。だがこ ドを動かし部品を取り出す作業 の方法では多様な状況に合わせてたくさ を行い , 成功したか失敗したかを んのパターンでルールを作る必要があ 記録する。同時にロボットハンド リ , 臨機応変に対応することか難しかっ Ndd 1 NAd 日経サイエンス 2016 年 9 月号 54

00 面 L2 ペ 己ロ 1 日 花し 参加マニュアル ( 海岸植物ミニ図鑑 ) は「自然しらべ係」までご請求くたさい。無料で郵送します。特設ウェブサイトからもダウンロードできます。 0 参加マニュアルを手に入れる。②カメラを持って海にでかける。 0 しらべた結果を送る。 をしらへます。大切な海のこと、みんなでしらへよう。あなたの参加をお待ちしています ! みんなで見ればみえてくる、自然しらへ 2016 のテーマは「海岸植物」です。今年は海辺でしか見ることができない植物 実施期間 2 0 1 6 年月 誌面協賛日経サイエンス mont ・ bell ー 0 しらべた結果は、郵送または特設ウェブサイトから送信してくたさい。 主催公益財団法人日本自然保護協会 ~ 9 月 30 日 協賛 J R 西日本つ 5 ョ nik 厄 en ま新聞東京本社 共催 しノし @C 〇 L 〇 RATA 一相人 ( 0 0 ~ このは Gakken 旅の手 FUJITSU 海の生き物を守る会 NEC presents THE FLINTSTONE (bayfm) タッキー地球レホート ( みのお FM ) E-ne!evgood fO 「 ( FM ョコハマ ) 月刊イノヾー 環境省 文部科学省 後援 毎辺の写真コンテストすへての報告写真から、素敵な写真を表彰 ! ! 砂浜の風景、 参加者のみなさんに抽選で図鑑やグッスをプレゼント。 参加者プレセント 第一次〆切 6 月 30 日、第ニ次〆切 9 月 30 日 参加マニュアル請求先 公益財団法人日本自然保護協会「自然しらへ」係 自由研究にびったり 〒 104-0033 東京都中央区新川 1 -16-10 ミトヨビル 2F TEL: 03-3553-4102 umi2016@nacsj.0「.jp 回・回 しらべ 2016 検索 「自然しらべ 2016 」は、東京ガス環境おうえん基金の 助成を受けて実施しています。 楽しくしらべている笑顔などもお待ちしています。 ウエプサイトに、夏休みの自由研究に 役立つヒントや使える素材もあります。 自然のちからで、明日をひらく。 日本自然保護協会 THE NATURE CONSERVATION SOCIETY OF JAPAN

モデル生物 なペットショップのマウス ( 雑菌を持っている ) と一緒に飼 育したところ , 2 ~ 3 カ月で実験用マウスの約 1 / 5 が感染症 清潔すぎる実験用マウス で死んだ。だが生き残ったマウスの免疫は以前よりも強くな 免疫系が未熟でモデルとしてお粗末 り , 免疫細胞の遺伝子活性も成人に似たものに変化した。そ ″汚い〃ネズミと一緒にすると改善 の後の追跡実験で , これらのマウスはワクチン接種を受けた 科学者はふつう実験用マウスをネット注文で購入している マウスと同様に細菌感染を撃退した。 が , 免疫学者のマソプスト (David Masopust) はわざわざ これらの結果は , 実験用マウスを野生マウスやペットショ ップのマウスと一緒に飼育すれば , ヒト成人の病状進行と治 手のかかる方法をとった。以前に工モリー大学で研究してい たころ , 車で数時間かかる家畜小屋まで行って自分でマウ 療への反応についてより現実に近い結果がわかる可能性を示 唆している。加えて , 実験用マウスが重要な免疫特性のモデ スを捕まえた。市販の実験用マウス はいくつかの重要な免疫細胞を ルになっていないことを示しており , 動物実験で成功した治 療薬が人間の臨床試験で往々にして失敗するのはなぜかに部 欠いているように思えたから だ。非常に清潔な環境で育て 分的な説明がつきそうだ。「現実世界で重要な意味を持つ要 られているので , 免疫系が 因が , 管理環境下の実験では抜け落ちている」とカトリは説 未熟なのだろうと考えた。 明する。 その後マソプスト ( 現在は 宇宙 ミネソタ大学教授 ) はこの仮 説の検証に正式に取り組み , そ 系外惑星の撮影に れが正しいことを 10 年越しで明ら 「スターシェー かにした。科学界や医薬品業界が人間用の疾病治療薬やワ クチンを試すのに使っている実験用マウスは , いくつかの 宇宙望遠鏡と″日よけ″を組み合わせる構想が浮上 点で成人の免疫系モデルとしてはお粗末なのだ。