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2024年ノーベル物理学賞　人工ニューラルネットワークによる機械学習を可能にする基礎的発見と発明（ジョン・ホップフィールドとカナダのトロント大学のジェフリー・ヒントン）

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├計量計測データバンク　ニュースの窓－250－2024年ノーベル物理学賞　人工ニューラルネットワークによる機械学習を可能にする基礎的発見と発明（ジョン・ホップフィールドとカナダのトロント大学のジェフリー・ヒントン）
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├計量計測データバンク ニュースの窓 目次
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├「日本計量新報」今週の話題と重要ニュース（速報版）2024年10月10日号「日本計量新報週報デジタル版」
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├2024年ノーベル物理学賞は人工ニューラルネットワークによる機械学習を可能にする基礎的発見と発明（ジョン・ホップフィールド氏とカナダのトロント大学のジェフリー・ヒントン氏）

2024年ノーベル物理学賞は、「人工ニューラルネットワークによる機械学習を可能にした基礎的発見と発明に対する業績」によりJohn J. Hopfield 氏（プリンストン大学、アメリカ）、Geoffrey E. Hinton 氏（トロント大学、カナダ）の2氏が受賞

2024年のノーベル物理学賞の受賞者（出所：スウェーデン王立科学アカデミー）
写真左はJohn J. Hopfield（ホップフィールド）氏、右はGeoffrey E. Hinton（ヒントン）氏
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├ホップフィールド・ネットワーク - Wikipedia
　ホップフィールド・ネットワーク (英: Hopfield network) は、ニューラルネットワークの一モデルである。
　アメリカ合衆国の物理学者であるジョン・ホップフィールド (J.J. Hopfield) が提唱した。ユニット（ニューロン）間に対称的な相互作用がある非同期型ネットワークであり、自然な操作によってネットワークのエネルギーが極小値をとる。元はスピンの安定条件をもとめるモデルとして発想されたものであったが、ネットワークによる連想記憶のモデルとして歓迎され、ニューラルネットブームの火付け役の一つとなり、また後のボルツマンマシンの元ともなった。これは統計的な変動をもちいて、エネルギーが極小値ではなく最小値をとることを目指すモデルである。
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ホップフィールド氏の1985年の研究内容のイメージ（出所：スウェーデン王立科学アカデミー）
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├2024年ノーベル物理学賞：物理学からAIの基礎を築いた2氏に | 日経サイエンス (nikkei-science.com)



