量子・スパコン連携プラットフォームプロジェクト キックオフシンポジウムを開催しました
2024年3月25日、理研計算科学研究センター（R-CCS）とソフトバンク株式会社は経済産業省、新エネルギー・産業技術総合開発機構（NEDO）の採択事業「量子・スパコン連携プラットフォームプロジェクト」のキックオフシンポジウムをハイブリッド形式で開催しました。 本事業は昨年9月にソフトバンクと共に採択されました。共同実施者である東京大学および大阪大学と協力し、量子コンピュータとスーパーコンピュータ（スパコン）を連携するための量子・HPC連携システムソフトウェアの研究開発とプラットフォームの構築を行います。そしてその先にあるポスト5G時代におけるネットワークで提供されるサービスとして利用される技術の実現に取り組んでいます。 今回のキックオフシンポジウムは、事業の目的や研究内容を、将来ユーザー層になりうる可能性を秘めた研究者や企業、学生の方々に広くお知らせすることを目的として開催されました。
グラフが論理的思考力を高める
図1 リンクの種類（意味的関係） 文と文の間の関係などはISO（国際標準化機構）の国際標準になっており、図の意味的関係の集合はそれらの国際標準を参考にして策定したもの。こうした関係の集合は言語に依存しないと考えられる。 従って、テキストの代わりにグラフを正式の文書として作成・編集・活用すれば、教育や業務、研究における文書処理（文書の作成・編集・活用）の効率が高まるはずです。さらに、グラフ作成者の批判的思考力が高まるため、文書処理に限らないさまざまな場面で知的生産性が向上すると考えられます。 テキストよりもグラフの方が文書処理の効率が高いのも、グラフを作成すると批判的思考力が高まるのも、グラフが論理的な構造を明示的に表現し、操作を容易にしているからだと考えられます。セマンティックエディタは、論理的な構造の操作をさらに容易にすることで、グラフのこのようなメリットを増大させると期待されます。 し
論理的思考力が高まる「グラフ文書」の可能性
「グラフ」と聞いて何を思い浮かべますか？ここでいうグラフは、棒グラフや円グラフのことではありません。数学の一分野である「グラフ理論」で扱う、ノード（節点）とリンク（結線）からなるデータ構造のことです。そして、このグラフを、従来のテキスト文書に代わる情報伝達の手段として活用しようというのが、「グラフ文書」です。2022年10月から2023年1月にかけて、このグラフ文書を簡単に作成できるソフトウェアを使って、二つの高校で実験を実施。その結果、教員の負担を増すことなくグラフ文書が論理的思考力（批判的思考力）、つまり事実や概念の内容を論理的かつ客観的に把握し操作する能力を高めることを実証しました。グラフ文書の可能性について、橋田 浩一 チームリーダーに聞きました。 いまだに読解力が育たない理由とは？ 本などを読んでいて、因果関係や論理構造が分からず、何度も読み返した経験が誰しもあるだろう。「人類は
酵素活性を最大化する理論的な条件の発見
理化学研究所（理研）環境資源科学研究センター 生体機能触媒研究チームの大岡 英史 研究員、千葉 洋子 上級研究員、中村 龍平 チームリーダーの研究チームは、酵素反応の速度を最大化するための理論的な条件を発見しました。 本研究成果は、食品加工や医薬品合成、バイオ燃料生産に向けた酵素の開発に貢献すると期待できます。 酵素とは、タンパク質のうち、特定の化学反応を加速する機能があるものを指します。酵素から得られる反応速度の大きさを酵素活性[1]と呼び、活性を最大限に引き出す方法を明らかにすることは工学的にも基礎科学的にも重要な課題です。 今回、研究チームは、酵素活性を表す数式を独自に開発し、どのような条件で活性が最大となるかを数学的に解析しました。その結果、酵素と基質[2]の親和性を表すミカエリス・メンテン定数（Km）[3]が基質濃度（[S]）[4]と等しいときに酵素活性が最大化される、ということ
