単一原子が量子的な波として広がっていく1920 年代、猫のパラドックスで知られるシュレディンガーは、波動方程式によって粒子が持つ波と粒子の二重性を表現することに成功しました。 新たな研究では単一の原子が波のように振る舞う様子を鮮明な画像として記録することに成功しています。 量子の奇妙な世界では、粒子は特定の場所に固まって「存在する」のではなく、空間のなかで「存在確率が分布する」というあやふやな状態にあることが知られています。 ですがシュレーディンガーの波動方程式を使うと、ある粒子が特定の場所に存在する確率密度を導き出すことが可能になります。 単一原子が量子的な波として広がっていく / Credit:Joris Verstraten et al . In-situ Imaging of a Single-Atom Wave Packet in Continuous Space . arXiv

暗黒物質は観測結果から理論を守る保護剤として誕生した暗黒物質は観測結果から理論を守る保護剤として誕生した / Credit:Canva . ナゾロジー編集部暗黒物質は通常の物質、光、電力、磁力などあらゆるものと相互作用せず、ただ1つ重力のみに関連した「見えない物質」と定義されています。 たとえば通常の水分子がある位置座標に暗黒物質を設置しても、互いに相互作用しないため押し合うことなく同居が可能です。 また光や電磁力と相互作用せず重力のみに従うことから、直接的に測定するには重力の検知装置が必要となります。 このような「見えない物質」の存在が囁かれるようになった理由の1つが、銀河内の星々の回転速度の測定結果にありました。 銀河内部の星々は、太陽系の惑星と同じように、中心部分が早く外縁部が遅く周回しています。 しかし星々の周回速度を詳しく測定したところ、銀河外縁の星々の周回速度が理論の予想より遥

情報理論は世界の秘密を暴くのでしょうか？ 英国のポーツマス大学（UOP）で行われた研究によって、情報力学第2法則の存在は、私たちが存在する宇宙全体がシミュレーションであることを示すとする、興味深い結果が発表されました。 情報力学は情報は宇宙の基本的な構成要素であり、エネルギーと質量の両方を持つ物理的な存在であると定義しており、既存の情報熱力学とは厳密には異なっています。 また情報力学第2法則においては、あらゆる現象の情報内容は最小限に抑えられる傾向があるとされています。 新たな研究ではこの情報力学の第2法則による情報圧縮が、生物の遺伝情報や原子の情報量、数学的対象性、さらには宇宙全体に対して普遍的に適合できることを示しています。 また情報圧縮が起こるように世界がプログラムされているのは、この世界をシミュレートする演算機の負荷を軽減する目的があるためだと述べられています。 情報力学は、私たち

もしヒトデに帽子を被せるとしたら、どこにしますか？ ヒトデの真ん中？それとも星形に伸びた5つの腕のどれか？ バカげた質問と思うかもしれませんが、生物学者にとっては実に深刻な問題となっています。 というのも人や犬、鳥などを見れば、どっちが頭でどっちがお尻かは一目瞭然ですが、ヒトデは5本の腕でどの方向にも進めるため、体の前と後ろが分からないのです。 中には「ヒトデには頭がなく、5本の腕だけで動いているのではないか」とする意見もありました。 しかし、どうやら真実は逆だったようです。 米スタンフォード大学（SU）の最新研究により、ヒトデの体のほぼすべては「頭部」に関連する遺伝子からなり、頭が5つに分かれた存在と言えることが判明しました。 雑に言うと、ヒトデは”歩く頭”だったのです。 研究の詳細は、2023年11月1日付で科学雑誌『Nature』に掲載されています。 Study reveals lo

多くの原子は磁石としての性質を持っており、外部から強い磁気をかけると、原子の磁極（N極かS極）が統一されることが知られています。 医療現場で用いられるMRIは磁気を発生させる装置（ドーナツ型のコイルで）を供えており、内臓ごとの原子の「磁極化の差」を検知することで、人体の内部構造を把握できるのです。 しかし、磁場は空間的に広がるため、狙った原子以外の磁極にも影響してしまいます。 そのため現代のMRIの精度には限界があり、他の磁極制御を必要とする技術の進歩も大きく制約されていました。 磁気の代わりに電気を使うことで「単一の原子レベル」の磁極制御を可能だとする理論が58年前に提唱されていましたが、具体的にどうすればいいかは誰もわかっていませんでした。 しかし今回、オーストラリアの研究者たちが、実験中に偶然壊れた機械のお陰で、単一原子の磁極制御に成功しました。 現在の科学技術は「単一原子の磁極を電

Point ■AIが教えられることもなく、数の概念を理解した例が発表された ■数は抽象的な概念で、数えるなどの行為を経ずに瞬時に「数」を判断することは非常に高度な思考活動となる ■今回の報告では、AIは視覚情報用いた学習中に、ネットワーク内の数に関するユニットが突然反応し「数」の概念を理解しはじめたという 私たち人間は、「5」までの数ならパッと見で判断する事ができる。4匹の猫、4個のリンゴが並んでいるのを見て、いちいち1つ2つと数える人はいないだろう。 それは私たちが「数」という概念を感覚的に理解できているためだ。 ところがコンピュータには、これが出来ない。彼らは計算は得意だが、「数」という抽象的な概念を理解しているわけではないからだ。 これが、人間とコンピュータの違い…いや、違い「だった」。 今や、コンピュータは数の概念さえをも獲得しはじめたようだ。AIが人間が教えたわけでもないのに数の