2024年ノーベル物理学賞：物理学からAIの基礎を築いた2氏に
　2024年のノーベル物理学賞は，「人工ニューラルネットワークによる機械学習を可能にする基礎的発見と発明」の功績で，米プリンストン大学のホップフィールド（John Hopfield）名誉教授とカナダのトロント大学のヒントン（Geoffrey Hinton）名誉教授に授与される。
　ある技術が社会で広く使われ生活や産業を大きく変えたとき，その原点に立ち戻り，最初の一歩となった成果にノーベル賞が授与されることはしばしばある。今回の授賞がまさにその例だ。物理学賞を受賞した2人は1980年代に，今，最も注目が集まっている人工知能（AI）の根幹である人工ニューラルネットワークの基礎を築いた。
　ヒントになったのは，磁性の振る舞いを語るのに使われている物理学のモデルだ。磁性体はしばしば，互いに影響を及ぼし合う電子のスピン（自転の向きに相当する）が縦横に並んだモデルで記述される。各スピンはお互いの距離と相互作用を測りながら，全体のエネルギーが最も小さくなる方向を向く。
　理論物理者のホップフィールドは1982年，このスピンの向きを白と黒で表し，その配列のパターンをスピン同士の相互作用の強さによって記録する「ホップフィールド・ネットワーク」を考案した。数学的な操作によって，複数のパターンを一度にモデルに記憶させることができる。
　今，記憶したパターンが部分的には入っているもののノイズだらけで，全体がわからないパターンがあるとする。これをホップフィールド・ネットワークに入力し，全体のエネルギーを下げていく数学的な操作を行うと，スピンが徐々に回転し，先に記憶させたパターンのうち一番近いものに収れんしていく。
　ホップフィールド・ネットワークは，断片的な記憶から全体を再現する「連想記憶」をコンピュータで実現することを可能にした。連想記憶とは，例えば人の名前を思い出すとき「えーと，はし，はしだ……はしもと……あ，はぎもとさん！」などと記憶を呼び起こす方法だ。
　その後，ホップフィールド・ネットワークは連想記憶だけでなく，複数の都市を巡る最短ルートを求める「セールスマン巡回問題」など，様々な組み合わせがある中で最適な方法を選び取る最適化問題に応用できることがわかり，盛んに研究された。
　記憶したパターンを想起するだけでなく，大量のパターンからその特徴を学習するという新たな情報処理を可能にしたのがヒントンである。ヒントンは1985年，「ボルツマン・マシン」という新たなモデルを開発した。使った物理モデルはやはりスピン系だ。
　ボルツマンは19世紀の物理学者で，系があるエネルギーにあるとき，スピンがどんな確率でどの方向を向くかを示す「ボルツマン分布」を提唱した。ヒントンのボルツマン・マシンは，入力した多数のパターンを学習し，スピンの向きの持っている傾向を学びとる。それによって，学習していないパターンでも生成できるようになる。現在の生成AIの原型だ。
　2000年代に入るとボルツマン・マシンは次第に多層化されていき，最初の層で学習したことを次の層に受け渡してさらに学習するようになった。多層のボルツマン・マシンは，新たに未知のパターンを入力すると，学習したパターンのどれに近いかを高い精度で判断できる。ヒントンはこの仕組みを「深層学習」と名付けた。これをきっかけに，人工知能の爆発的な進展が始まった。
　一方ホップフィールド・ネットワークは記憶できる情報量が少なかったため，学術的には注目されたものの実用的な応用は広がらず，次第に忘れられていった。だが近年，記憶できる情報量を格段に増やしたモダン・ホップフィールド・ネットワークが登場し，再び脚光を浴びた。特にChatGPTなどに使われる深層学習のモデルであるトランスフォーマーと似た性能を備えていることがわかってきたことから，研究が盛り上がっている。
　現在のAIは，ホップフィールドやヒントンが作ったマシンとは比較にならないほど巨大化し，はるかに複雑なタスクを実行している。だが「基礎科学としての土台は1980年代に築かれたと言える。それをもとに，応用を目指すエンジニアリングが発展し，現在の姿がある」と立教大学の瀧雅人准教授は話している。（編集部　古田 彩）
▼詳しくは日経サイエンス2024年12月号（10月25日発売予定）でもご紹介いたします。
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├2024年ノーベル物理学賞は、「人工ニューラルネットワークによる機械学習を可能にした基礎的発見と発明に対する業績」によりJohn J. Hopfield 氏（プリンストン大学、アメリカ）、Geoffrey E. Hinton 氏（トロント大学、カナダ）の2氏が受賞することに決定。 | お知らせ一覧 | 一般社団法人　日本物理学会 (jps.or.jp)
2024年ノーベル物理学賞は、「人工ニューラルネットワークによる機械学習を可能にした基礎的発見と発明に対する業績」によりJohn J. Hopfield 氏（プリンストン大学、アメリカ）、Geoffrey E. Hinton 氏（トロント大学、カナダ）の2氏が受賞することに決定。