100年前の数式を見直し、酵素の働きを最大に
酵素は生体における化学反応を促す働きがあり、生命維持に重要な役割を担っています。大岡 英史 研究員らは、この酵素の働き（酵素活性）を最大にする理論的な条件を発見し、2023年に発表しました。100年以上も前の古典的な式を見直し、物理化学的な知見を加えることで新しい理論を導き出したのです。 "くっつきやすさ"の条件を探る 私たちは生きるために体内に取り込んだ栄養素からエネルギーを取り出し、必要な物質を合成している。このような生体内で起こる一連の化学反応を代謝という。体内のように温度や酸性度が穏やかな条件では起こりにくい化学反応も多いが、そんな体内でもスムーズに反応が進む。これは酵素のおかげだ。酵素とは、代謝という化学反応の過程で"触媒"として機能するタンパク質のことである。触媒は、特定の化学反応の速度を速める能力があり、反応の前後でも自身は変化しない。 大岡 研究員が今回の研究を始めたきっか
タンパク質の水和構造を予測する人工知能
理化学研究所（理研）放射光科学研究センター 生命系放射光利用システム開発チームの中迫 雅由 客員主管研究員、佐藤 航地 研修生、大出 真央 研修生（研究当時）の研究チームは、タンパク質の水和構造[1]を予測する人工知能（AI）[2]の開発に成功しました。 本研究成果は、分子動力学計算[3]によるタンパク質の動態の解明や創薬の解析に貢献すると期待できます。 近年、クライオ電子顕微鏡[4]によって、数多くのタンパク質の立体構造が可視化できるようになってきました。しかし、タンパク質の内部に取り込まれたり、表面に吸着している水分子（水和水分子）は十分に可視化できないという弱点があります。そのため、クライオ電子顕微鏡で得られた立体構造モデルを基にして、分子認識[5]や構造変化についてさらに研究を進めるには、その内部や表面に適切な水和構造を付与する必要があります。 このような状況に対応するべく、今回研
遺伝子の読み取りを終わらせるメカニズム
理化学研究所（理研）生命機能科学研究センター 転写制御構造生物学研究チームの関根 俊一 チームリーダー、村山 祐子 研究員らの研究チームは、転写中のRNAポリメラーゼ（RNAP）[1]に、「転写終結[2]」を促進する因子である「Rho[2]」が結合した複合体の立体構造を明らかにしました。 本研究成果は、RNAPによる転写（遺伝子の読み取り）の最終段階であり、遺伝子発現の適切な制御に重要な役割を担う転写終結のメカニズムの理解に貢献すると期待できます。 RNAPは全ての生物において遺伝情報の転写をつかさどる、巨大なタンパク質複合体です。転写の最終段階が、転写を終えたRNAPが鋳型DNAや新生RNAから解離して転写装置を解体する転写終結です。Rhoはこの反応を促進するタンパク質として50年以上前に発見されましたが、転写終結の仕組みは謎でした。 今回、研究チームは、細菌（細胞核を持たない原核生物）
非翻訳RNAの発現を予測するAIの開発
理化学研究所（理研）生命医科学研究センター ゲノム解析応用研究チームの小井土 大 特別研究員（研究当時、現 客員研究員、東京大学 大学院新領域創成科学研究科 助教）、寺尾 知可史 チームリーダー、ピエロ・カルニンチ 副センター長（研究当時）、東京大学 大学院新領域創成科学研究科の鎌谷 洋一郎 教授、産業技術総合研究所（産総研）人工知能研究センターの瀬々 潤 客員研究員（株式会社ヒューマノーム研究所代表取締役社長）らの共同研究グループは、300種以上の細胞・組織における非翻訳RNA[1]の発現をDNA配列パターンのみから予測するAI[2]を開発しました。 本研究成果は、創薬標的やバイオマーカーとなる非翻訳RNAの探索に貢献すると期待できます。 多因子疾患などに関連する多型[3]はゲノムの非翻訳領域に集積していますが、多型が非翻訳RNAの発現に与える影響の多くが未解明でした。 今回、共同研究グ
