深層学習でガラスに眠る未来を掘り起こす | 東京大学
発表のポイント グラフニューラルネットワーク(GNN)と呼ばれる深層学習手法を用い、ガラスの原子配置から、原子の運動によって構造が変化する様子を予測する新手法を開発し、予測精度の世界記録を大きく更新した。 新たに開発したGNNによる深層学習モデル「BOnd TArgeting Network(BOTAN)」は、原子の運動に加え、近くの原子同士の距離の変化の情報を利用してガラスの原子構造の時間変化を学習し、ある時点のガラスの原子配置のみからそのガラスが将来示す複雑な運動を、精密かつ短時間で予測する。 深層学習技術は現在、原子分子の成分組成や構造から材料の特性を予測するのに盛んに用いられている。本研究では、GNNが物質の特性にとどまらず、シミュレーション結果も高精度に再現できることを明らかにした。このことは長い時間が必要なシミュレーションを人工知能による予測で代替する手法の実現への重要な一歩で
20230310｜学術ニュース｜東京大学大気海洋研究所
発表のポイント ♦海水にも淡水にも適応できる2種のメダカ類（ジャワメダカ、ミナミメダカ）の稚魚を、海水および淡水中でマイクロプラスチック粒子に曝露すると、両種とも海水中でより多くの粒子を体内に取り込むことがわかった。また、取り込み量の違いが、水分補給のために飲む水の量の差に起因することが明らかになった。 ♦環境浸透圧が異なる海水中と淡水中では、魚類は全く異なる生理状態にあり、飲水量も大きく異なるが、マイクロプラスチック粒子の取り込みを両環境で比較した研究例はこれまでなかった。本研究では、両環境に適応できる魚種をモデルとして用いることで、世界で初めて同じ魚種で粒子取り込みの違いを明らかにした。 ♦水分補給のために海水を飲む性質は海水魚に共通であるため、海水魚は一般に淡水魚よりマイクロプラスチック粒子を誤飲しやすいことが示唆された。本研究の結果は、マイクロプラスチック汚染の魚類への影響を解明す
大江健三郎氏の訃報に接して │ 東京大学文学部・大学院人文社会系研究科
本学部の卒業生であり、ノーベル文学賞受賞者である大江健三郎氏の訃報に接し、深い追悼の意を表します。 大江氏は、1954年、本学文科二類に入学、1956年、文学部仏蘭西文学科に進学し、在学中に執筆した「奇妙な仕事」が高く評価され、作家としてデビューをはたします。翌1958年には短篇「飼育」で第三十九回芥川賞を受賞しました。数多くの国内外の文学賞を受賞した他、1994年にはノーベル文学賞を授与されました。 本学部で教鞭を執っていた故・渡辺一夫教授の著作に触れ、大江氏が本学への進学を決意したことはよく知られていますが、卒業してからも本学部との関わりは深く、2007年5月18日には、文学部・布施学術基金主催による安田講堂での講演会に参加され、「知識人になるために 世界の普遍的な教養を目指して」と題してご講演いただきました。 2021年１月には、大江氏代理のご家族と人文社会系研究科・文学部とのあいだ
国立大学法人東京大学と学校法人帝京大学の連携及び協力に関する包括協定の締結について（お知らせ） | 東京大学
国立大学法人東京大学（所在地：東京都文京区 総長：藤井輝夫 以下「東京大学」）と学校法人帝京大学（所在地：東京都板橋区 理事長・学長：冲永佳史 以下「帝京大学」）は、両大学の研究面での連携及び協力を推進するため2023年3月13日に包括協定を締結いたしました。 協定を締結した冲永理事長・学長（左）と藤井総長（右） 大学は、我が国の成長のエンジンとして、個々の強み・特色を活かしつつ、国立・私立の設置形態の枠を超えた研究協力、人材交流、人材育成等の連携及び協力が求められています。都心内立地の利便性を活かして従前から研究協力、人材交流等を実施してきた東京大学と帝京大学は、包括協定の締結を契機として、更なる連携・協力の深化を図り、学際・文理融合等の学問分野の広がりを目指すとともに、多様な人材を育成することにより、より良い未来社会の形成に貢献することを目指します。 本協定では、以下の項目について連携
３月中に「緊急事態条項」条文案 憲法改正で維新・国民民主などが合意
会談に臨む（左から）衆院会派「有志の会」の福島伸享氏、日本維新の会の遠藤国対委員長、国民民主党の古川国対委員長＝７日午前、国会 日本維新の会、国民民主党、衆院会派「有志の会」は８日、緊急時の国会議員の任期延長など、憲法改正の「緊急事態条項」に関する実務者協議の初会合を開き、３月中を目途に共同で条文案をまとめる方針で合意した。 今後、週に１回程度のペースで会合を持ち、具体的な条文作りを行う。会合後、維新の音喜多駿政調会長は「２党１会派が党派を超えて条文を作り、共同提案するとなれば、改憲議論に大きな一石が投じられる。スピード感をもって取りまとめ、（国会の）憲法審査会に示せるよう努力したい」と述べた。
「賃金上がらず予想外」アベノミクス指南役・浜田宏一氏証言 トリクルダウン起こせず…「望ましくない方向」：東京新聞 TOKYO Web
大規模な金融緩和を中心とした安倍晋三元首相の経済政策「アベノミクス」の指南役として、当時内閣官房参与を務めた浜田宏一米エール大学名誉教授（87）は本紙のインタビューで、10年に及ぶ政策の効果について「賃金が上がらなかったのは予想外。私は上がると漠然と思っていたし、安倍首相（当時）も同じだと思う」と証言した。大企業の収益改善を賃上げへとつなげる「トリクルダウン」を起こせなかったことを認めた。 （渥美龍太、原田晋也、畑間香織）
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How ‘patient influencers’ may be misleading patients on prescription drugs
Honeybee health: Driving problem is not climate or pesticides but the deadly Varroa mite
結婚出産で「奨学金減免」 自民、衛藤元少子化相：東京新聞 TOKYO Web