この結果 地球に似た系外惑星を直接撮影する早道に は先ごろ Na ル化誌に報告された 米航空宇宙局 (NASA) の次世代宇宙望遠鏡は地球に似た 別の惑星の写真を撮影できるかーー一太陽系以外の天体に生命 メモリー ( D8 + T 細胞なし それによると , 無菌施設で育てられたマウスの免疫系は , が存在する兆候を探るそうした写真撮影は , 天文学者の長年 の夢だが , それを可能にする技術の登場は何十年も先だと思 存在する免疫細胞の種類とそれらの細胞内で活性化してい われてきた。だが最近 , NASA が計画している広域赤外線 る遺伝子から判断して , 成人よりも乳幼児の免疫系に近い という。例えば感染に対する緊急応答を担うメモリー 探査望遠鏡 WFIRST を別の装置と組み合わせれば , そうし た " 別の地球 " のスナップ写真を撮影できると考える専門家 CD8 + T 細胞は , 家畜小屋やペットショップのマウスには明 が増えている。それも近い将来に。 NASA は去る 2 月 , らかに存在するのに , 成体の実験用マウスでは実質的に検 の宇宙望遠鏡の開発を正式に開始し , 2025 年の打ち上げを 出不能た。 実験用マウスがほかと違うことを「みな知ってはいたが , 予定している。 ついに証明されたのは喜ばしい」と , スタンフォード大学 の計算システム免疫学者カトリ (Purvesh Khatri) はいう。 20 年先までは無理 ? WFIRST は打ち上げ後に口径 2.4m の主鏡を用いて天空 さらに , マソプストらが " 清潔 " な実験用マウスを、、不潔 " 5A S 工つ」 SV > 0 エト 日経サイエンス 2016 年 9 月号 20

ひまわリ形の日よけスターシェードは将来 の宇宙望遠鏡とともに宇宙空間に配備する。最初は 折りたたまれた状態で宇宙に打ち上げられ ( 1 ) , 切 リ離された後に展開し ( 2 ) , 宇宙望遠鏡の前方数万 km にある定位置まで移動する ( 3 ) 。 の広域をとらえ , その広視野を武器に , 宇宙の加速膨張を推進している謎のカで ある暗黒エネルギー ( ダークエネルギー ) を調べる計画だ。だがもう 1 つのホット なテーマ , つまり宇宙のなかで生命が存 在するのは地球だけなのかという存在論 的疑問の探究が , すでにこのミッション に影響を及ぼしつつある。 これまでに太陽以外の恒星を周回する 系外惑星が 3000 個以上発見され , 今後 10 年でさらに数万個が見つかる見込み だ。大雑把な推計によれば , あらゆる恒 星は少なくとも 1 個の惑星を伴い , 太 陽と同じタイプの恒星の 5 個に 1 個は , 暑すぎず寒すぎもせずに液体の水が存在 しうる「ハビタブルゾーン」に岩石型の 天体を持っとみられる。そうした天体の なかに地球に似たものがあるかどうかを 知るには実際に見てみるのが一番だが , 何光年も離れた系外惑星を写真撮影する のは非常に難しい。大きくて 100 億倍 も明るい親星の圧倒的な輝きのなかに埋 もれてしまう。 また , 激しく流動する地球の大気は星 の光をぼかしてしまうので , かすかな惑 星を地上の天文台からとらえる大きな障 害となる。このためほとんどの専門家は 宇宙望遠鏡の利用が唯一の解決策である という見方で一致している。しかしなが ら , NASA のハップル宇宙望遠鏡も , その超大型後継機で 2018 年に打ち上げ られる予定のジェームズ・ウェップ宇宙 望遠鏡も , 系外惑星を直接識別できるよ うな高いコントラストはまるで持ち合わ せていない。 ていない。大半の専門家はこれでは地球型の系外惑星の撮影 そこで , WFIRST は先進的な惑星撮像コロナグラフを搭 に必要なコントラストは実現できないとみている。実際 , そ 載する計画になっている。これは一連のマスクと鏡 , レンズ うした写真撮影は非常に困難であるとの理由で , NASA の を複雑に組み合わせて星の光を除去する装置で , 望遠鏡の内 修正計画案ではこれを 20 年以上先送りするよう求めている。 部に取り付ける。ところが , この装置は後になって追加され その頃までに必要な技術を開発し , 新たな予算の余裕を得て , たため , 、 MFIRST 本体のほうがコロナグラフに最適化され 工 D311V)-1d 「 [VSVN 」 0 A 1 コ D http://www nikkei-science.com/