いつでも快適に使える「富岳」を提供
スーパーコンピュータ「富岳」は、日本中の研究者や企業が利用し、幅広い分野で顕著な成果を次々に上げています。その陰には、巨大な計算機システムを安定的に運転し、ユーザーが快適に計算できるようにするために、日々努力している人々がいます。さまざまな側面から「富岳」の運用を支えている四つのユニットのリーダーたちに、それぞれの活動を聞きました。 左から 計算科学研究センター 運用技術部門 山本 啓二（ヤマモト・ケイジ）先端運用技術ユニット ユニットリーダー 塚本 俊之（ツカモト・トシユキ）施設運転技術ユニット ユニットリーダー 村井 均（ムライ・ヒトシ）ソフトウェア開発技術ユニット ユニットリーダー 宇野 篤也（ウノ・アツヤ）システム運転技術ユニット ユニットリーダー 熱を捨てるのも大仕事 「富岳」もパソコンも、計算を行う部品であるCPU（中央演算装置）と、データをためておくストレージから成る基本構成
松岡 聡センター長が紫綬褒章を受章
松岡 聡センター長（計算科学研究センター）が計算機科学研究への功績が評価され、令和4年春の紫綬褒章を受章することが決定しました。 業績の概要 計算機科学の分野において、現代のスーパコンピュータの劇的な性能進化に先駆的な研究で大いに寄与するだけでなく、それらの成果を直接的に世界トップクラスの実運用スーパコンピュータに適用し、世界トップの技術として普及させた。特に、スーパコンピュータにおける世界初の大規模なGPU利用の実現、先進的な冷却設備の導入、さらに超大規模なシステムの耐故障性の実現などにおいて、先駆的な設計法を提案・実践し、またそれらを高効率で利用するための超並列アルゴリズム研究開発を行うことにより、計算機科学分野の進化、ならびに我が国のスーパコンピュータを利用する計算科学分野全体における研究能力の大幅な底上げに貢献した。 顕著な研究業績の具体的内容 1.スーパコンピュータの構成法に関す
熱と量子の揺らぎを発現する深層学習モデルを発見
理化学研究所（理研）創発物性科学研究センター計算物質科学研究チームの野村悠祐研究員、開拓研究本部Nori理論量子物理研究室の吉岡信行客員研究員（東京大学大学院工学系研究科物理工学専攻助教）、フランコ・ノリ主任研究員の研究チームは、深層学習モデル[1]を用いることで、熱および量子的な揺らぎの双方が内在する現象を、精密かつ高速に計算できることを発見しました。 本研究成果は、未知の量子多体現象の解明や高効率な量子デバイスの開発などに貢献すると期待できます。 熱で活性化された粒子の運動が揺らぐ効果と、量子系特有の量子もつれ[2]による揺らぎ[3]の効果を調べることは、いずれも物理の根源的な課題です。特に、量子力学の法則に従う多粒子系（量子多体系）における両者の働きを調べることは、物理学における最大級の難問の一つといえます。 今回、研究チームは、機械学習[1]において活用されている深層学習モデルが、
汎化能力を最大化する特徴抽出
理化学研究所（理研）脳神経科学研究センター脳型知能理論研究ユニットの磯村拓哉ユニットリーダーと数理脳科学研究チームの豊泉太郎チームリーダーの研究チームは、将来の入力を予測するために最も有益な成分を抽出する教師なし学習[1]手法「PredPCA（予測主成分分析）」を開発しました。 本研究成果は、自動運転や医療診断など、解の一意性や精度保証が重要な状況における予測の信頼性の保証に役立つと期待できます。 未経験のテストデータに対して学習結果を一般化することを「汎化」といいます。時系列予測の汎化は、人工知能や脳科学における重要な課題です。しかしこれまでの手法では、汎化性能が悪いことや最適でない解に陥ってしまうといった問題がありました。 今回、研究チームは、予測不可能なノイズを効率的に除去しつつ、解が一意に定まるような最適化方法によって、テスト予測誤差を最小化する手法を数理的に導きました。PredP