日本物理学会誌に掲載された以下の記事もご覧ください。

甘利 俊一「発展する脳の数理モデル」
1988年43巻12号 pp. 914-920

西森 秀稔 「ニューラルネットワーク」
1994年49巻1号 pp.2-9

樺島 祥介「コトの物理学 : 誤り訂正符号を例として」
2003年58 巻4 号 pp. 239-246

瀧 雅人, 田中 章詞
「物理屋のための深層学習」（シリーズ「人工知能と物理学」）
2019 年74巻11号 pp. 759-764

野村 悠祐, 山地 洋平, 今田 正俊
「機械学習を用いて量子多体系を表現する」（シリーズ「人工知能と物理学」）
2019年74巻2号 pp. 72-81

吉野 元
「深層ニューラルネットワークの解剖――統計力学によるアプローチ」
2021年 76 巻 9 号 pp. 589-594
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├ノーベル物理学賞に米カナダの研究者、ＡＩの基礎築く | ロイター (reuters.com)
［ストックホルム　2024/10/８日　ロイター］ - スウェーデン王立科学アカデミーは８日、２０２４年のノーベル物理学賞を人工知能（ＡＩ）の機械学習の基礎となる手法を開発した米プリンストン大学のジョン・ホップフィールド教授（９１）と、カナダ・トロント大学のジェフリー・ヒントン教授（７６）に授与すると発表した。
科学アカデミーは「両氏は物理学のツールを使用して、今日の強力な機械学習の基礎となる手法を開発した」と評価し、「人工ニューラルネットワークに基づく機械学習は現在、科学、工学、日常生活に革命をもたらしている」と述べた。
ヒントン氏は、データ内の特性を自律的に見つけ、写真内の特定の要素を識別するなどのタスクを実行できる手法を発明した。自らが開拓した技術の危険性についてより気軽に語れるよう昨年グーグル(GOOGL.O), opens new tabを退職したことで話題になった。英国生まれで現在トロント大学名誉教授。
カリフォルニア州のホテルでノーベル賞記者会見の電話インタビューに応じ「自分たちよりも賢いものがどんなものなのか、私たちは経験していない」と述べ、「医療などの分野では多くの点で素晴らしいことになる」と指摘。一方で「さまざまな悪い結果も懸念しなければならない。特に、こうした技術が制御不能になる恐れがあることだ」と語った。
プリンストン大学名誉教授のホップフィールド氏は、データ内の画像やその他の種類のパターンを保存し、再構築できる連想メモリを開発した。
プリンストン大主催の会見で「十分に複雑で大規模なシステムになると、そこに組み込んだ素粒子からは到底推測できないような特性を持つようになる」とし、「そのシステムには新たな物理学が含まれていると言わざるを得ない」と述べた。
ヒントン氏の懸念に同調し、ＡＩの未知の可能性と限界について不安を感じることがあると語った。
機械学習やその他のＡＩを巡る懸念について質問されたノーベル物理学賞委員会のムーンズ委員長は「機械学習には多大なメリットがあるが、その急速な発展は我々の将来に対する懸念も引き起こしている」と語った。
「人類は集団として、人類の最大の利益のために、この新しい技術を安全かつ倫理的に使用する責任を負っている」と強調した。
物理学賞は今週授与される２番目のノーベル賞。賞金は１１００万スウェーデンクローナ（１１０万ドル）で両氏で分け合う。
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├ノーベル賞2024 物理学賞にAIの中核「機械学習」の基礎に関わったヒントン教授など2人 | NHK | ノーベル賞2024
ノーベル物理学賞にAIの中核「機械学習」の基礎に関わった2人
2024年10月8日 23時27分
ことしのノーベル物理学賞の受賞者に、現在のAI＝人工知能の技術の中核を担う、「機械学習」の基礎となる手法を開発した、アメリカの大学の研究者など2人が選ばれました。
スウェーデンのストックホルムにあるノーベル賞の選考委員会は、日本時間の8日午後7時前、ことしのノーベル物理学賞の受賞者にアメリカのプリンストン大学のジョン・ホップフィールド教授と、カナダのトロント大学のジェフリー・ヒントン教授の2人を選んだと発表しました。ホップフィールド教授は人間の神経回路を模倣した「人工ニューラルネットワーク」を使って、物理学の理論から画像やパターンなどのデータを保存し、再構成できる「連想記憶」と呼ばれる手法を開発しました。この手法によって、不完全なデータから元のデータを再現できるようになりました。ヒントン教授はこの手法を統計物理学の理論などを使って発展させ、学習した画像などの大量のデータをもとに可能性の高さから未知のデータを導き出すアルゴリズムを開発しました。
2人が開発した手法などは、現在のAI＝人工知能の技術の中核を担う「機械学習」の基礎となり、その後「ディープ・ラーニング」など新たなモデルの確立につながりました。
ノーベル賞の選考委員会は2人の功績について「1980年代以降、『人工ニューラルネットワーク』の研究開発において、重要な業績を積み重ねていて、すでに多くの恩恵をもたらしている。物理学の分野では、特定の性質を備えた新たな物質の開発など極めて幅広い分野で『人工ニューラルネットワーク』が使われている」と評価しています。
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├ジェフリー・ヒントン - Wikipedia
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├ジョン・ホップフィールド - Wikipedia
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├ノーベル賞2024 物理学賞にAIの中核「機械学習」の基礎に関わったヒントン教授など2人 | NHK | ノーベル賞2024
ノーベル物理学賞にAIの中核「機械学習」の基礎に関わった2人
2024年10月8日 23時27分
ことしのノーベル物理学賞の受賞者に、現在のAI＝人工知能の技術の中核を担う、「機械学習」の基礎となる手法を開発した、アメリカの大学の研究者など2人が選ばれました。
スウェーデンのストックホルムにあるノーベル賞の選考委員会は、日本時間の8日午後7時前、ことしのノーベル物理学賞の受賞者にアメリカのプリンストン大学のジョン・ホップフィールド教授と、カナダのトロント大学のジェフリー・ヒントン教授の2人を選んだと発表しました。
ホップフィールド教授は人間の神経回路を模倣した「人工ニューラルネットワーク」を使って、物理学の理論から画像やパターンなどのデータを保存し、再構成できる「連想記憶」と呼ばれる手法を開発しました。この手法によって、不完全なデータから元のデータを再現できるようになりました。
ヒントン教授はこの手法を統計物理学の理論などを使って発展させ、学習した画像などの大量のデータをもとに可能性の高さから未知のデータを導き出すアルゴリズムを開発しました。
2人が開発した手法などは、現在のAI＝人工知能の技術の中核を担う「機械学習」の基礎となり、その後「ディープ・ラーニング」など新たなモデルの確立につながりました。
ノーベル賞の選考委員会は2人の功績について「1980年代以降、『人工ニューラルネットワーク』の研究開発において、重要な業績を積み重ねていて、すでに多くの恩恵をもたらしている。物理学の分野では、特定の性質を備えた新たな物質の開発など極めて幅広い分野で『人工ニューラルネットワーク』が使われている」と評価しています。
ヒントン教授「青天のへきれきで驚いています」
受賞が決まったヒントン教授は、選考委員会との電話インタビューで「こんなことが起こるとは思いませんでした。青天のへきれきで、驚いています」と喜びをあらわにし、「きょう、私はMRIの検査を受ける予定でしたがキャンセルすることになりそうです」と語り、会場の笑いを誘っていました。