究」。コンピューターによる動画像認 似する」と伊勢田准教授は指摘。北野 識研究や自動運転車の先駆けとなる人 美とアート アーカイブ論 所長も「遺伝子を操作してはいけない 工知能システムの構築など基礎理論か 情報技術と生命操作技術の拡大による というだけの理由で生命の操作を規制 ら技術応用まで幅広い研究分野で成果 「人類観」の変容 ロボットは人間に代われるか ? できるとは思えない」と述べ , 生命科 を上げたことが評価された。 介護と廃炉現場で見えたもの 学の発展がもたらすと予測される価値 本庶博士は「抗体の機能性獲得機構 科学と技術 , 行政の距離 地球外生命 観・倫理観の変化に注意を促した。 の解明ならびに免疫細胞制御分子の発 ①人知は神の摂理 ( 生命 ) を超えられるか 見と医療への展開」が受賞テーマ。抗 人工知能自動運転と未来社会 文系廃止騒動 ~ 理系偏重か ? 文系支配か ? 宇宙資源の開発権利はとこに 体の機能獲得メカニズムを解明すると イノベーションを科学技術と教育 「地球外資源」のセッションでは , ともに , 免疫細胞で働く様々な分子を アートとしての数学 主催者の川口教授がモデレーターを務 発見した。その 1 つが「 PD- 1 」。免 地球外資源 地球外生命②我々自身が ailien である ~ め「小惑星などの資源開発をどう考え 疫反応のプレーキとして働くことを明 進化が起こすメッセージとは ? るか」と問題提起した。米政府が民間 らかにするとともに , 逆に機能させな 企業による地球外資源開発を促す法律 らせることを求めている」と述べ , 民 いと免疫が活性化することが分かり , を制定したほか , 小惑星資源開発を目 間の資源開発にも何らかの規制が及ぶ がん免疫療法の道を開いた。本誌も 指す米べンチャー企業 ( プラネタリー とみるのが妥当との見方を示した。 2016 年 8 月号のがん免疫療法特集で , リソーシズ ) がルクセンプルク政府と これに対し , 惑星科学が専門の宮本 本庶博士の業績を解説している。 協力協定を結ぶなど , このところ活発 英昭・東京大学総合研究博物館准教授 ヌスパウム博士は「ケイバビリティ・ アプローチによる正義論の深化とその な動きがあるためた。 は , 小惑星が鉄や白金族元素などに富 国際法が専門の青木節子・慶応義塾 むとわかったと説明 , 地球に資源を持 実践」が受賞テーマ。 ち帰れば「文明の大転換となる」と開 大学大学院教授は , 主要国が加盟する 京都賞の授賞式は 11 月 10 日 , 国 宇宙条約が「国家による天体の領有権 発への期待を語った。 立京都国際会館で開催される。 を否定している」との事実を挙げた。 シンポジウムの論点は多岐にわたり 「国家でなく民間企業ならよいのか , 結論を見いだすことは狙っていなかっ 【ブループラネット賞】 土地の領有でなく資源開発は許される た。問題提起をしただけの印象は強い 旭硝子財団 ( 石村和彦理事長 ) は のかは条約に明記されていないものの , が , 従来の学術会議の枠を超える試み 6 月 15 日 , 第 25 回プループラネッ 条約には加盟国がその国民に条約を守 だ。 ト賞の受賞者を発表した。国連環境計 ( 日本経済新聞論説委員・滝順ー ) 画 (UNEP) 親善大使のババン・シ 科学賞 ュクデフ氏 (Pavan Sukhdev, 56 ) , 英グラスゴー大学名誉教授のマルク 京都賞は金出 , 本庶両博士ら 3 人に ス・ポルナー氏 (Markus Borner, (1) の 2 人にそれぞれ贈られる。 2016 年 ( 第 32 回 ) の京都賞が決 科学部門は医学者の本庶佑博士 ( 京都 シュクデフ氏は , 包括的グリーン経 まった。稲盛財団 ( 稲盛和夫理事長 ) 大学名誉教授 , 74 , 写真中央 ) に , 済に移行するために経済に合理的で実 が 6 月 17 日発表した。先端技術部門 思想・芸術部門は哲学者のマーサ・ク 用的な測定基準を開発し , 持続可能な レイヴン・ヌスパウム博士 (Martha はロポット工学者の金出武雄博士 ( 米 経済の発展を加速させた。 カーネギーメロン大学ワイタカー記念 Craven Nussbaum, 米シカゴ大学工 ポルナー氏はアフリカで 40 年間 , 全学教授 , 70 , 写真左端 ) に , 基礎 ルンスト・フロインド法学・倫理学特 野生生物保護や保護区内の生態系保全 別功労教授 , 69 , 写真 管理活動に携わってきた。タンザニア 右端 ) に , それぞれ贈ら のセレンゲテイ国立公園については国 れる。 民に , 生態系の保全に対して貢献し , 金出博士の受賞テーマ 約束することが必要であることを訴え は「コンピュータビジョ てきた先駆者の 1 人。 ンとロポティクス分野で 表彰式は 11 月 16 日に都内で開催 の先駆的かっ実践的研 される。 議論された 12 のテーマ も dø△ 稲盛財団 http://www nikkei-science.com/