萌芽のきらめき・結実のとき 大塚 淳 准教授 - 京都大学広報誌『紅萠』
2021年秋号 萌芽のきらめき・結実のとき 哲学と統計学を対話させ、揺らぐ〈正しさ〉の在り方を問う 大塚 淳 文学研究科 准教授 データをもとに科学的な結論を導く統計学。学術的な論文から世論調査の結果を伝えるニュースまで、八面六臂の活躍を見せる。人間の認識を俯瞰的に問う哲学の視点から眺めれば、〈正しさ〉や〈真理〉の姿は蜃気楼のように揺らぎだす。統計的データの処理・分析方法が進展し、人工知能が台頭する時代に、〈正しさ〉の在り方はどう変化するのか。哲学者が担う役割を模索する。 大塚 淳准教授 自然科学やビジネス、社会調査など、多岐にわたる分野で活躍する統計学。主張に科学的な説得力をもたせるには欠かせない存在だ。その発想は一般市民にも共有されており、「統計的に有意です」と聞くと何となく信頼できると感じる人は多いはず。それでは、なぜ統計学は正しさを保証できると考えられるのか。その問いに挑むのが大塚
情報量は宇宙トンネルの断面積 －ミクロな情報量を計算する幾何学的公式の発見－
梅本滉嗣 基礎物理学研究所修士課程学生と高柳匡 同教授は、量子ビットの「Entanglement of Purification」（純粋化量子もつれ）と呼ばれる情報量を計算する新しい幾何学的公式を発見しました。 本研究成果は、2018年3月26日に国際学術誌「Nature Physics」にオンライン掲載されました。 量子もつれの量を幾何学的に計算する公式を著者の一人 ( 高柳 ) がポスドク時代に発見してから１０年以上経過しました。この研究成果は、「宇宙が量子ビットで創られている」という新しいアイデアを生み出し、最近では世界中で活発に研究が進められている大きな研究テーマとなっています。しかし、この発見は氷山の一角に過ぎませんでした。ずっと一般的な公式が存在することが予想されていたにも関わらず、なかなか明確な答えを得ることができなかったのです。ところが、今回、修士課程学生（梅本）の鋭い洞察
雷が反物質の雲をつくる －雷の原子核反応を陽電子と中性子で解明－
榎戸輝揚 白眉センター特定准教授、和田有希 東京大学博士課程学生、古田禄大 同博士課程学生、中澤知洋 同講師、湯浅孝行 博士、土屋晴文 日本原子力研究開発機構研究副主幹、佐藤光輝 北海道大学講師らの研究グループは、雷が大気中で原子核反応 (光核反応) を起こすことを突き止めました。 本研究成果は、2017年11月23日午前3時に英国の学術誌「Nature」 に掲載されました。 日本の冬季雷雲は、強力な雷雲や雷を研究する絶好の観測ターゲットです。国内には、私たちのように宇宙観測や素粒子・原子核実験の手法を用いるグループのみならず、大気電気やレーダー観測、気象シミュレーションを駆使して雷に挑む多様な研究者がおります。今後は、分野の枠を超え、多様な手法を組み合わせた学祭的な研究コラボレーションを構築し、 「雷雲や雷の高エネルギー大気物理学」という新しい分野を切り拓いていきたいと考えています。また
脳から深層ニューラルネットワークへの信号変換による脳内イメージ解読 －「脳－機械融合知能」の実現に向けて－
神谷之康 情報学研究科教授、堀川友慈 株式会社国際電気通信基礎技術研究所主任研究員の研究グループは、ヒトの脳活動パターンを深層ニューラルネットワーク（deep neural network model、以下DNN）等の人工知能モデルの信号に変換して利用することで、見ている画像に含まれる物体や想像している物体を脳から解読する技術の開発に成功しました。本研究成果は、人工知能の分野で進展が著しいDNNをヒトの脳と対応づけることで、脳からビッグ・データの利用を可能とする先進的技術です。 本研究成果は、2017年5月22日午後6時に英国の科学雑誌「Nature Communications」に掲載されました。 研究者からのコメント 本研究では、ブレイン・デコーディング、DNN、大規模画像データベースを組み合わせることで、脳活動パターンから、知覚・想起している任意の物体を解読する方法を開発しました。人
ビッグデータの解析で薬の副作用予測がほぼ100％可能に — 京都大学
江谷典子 医学研究科特定研究員は、薬剤やその副作用、疾患の原因となる遺伝子などのビッグデータを解析することで、副作用をほぼ確実に予測できるとの研究成果を発表しました。加えて、既存の薬剤の中で、元々のターゲット以外の疾患に効果を発揮する可能性があるものについての予測も行い、いままで治療薬が公開されていない疾患に対して300件以上の候補を発見しました。 本研究成果は8月7日、Springer社の学術雑誌Journal of Big dataに掲載されました。 将来的にはプログラムを半導体チップへ組み込んだ、システム・オン・チップという技術を用いることで、セキュリティ強化ができると思います。同時にデータ 処理も高速化できるため、今回のようなビッグデータを用いた予測を手軽に行うことができるようになるでしょう。ビッグデータの解析や活用が、より幅広い分野で用いられることを期待しています。 概要 ビッグ
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