人工知能学会会長「物理で取ったのは驚き」
人工知能学会会長で慶応大学教授の栗原聡さんは、ホップフィールド教授とヒントン教授の2人がノーベル物理学賞を受賞することについて、「人間の神経細胞をまねした人工的なネットワークを構築することで、機械でも人間と同じように記憶や認識ができるという考え方があって、この分野で顕著な成果を上げた最初の草分け的な存在がこの2人だ。まさに人間の脳でやっていることを機械的に、物理的になしえることを証明した。ノーベル賞は情報分野が無いので、どうなるかなと思っていたが、物理で持ってきたのは意外だった。2人の受賞は当たり前だが、カテゴリーがないので物理で取ったのは驚きだった」と話していました。

そして2人の功績について、「人工ニューラルネットワークによって、世の中ではディープラーニングやChatGPTのような生成AIという言葉が出てくるようになった。今を席けんしているAIはほぼ全てニューラルネットワークが元になっている。空港の画像認識やスマホの顔認証も当たり前だし、ChatGPTも流ちょうにしゃべるしいろんなことができる。問題も指摘されているが、全ての技術の元になったのが人工ニューラルネットワークなので、今の世界を作った元だと考えたら、すごい功績というのは誰もが分かる」と述べました。

また、ノーベル財団が公表した受賞した研究の説明資料で、この分野における日本人の貢献について触れられていることについて、「福島邦彦先生はヒントン先生が実証した画像認識する際に使う技術を最初に考えた方。ほかにも甘利俊一先生はニューラルネットワークの基本的な理論や仕組みをまとめ発展させた方で、貢献は非常に大きく、日本の研究者はAIの草分け的なところがある」と話していました。

機械学習の専門家「物理学賞の範ちゅうでない分野 驚いている」
ことしのノーベル物理学賞にAI＝人工知能の技術の中核を担う「機械学習」の基礎となる分野が選ばれたことについて、機械学習に詳しい東京大学の樺島祥介教授は「コンピューターのアルゴリズムの研究はこれまでの常識から考えるとノーベル物理学賞の範ちゅうではない分野で、非常に驚いている」と話しています。

樺島教授は受賞する2人と面識はないということですが、2人の研究については30年以上前の大学院生のころから知っていたということで、「2人の研究がAIの隆盛を生み出した“種（たね）”であったのは間違いない。人類に対する影響力はすごくあり、インパクトのある業績だ」としています。

その上で「機械学習は、物理学をはじめとした自然科学の分野でも応用が手探りで進められている。ノーベル賞の選考委員会はいま注目されている分野に積極的に光を当てようとしており、攻めの選考をしていると感じた」と話していました。

機械学習や理論物理学の専門家「物理学の考え方をAIに移植」
機械学習や理論物理学に詳しい京都大学大学院理学研究科の橋本幸士教授は「物理学の考え方をAIに移植したのが、今回、受賞が決まった2人だ。AIは、人間の生活を変える革新的な成果をあげているが、その基礎に物理学の成果があることを知らなかった人も多いと思う。今回の受賞には、私自身、驚くとともに、大変すばらしいことだと思う」と話していました。

橋本教授は、機械学習と物理学を融合した「学習物理学領域」という新しい研究分野を進める、研究者のネットワークの代表を務めていて「いま、物理学の研究者がAIの研究者と共同で、新しいAIモデルを作り出したり、AIの仕組みを物理学で解明しようとしたりする研究が進んでいて、今後、面白い発展があるのではないかと思う」と話していました。

論文紹介の特任教授 「非常に勇気づけられた」
ノーベル財団が公表した今回の物理学賞の説明資料は、量子コンピューターの基礎理論の1つとなっている「量子アニーリング」の概念を提唱した東京科学大学の西森秀稔 特任教授らの研究にも言及しています。

西森特任教授は今回、現在のAI＝人工知能の技術の中核を担う、「機械学習」の基礎となる「ニューラルネットワーク」の手法を開発した2人の研究者が受賞したことについて「物理と情報科学の境界というメインストリームからかけ離れたものだったので受賞は予想していなかった。私たちの論文が資料に紹介されているのにも驚いたが、私も物理と情報科学の境界領域を研究してきたので重要な研究として認知されたことに非常に勇気づけられた」と話していました。

今回受賞が決まった2人の研究と西森特任教授の提唱する「量子アニーリング」の概念との関連については「私たちが提案したのは物理の方法を使って情報科学の重要な問題の1つである『最適化問題』を解く方法だが、説明資料では今回の受賞内容に量子力学を持ち込んだという意味で、際立っているとされている。こうして評価されたことで今後、この分野も発展してくるのではないか」と話していました。