人工知能でゲノミクスを | 理化学研究所
理化学研究所（理研）生命医科学研究センター医科学数理研究チームの角田 達彦チームリーダー（東京大学大学院理学系研究科生物科学専攻医科学数理研究室教授、東京医科歯科大学難治疾患研究所医科学数理分野教授）らの国際共同研究グループ※は、人工知能技術の一つである「深層学習[1]」で扱えるように、ゲノミクス[2]データなどの非画像データを画像データに変換する方法を開発しました。 本研究成果により、遺伝子データなどさまざまな非画像データを深層学習で扱うことで、背後にある複雑な特徴や構造を抽出できるようになり、医療での診断や医学・生命科学など広範囲の応用に貢献すると期待できます。 ゲノミクスデータなどの多くのデータは非画像データであるため、深層学習の能力を生かすには画像データにする必要があります。 今回、国際共同研究グループは、遺伝子発現などのゲノミクスデータを使って医療診断や予測のためのクラス同定や分
ウイルス感染防御に必須の抗体が作られる経路を発見 | 理化学研究所
理化学研究所（理研）生命医科学研究センター分化制御研究チームの黒崎知博チームリーダー（大阪大学免疫学フロンティア研究センター特任教授（常勤））、大阪大学免疫学フロンティア研究センターの伊勢渉特任准教授（常勤）らの共同研究グループは、病原体からの感染防御に必須の抗体[1]が作られる経路を明らかにしました。 本研究成果は、効果的な抗体の産生を標的にした新しいワクチン開発に大きく貢献すると期待できます。 今回、共同研究グループは、マウスを用いた解析を行い、ウイルスなどの病原体を生体内から除去するために必要な抗体分子の中でも、病原体との親和性の高い良質な抗体がどのような仕組みで作られるのかを明らかにしました。ウイルスなどの外来異物が体内に侵入すると、活性化したB細胞[2]が、胚中心[3]という微小構造の中で、高親和性の抗体を産生する「プラズマ細胞[4]」へと分化します。本研究では、胚中心に存在する
脳の深部を非侵襲的に観察できる人工生物発光システムAkaBLI | 理化学研究所
脳の深部を非侵襲的に観察できる人工生物発光システムAkaBLI ―霊長類動物にも適用可能、高次脳機能のリアルタイム可視化への応用－ 要旨 理化学研究所（理研）脳科学総合研究センター細胞機能探索技術開発チームの宮脇敦史チームリーダー（光量子工学研究領域生命光学技術研究チーム チームリーダー）と岩野智基礎科学特別研究員らの共同研究グループは、ホタルが産生する化合物（基質）とタンパク質（酵素）をベースに新規の人工生物発光システムAkaBLIを開発し、生きた動物個体深部からのシグナル検出能を飛躍的に向上させました。 AkaBLIは、2013年に開発した人工基質AkaLumineと、AkaLumineに合わせて今回開発した人工酵素Akalucから構成されます。動物個体のバイオイメージングにおいては、一般的にホタルの生物発光システム（天然基質D-luciferin[1]と天然酵素Fluc[2]）が用い
深層学習を用いた重要代謝物探索法 | 理化学研究所