そのうえで、「私たちも応用を考えずに学問的な興味だけからさまざまな事を研究して成果を出してきたが、物理と情報の境界領域というのは物理学の中でも特に基礎研究が応用が結びつきやすく、今後、さらに重要になってくると思う」と期待を述べました。

物理学賞 これまで日本から12人受賞
物理学賞は、アメリカ国籍を取得した人を含め、これまで日本から12人が受賞しています。

2021年は、愛媛県出身でアメリカ国籍を取得している真鍋淑郎さんが受賞。気候をシミュレーションするモデルの基礎を開発し、地球温暖化の研究を切り開いた功績が評価されました。

当時、この分野の研究は物理学の対象ではないと見られていたことから、関係者には驚きが広がりました。

物理学賞 8日18:45以降発表
2024年のノーベル賞の受賞者は、日本時間の10月7日（月）から14日（月・祝）にかけて発表されます。

物理学賞の受賞者は、日本時間の10月8日（火）午後6時45分以降に、スウェーデンの首都・ストックホルムで発表されます。

こちらのNHKのニュースサイトでは、現地の発表会見の様子を、同時通訳付きで「ライブ配信」でお伝えするとともに、受賞者の情報を速報します。

注目の研究者は
物理学賞の注目の研究者です。

理化学研究所 理事長特別補佐 十倉好紀さん
消費電力が極めて少ないコンピューター用のメモリーの実現につながる「マルチフェロイック物質」の特徴を解き明かした、理化学研究所理事長特別補佐の十倉好紀さん。

東京科学大学 栄誉教授 細野秀雄さん
電力ロスが少ない次世代の送電線などへの応用も期待される「鉄系超電導物質」を発見した、東京科学大学栄誉教授の細野秀雄さんは、論文の引用回数の多さなどから注目されています。

東京大学 教授 香取秀俊さん
100億年で1秒も狂わない極めて正確な「光格子時計」と呼ばれる時計を開発した、東京大学教授の香取秀俊さんも注目されています。
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├ノーベル賞2024 生理学・医学賞にマイクロRNA分子発見の研究者ら2人 | NHK | ノーベル賞2024
ノーベル生理学・医学賞にマイクロRNA分子発見の研究者ら2人
2024年10月7日 21時14分
ことしのノーベル生理学・医学賞に、ヒトの遺伝子の働きを制御することができるマイクロRNA分子を発見したアメリカ・マサチューセッツ大学のビクター・アンブロス教授ら2人が選ばれました。
目次
“2人の発見で生命科学の分野 大きく飛躍”
“人を引きつける魅力のある研究者”
スウェーデンのストックホルムにあるノーベル賞の選考委員会は日本時間の7日午後6時半ごろ記者会見し、ことしのノーベル生理学・医学賞に、アメリカ・マサチューセッツ大学のビクター・アンブロス教授と、ハーバード大学のゲイリー・ラブカン教授の2人を選んだと発表しました。
アンブロス教授らは「線虫」という小さな生き物が成長する際の遺伝子の活動を詳しく解析し、「マイクロRNA」という分子が遺伝子の働きを制御していることを突き止めました。
その後の研究で「マイクロRNA」は、ヒトでも遺伝子の働きを制御していることがわかり、現在ではヒトのDNAには1000を超える「マイクロRNA」が存在していることがわかっています。
「マイクロRNA」の働きが異常になると、がんの発生につながる可能性も指摘されているほか、臓器や骨が形づくられる際に、異常が起きることも明らかになりました。
この功績で、2人は2008年に、アメリカで最も権威のある医学賞とされる「ラスカー賞」を受賞しました。
選考委員会 “遺伝子制御の全く新しい原理を明らかに”
ノーベル賞の選考委員会は2人の功績について「ヒトを含む多細胞生物にとって不可欠である、遺伝子制御の全く新しい原理を明らかにした。生命体がどのように発達し、機能するかにおいて、『マイクロRNA』は根源的に重要であることが証明されつつある」と説明しています。
“2人の発見で生命科学の分野 大きく飛躍”
RNAを長年研究してきた慶應義塾大学医学部の塩見春彦教授は「2人の発見は、遺伝子の働きを制御するのは『転写因子』と呼ばれるたんぱく質だけだという従来の考え方を大きく変え、マイクロRNAと『転写因子』の組み合わせであることを明らかにした。マイクロRNAは人工的にデザインすることが可能なため、調べたい遺伝子の働きを意図的に抑えるマイクロRNAを作り、組み込むことで細胞内で、その遺伝子がもともとどのような働きをしていたかを確認できるようになった。それによって生命科学の分野はこの2、30年で大きく飛躍した」と話しています。
“人を引きつける魅力のある研究者”
ことしのノーベル生理学・医学賞の受賞者に選ばれたハーバード大学のゲイリー・ラブカン教授の研究室に1996年から2年あまりにわたり研究員として在籍していた名古屋市立大学の木村幸太郎教授は、「決して“天才研究者”という感じではなく、周囲の人が見落としてしまうことでもおもしろがって研究するタイプで、人を引きつける魅力のある研究者でした」とラブカン教授の印象について語りました。
そしてノーベル生理学・医学賞の受賞者に選ばれたことについて「ずっとノーベル賞を受賞すると思っていました。いまにでもアメリカに飛んでいってお祝いしたいほどうれしいです」と話していました。
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├ノーベル賞の発表迫る、化学部門は期待大！(ウエルスアドバイザー) - Yahoo!ファイナンス
ノーベル賞の発表迫る、化学部門は期待大　10/7 13:30 配信
ウエルスアドバイザー
現在値
ＩＮＰＥＸ 2,173 +7.50
三井化 3,739 -69
三菱ケミＧ 900.8 -9.40
富士フＨＤ 3,707 -63
ＴＯＴＯ 5,286 -158
　２０２４年のノーベル賞受賞者が１０月７－１４日に発表される。中でも化学賞の候補としては、ペロブスカイト太陽電池や光触媒といった株式市場でも注目されている分野の研究者らが有力視されている。関連銘柄を押さえておきたい。
＜「登竜門」に人工光合成の基幹技術＞
　ノーベル賞の「登竜門」とされる、学術情報サービスの英クラリベイト社による今年の「クラリベイト・アナリティクス引用栄誉賞」には、日本出身者も２人選出されている。その１人の信州大学特別特任教授・堂免一成氏は、太陽光によって水を水素と酸素に分解する光触媒システムを開発した。
　同技術は「人工光合成」のプロセスの１つで、水に浸したシート状の触媒（＝光触媒）に光を当てるだけで、水を水素と酸素に分解するもの。堂免氏は水素を効率的に取り出す手法を見いだした。信州大は来年度に、長野県飯田市で世界最大級の実証施設を建設する。
　人工光合成については、企業も官学と共同で研究に盛んに取り組んでいる。１２年には、国の事業として「人工光合成化学プロセス技術研究組合（ＡＲＰＣｈｅｍ）」が発足し、三菱ケミカルグループ <4188> の三菱ケミカル、富士フイルムホールディングス <4901> 、ＩＮＰＥＸ <1605> 、三井化学 <4183> 、ＴＯＴＯ <5332> といった企業が組合員として名を連ねた。
　ＡＲＰＣｈｅｍでは、光触媒による水の分解での水素と酸素の製造のほか、分離膜を用いた水素の安全な分離、合成触媒で水素と二酸化炭素から化学品原料を製造する技術の確立を目指し、化石資源からの脱却につなげていく。堂免教授はこのプロジェクトの一部を率いており、仮にノーベル化学賞を受賞すれば研究が一気に勢いづきそうだ。
　関連銘柄はほかに、ＡＲＰＣｈｅｍに参画するフルヤ金属 <7826> や東レ <3402> 、デクセリアルズ <4980> も有力だ。特に金属加工を得意とするフルヤ金属は、堂免教授とも共同研究を進め、高性能触媒とその量産技術の開発に注力してきた経緯がある。
＜ペロブスカイトなお有力＞
　一方、脱炭素の切り札としては、日本発のペロブスカイト太陽電池もノーベル賞級のテクノロジーと言える。印刷物のように塗工する方法で製造するペロブスカイトは、フィルムのように折り曲げられる特徴があり、従来の板状の太陽電池に比べて設置場所を選ばないメリットがある。
　ペロブスカイト太陽電池の普及へ向けては、中国も本格的に投資をしており、日本勢は押され気味だ。しかし、第一人者である桐蔭横浜大学特任教授・宮坂力氏がノーベル賞を受賞すれば、大きく盛り返す原動力になる。なお宮坂教授も１７年にクラリベイトの引用栄誉賞を受けている。
　ペロブスカイト太陽電池は、建物外壁に設置する実証実験などで先行する積水化学工業 <4204> や、これまでに高い変換効率を打ち出したカネカ <4118> が実用段階に達しつつある。また、原材料のヨウ素を生産するＫ＆Ｏエナジーグループ <1663> や伊勢化学工業 <4107> 、三菱ガス化学 <4182> も外せない。
　製造装置では、エヌ・ピー・シー <6255> が最右翼に位置付けられる。同社は薄膜系の太陽電池に強く、世界的メーカーの米ファーストソーラーを顧客に持つ。ペロブスカイト太陽電池向けの装置でも存在感を示す同社のＩＲ担当者は以前、「（同電池に）参入を表明した国内企業からは、ほぼもれなく話がきている」と話していた。
＜ナノテク関連や企業関係者も＞
　ノーベル化学賞の期待が掛かる分野としては、日本生まれの「六方晶窒化ホウ素（ｈ－ＢＮ）」と呼ばれる結晶も見逃せない。
　ｈ－ＢＮは窒素やホウ素からなる化合物で、極めて安定した性質を持つため絶縁材や耐熱材料に応用される。また、表面が原子レベルに平坦な特徴があることで、「グラフェン」と呼ばれるナノテクノロジー分野の薄膜新素材の製造に活用されている。
　高純度ｈ－ＢＮの安定供給に世界で初めて成功したのが、物質・材料研究機構（ＮＩＭＳ）の谷口尚氏と渡辺賢司氏だ。関連銘柄としては、ｈ－ＢＮを粉末状にしたファインセラミックスの「ショウビーエヌ」を手掛けるレゾナック・ホールディングス <4004> や、グラフェン光検出器を谷口氏らと共同で開発しているＮＴＴ <9432> が挙げられる。
　ノーベル賞にはかつて、旭化成 <3407> の名誉フェローでリチウムイオン電池を発明した吉野彰氏や、島津製作所 <7701> の研究員だった田中耕一氏といった企業関係者にも贈られている。
　その線では、ＥＶ（電気自動車）をはじめとする幅広い産業で利用されている、ネオジム磁石の開発者の佐川真人氏が浮上する。佐川氏は大同特殊鋼 <5471> 顧問として知られ、化学賞と物理学賞の候補と言われている。
提供：ウエルスアドバイザー社
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├【速報】ノーベル物理学賞2024を解説【機械学習の基礎】 (youtube.com)