要旨 理化学研究所（理研）環境資源科学研究センター環境代謝分析研究チームの菊地淳チームリーダーと伊達康博研究員の研究チームは、深層学習（DL）[1]に着目してメタボロミクス[2]研究に最適化した「DLアルゴリズム」を開発しました。実際に、魚類の核磁気共鳴（NMR）[3]データを解析し高精度な産地判別が可能なことを示し、この判別に寄与する重要代謝物探索法も確立しました。 2016年、DLを基盤とする人工知能（AI）[4]が囲碁の世界チャンピオンに勝利したニュースが世間を騒がせたように、AIは社会構造の変革に寄与する革新的技術といわれています。生物学や化学などの分野においても、AIやDLの潜在能力は注目されてはいるものの、本格的に利活用されているとはいえません。 今回、研究チームは、DLにおける基幹的な計算アルゴリズム[5]であるディープニューラルネットワーク（DNN）[6]に着目し、メタボロ
水に特有の物理的特性の起源を解明 | 理化学研究所
要旨 理化学研究所（理研）放射光科学総合研究センター ビームライン開発チームの片山哲夫客員研究員（高輝度光科学研究センターXFEL利用研究推進室研究員）、ストックホルム大学のキョンホァン・キム研究員、アンダース・ニルソン教授らの国際共同研究グループは、X線自由電子レーザー（XFEL）[1]施設SACLA[2]を利用し、過冷却状態[3]にある水（H2O）の構造を捉えることに成功しました。 水は生命に不可欠な液体ですが、その挙動に関する理解は不完全です。例えば、温度を下げていくときの密度、熱容量[4]、等温圧縮率[5]といった熱力学的な特性の変化は、水と他の液体とでは逆の挙動を示します。そのため、水の熱力学的な特性については長年議論されており、いくつかの仮説が提唱されています。そのうちの一つが、水には密度の異なる二つの相があり、その間を揺らいでいるという仮説です。しかし、温度を0℃未満に下げた
脳の基本単位回路を発見 | 理化学研究所
要旨 理化学研究所（理研）脳科学総合研究センター局所神経回路研究チームの細谷俊彦チームリーダー、丸岡久人研究員らの研究チーム※は、哺乳類の大脳皮質[1]が単純な機能単位回路の繰り返しからなる六方格子状の構造を持つことを発見しました。 大脳はさまざまな皮質領野[2]に分かれており、それぞれ感覚処理、運動制御、言語、思考など異なる機能をつかさどっています。大脳は極めて複雑な組織なため、その回路の構造には不明な点が多く残っています。特に、単一の回路が繰り返した構造が存在するか否かは不明でした。 今回、研究チームは、大脳皮質に6層ある細胞層の一つである第5層をマウス脳を用いて解析し、大部分の神経細胞が細胞タイプ特異的なカラム状の小さなクラスター（マイクロカラム）を形成していることを発見しました。マイクロカラムは六方格子状の規則的な配置をとっており、機能の異なるさまざまな大脳皮質領野に共通に存在して
多動障害や社会行動の異常を抑える新しい分子機構を発見 | 理化学研究所
多動障害や社会行動の異常を抑える新しい分子機構を発見 －アービットはCaMKIIαの活性制御を介しカテコールアミンの恒常性を維持－ 要旨 理化学研究所（理研）脳科学総合研究センター発生神経生物研究チームの御子柴克彦チームリーダー、河合克宏研究員、藤田保健衛生大学総合医科学研究所システム医科学研究部門の宮川剛教授、昌子浩孝研究員らの共同研究チーム※は、細胞内カルシウムチャネルの制御因子であるアービット(IRBIT)[1]が、脳神経系においてα型カルシウムカルモジュリン依存性キナーゼII （CaMKIIα)[2]の活性制御を介して、注意力や衝動性の制御に関わる脳内カテコールアミン[3]量の恒常性[4]を維持していることを明らかにしました。 私たちの気分や行動は、脳内で働くモノアミン[5]と呼ばれる神経伝達物質により制御されています。モノアミンの中でもドーパミンやノルアドレナリンといったカテコー
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「理研の博士と考えよう！」の新作「シミュレーションで何ができるの？」を公開