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［2023年ノーベル賞　各賞関連の資料］
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├2023年ノーベル物理学賞（計量計測データバンク編集部）
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├2023年のノーベル賞の各賞が決まる（計量計測データバンク編集部）
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├2023年ノーベル生理学・医学賞はカタリン・カリコー氏とドリュー・ワイズマン氏（計量計測データバンク編集部）
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├ノーベル賞　カリコー・カタリン博士物語　人物と経歴（計量計測データバンク編集部）
├
├ノーベル賞　ドリュー・ワイズマン博士の人物と経歴（計量計測データバンク編集部）
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├計量計測データバンク　ニュースの窓－22－小林武彦講演におけるＲＮＡ、人の老い、動物の老いについて
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├ホップフィールド・ネットワーク - Wikipedia
　ホップフィールド・ネットワーク (英: Hopfield network) は、ニューラルネットワークの一モデルである。
　アメリカ合衆国の物理学者であるジョン・ホップフィールド (J.J. Hopfield) が提唱した。ユニット（ニューロン）間に対称的な相互作用がある非同期型ネットワークであり、自然な操作によってネットワークのエネルギーが極小値をとる。元はスピンの安定条件をもとめるモデルとして発想されたものであったが、ネットワークによる連想記憶のモデルとして歓迎され、ニューラルネットブームの火付け役の一つとなり、また後のボルツマンマシンの元ともなった。これは統計的な変動をもちいて、エネルギーが極小値ではなく最小値をとることを目指すモデルである。
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ニューラルネットワークの基礎的研究にノーベル物理学賞、ヒントン氏ら2人
野澤 哲生 日経クロステック／日経エレクトロニクス
2024.10.08
　スウェーデン王立科学アカデミーは2024年10月8日、同年のノーベル物理学受賞者として、米Princeton University（プリンストン大学）の研究者であるJohn J. Hopfield（ホップフィールド）氏と英国出身で現在はカナダUniversity of Toronto（トロント大学）のProfessorであるGeoffrey E. Hinton（ヒントン）氏の2名を選出したと発表した（図1）。授与理由は、「人工的なニューラルネットワークを用いた機械学習の開発についての基礎的な発見や発明」である。
　2名とも、人工知能（AI）や機械学習の分野では非常に著名な研究者で、2名がノーベル賞を受賞することに全く違和感はない。ただ、ニューラルネットワークの開発では、日本の福島邦彦氏やフランス系米国人のYann LeCun（ルカン）氏、カナダ出身のYoshua Bengio（ベンジオ氏）なども重要な役割を果たしてきている。実際、2018年には、ルカン氏、ヒントン氏、ベンジオ氏の3人がコンピューター分野のノーベル賞とも呼ばれるチューリング賞を受賞した。これらの中から3人だけを選ぶのは、容易なことではない。
物理モデルとしてのニューラルネットワークの研究に焦点
　今回、3人ではなく、あえてこの2人を選んだのは、物理学との関係がありそうだ。これまで、機械学習は情報科学分野の領域とみなされる傾向が強かったが、実は物理学とも深いつながりがある。ただ、その中でもこの2名の研究は、物理学の考え方を深く取り入れ、大きな成果につなげた。
　具体的には、スウェーデン王立科学アカデミーはホップフィールド氏の業績として、1982年の同氏の論文を挙げた。これは、脳内の神経細胞（ニューロン）が集団的に機能することで情報を記憶しているという仮説を提唱した論文である（図2）。当時、流行していたバイオコンピューターの研究の一環だったといえるかもしれない。
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├「福岡伸一の知恵の学校」第9回｜生命は「作る」よりも「壊す」ことに一生懸命 (youtube.com)
2024/08/28 #福岡伸一 #動的平衡 #生命科学
2017年6月8日に「福岡伸一の知恵の学校」で開催した、福岡伸一による講義、第9回 動的平衡ライブのアーカイブ映像です。
（目次）
00:00　　読書の振興活動「知恵の学校」
03:57　　「動的平衡」のロゴデザイン
14:31　　ロゴス（言葉、論理）とピュシス（ありのままの自然）
19:44　　坂本龍一の音楽
30:47　　福岡伸一まつりー友よ、答えは流れの中にー
37:38　　西田哲学と動的平衡
57:54　　「動的平衡」を可視化する
01:04:38　生命は持続するために壊し続けている
01:31:58　ピュシスの豊かさを取り戻すために
「世界を解くキーワード、それは動的平衡」
【福岡伸一の知恵の学校】は、読書を通して新しい知識や価値観と出会う楽しさを実感できる、「本」の価値を再発見していく取り組みです。
　校長は生物学者の福岡伸一。福岡校長に事前に選んでもらった課題図書を講義の中心として、これまでの読書歴から辿ってきた時間軸を見つめなおします。
　「動的平衡ライブ」では、地図を通して世界を見るマップラバーと、地図がなくとも世界を見ることのできるマップヘイターという二つの軸をもとに、福岡校長が本を入り口に生命を「科学」ではなく「物語」として新たに解釈し、科学の専門知識がなくとも、小説を読み進めるように理解が深まる内容となっています。
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├2024年のノーベル生理学・医学賞は線虫から「マイクロRNA」を発見した米マサチューセッツ大学のビクター・アンブロス教授（70歳）と、米ハーバード大学のゲイリー・ラブカン教授（72歳）に
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├オーラルヒストリー 蓑輪善蔵氏インタビュー 「計量制度に係わっ て 69 年」
http://161.34.12.161/book-for-collecting-news-/new-holder-5-news-collection-/2024-02-17-news-materia-content-collection-/digidepo_10632249_po_ART0009947795.pdf
松本榮壽、黒須茂、高松宏之

○小泉袈裟勝さん
　小泉袈裟勝さんのお話をお伺いしたいのですが。(黒須茂)

蓑輪善蔵

　袈裟勝さんはね私より7つ年上でした。背が高い人ですが、干支は午ですよ。彼は1937（昭 和 12）年か 1938（昭和 13）年に中検に入って、それで渡辺襄さんの光の光波干渉の測定を手伝っていたんです。1942（昭和17）年に兵隊にとられてビルマに行ったのかな。出征するときのことも私は知っています。野砲でしたかね。馬の世話をしたりしながら。
　それで帰ってきたときに 、計圧器係がいる3階から小泉さんが 2階の岡田さんの部屋に入ったのを見ました。小泉さんが帰ってきたというのは、上から見ればわかるわけ。役所の中は狭いから。

　「小泉が帰ってきたけれど、手を出すな」と係員に言っていたのを覚えてい ます。小泉さんは、うるさ型で通っていたんですよ。それでけっこう切れるんだよね。彼は頭がいいんですよ。

　長いこと所長をやっていた玉野光男さんにかわいがられて、メートル法の宣伝とか、計量課とのつき合いとか、計量法を基本的にどうするとかという話に携わったりしていました。だから法律も含めて計量全般に関してよく知っているんですよ。行政マンとしての適性もありました。

○進級が難しい物理学校
　旧制中学を出て計量教習を出ているだけなんですよ。それで物理学校へ 1年間だけ行って、2年生になれなかったようです。物理学校って進級が非常に厳しくて簡単には2年になれないんです。
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├計量法解説 (keiryou-keisoku.co.jp)
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├:計量法の読み方 - livedoor Blog（ブログ）
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├「計量法の読み方」全章 |
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├微分も積分も忘れてしまう東大理三卒の大学教授（2023-05-09）【理３のリアル@50代】 東大医学部卒の弁
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├フィルムカメラとデジタルカメラの発展の速度の違い
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├「ハッピーエンド」を聴く。メンバーは大瀧詠一,細野雅臣、鈴木茂、松本隆。
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├シンボル操作(symbol manipulation)
社会学用語。それ自体は客観的であったり、また多義的に理解されているような物や言語や行動様式をシンボル (象徴) として使い、特定の意味内容をこめて多くの人々のそれへの同調ないし反動形成を促し、一定の方向に行動させること。シンボル操作の典型的な技術の一つが、人々の態度・行為・価値観をあらかじめ意図された方向へ誘導するための組織的コミュニケーション活動といわれる政治宣伝である。マス・メディアの驚異的な発達と宣伝技術の高度化により、現代社会ではシンボル操作の余地は拡大した。
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