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はてなキーワード: 人工光合成とは
増田はマテリアルインフォマティクスや超伝導の専門家ではないんだけど。
専門家からすると、常温ながら高圧下で超伝導の存在ですら怪しいのに、高圧ですらない報告は眉につばも付けたくなるだろう。(LK-99は本当に常温常圧超伝導を達成しているのか - 理系のための備忘録)
Cu_2S の一次転移を常温超伝導と見間違えたのでは？との報告が上がっている。(https://twitter.com/tjmlab/status/1689076343114493957])
LK-99に関連して、常温超伝導を示す物質を機械学習を使って見つけられないのかという疑問をはてなブックマークやTwitterなどで見かけた。
端的に述べると、機械学習を用いた物質探索は既に広く行われているが、今回のような未知の性質を有する物質の探索には不向きである。
物質探索で機械学習が注目されるようになったのも最近のことだ。
2019年には選択性の高い触媒を機械学習で予測する研究がScience誌に投稿されている。(高選択的な不斉触媒系を機械学習で予測する | Chem-Station (ケムステ))
物質の探索の他にも、生データの帰属やそこから得られたデータ同士の解析などにも機械学習が用いられている。
機械学習によって、経験によると勘とマンパワーと一握りの運で支えられていた「予測→合成→測定→解析」のサイクルを早められるようになった。
その一方で、より広大な未踏の探索領域が存在し、さらなるマンパワーが必要であることが明確化された。
HUNTER×HUNTERで暗黒大陸が明かされた状況に似ている。
機械学習は暗黒大陸の道案内役になりうるが、より効率的な探索のために実験や測定の自動化も必要となり、そのような研究も始められている。
機械学習が様々な物質を予測しても、その合成できるかは別問題だ。これは機械学習に限った話ではない。
理論的にすばらしい性質が予想された物質であっても、技術的に合成できない、合成できても予想された性質を示さないことは科学の世界ではあるあるだ。
原因は様々であるが解決のためには、技術の進歩とブレイクスルーが必要となるし、そもそも予想が間違っている可能性だってある。
たとえば、2000年にノーベル化学賞を受賞したポリアセチレンは、古くから量子化学的に導電性を持つだろうと予想されていたが、合成する方法がなかった。
1958年にナッタらが開発した触媒によって初めて合成されるが、粉末しか得られず電気特性を測定することができなかった。得られた粉末は溶媒にも溶けず熱で溶融もしないためフィルムにできなかったのである。
その後の1967年に白川らがフィルム化に成功し金属光沢を示すもののほぼ絶縁体であった。電気を流すにはドーピングという更なるブレイクスルーが必要だった。
機械学習は、目的とする性質を持った物質を探索することは可能だが、全く新しい性質を示す物質の予測には向いていない。
過去の結果から高い転移温度を有する物質を類推可能だが、これまでの超伝導とはメカニズムが異なるであろう常温超伝導を示す物質を予想することはできない。せいぜい異常な振る舞いを予測するくらいだ。
超伝導の恐ろしいところは2000年以降も様々な性質が予想され発見されていることだ。
例えば、ワイル半金属（1937年予想、2016年発見）、トポロジカル絶縁体（2005年提唱、2007年確認）、ネマティック超伝導（2016年発見）などなど。
全く新しいメカニズムによる性質に関するデータが無い以上、このような性質を示す物質を機械学習で探索するのは無謀だ。
もちろん、既存のデータをよくよく洗い出してみると、新しいメカニズムで上手く説明できるケースもあるが、それを機械学習へ利用するには･･････。
この記事自体はどうでもいいんだけどブコメの反応が最高に馬鹿で笑った
アメリカが飛び込まないと日本企業は飛び込まない的な反応を憂いている人が多いんだけどさ
でもそんなこと言ってる人がまさに元増田の記事読んでアメリカは飛び込みましたよっていわれておどおどしてる日本人そのものなの
はてブの連中ってITボーイがおおくて自動車業界まじで情弱かますこと毎日のように見てるから
トヨタ社長の名前は豊田章男さん。覚えた？とよ「た」さんじゃねーぞ、とよ「だ」さんだからな。
テスラのやることはまるまる評価する腰ぎんちゃく情弱が多いが、トヨタがやろうとしてる事は全く評価しないんだよな
君らトヨタの激押ししてる全個体電池はどう思ってるわけ？そもそもそんなことすら知らないとか？
あんだけでかい会社なのにミライ一車種出しただけで燃料電池に社運をかけるトヨタ！とか言われるし情弱丸出しで頭クラクラするわ
もっというと水素エンジンもやってる、街づくりもやってる、人工光合成も世界TOPだからな覚えとけ
そんなトヨタの姿勢、章男さんの姿勢はまるで見ないくせに保守的な日本メーカーはなにも動かないねと平気でいうのよな
全個体電池が世界で初めてナンバー取得はトヨタだけどこういうのも知らなさそう
https://www.youtube.com/watch?v=syOegAKcL9A
社会学者千田有紀先生、キズナアイの記事について印象操作を指摘されるも反論としてキズナアイの相槌を数え始める→そもそも相槌「しか」打たないって話だったのでは - Togetter
キズナアイさんが相槌｢しか｣打たないことを、社会学者さんは相槌の数で判断されようとしています。しかしどのくらいの割合であれば相槌｢しか｣打っていないと言えるのかの基準が無いため議論が成立しません。
だったら鈴木福さんと比較すればよいのではないでしょうか？2017年のNHKノーベル賞特集では鈴木福さんが同様の役割で出演されています。
【ノーベル賞がまるわかり！】ことしのノーベル賞、注目の研究は？タレントの鈴木福君が、ゲノム編集、腸内細菌、重力波に量子コンピュータ－、人工光合成まで最新科学を学びました。ノーベル賞のまるわかり解説のページです。
NHKからは2017年の特集は削除されていますが各種アーカイブ上に一部の内容が残っています。
鈴木福さんとキズナアイさんを比較すれば、キズナアイさんが相槌｢しか｣打っていないという議論のベースができると思います。
アーカイブ上に鈴木福さんのデータが残っていることを社会学者さんあるいは議論に参加している関係者さんにどなたかお伝えしてもらえませんでしょうか？私はTwitterアカウントを所持していないので。
(補足)
・ 2017年版の医学･生理学賞ページはアーカイブからは見つけられませんでした。
・ 2016年版もアーカイブされていましたが今回のような形式ではありませんでした。化学賞 2016(Internet Archive)
・ それ以前の年度の特集ページは見つけることができませんでした。
2人で50席のホールを裁かなければならない
最後に何が残るのだろうか
彼氏もおらず
性欲や心の支えの必要性を感じない淡泊な脳ミソなのでそれ関係の悩みがないのは不幸中の幸い
やっと専門性の高い大学へ進学してもバイトばかりでビールジョッキの持ち方ばかりうまくなるという皮肉
しかし、お客のサラリーマンも私と同じように疲れているから横柄に接っせられても憎みきれないな
友達の美子は子供好きだからと数千人の幼児が集められた八王子エンジェルベースに行ったけど今頃どうしてるだろうか、、住み込みでプライベートなどないだろうな。
私は進学して人工光合成のセル改良を学んでるけど、やはり糖分の生成効率がネック、、
120歳まで平均寿命が延びたものの、人間80過ぎれば働くわけにも行かず、やはり青海の集中介護施設へ数万人規模で集められる。
60年前の第三次世界大戦で活躍した老兵の皆様には忍びない、、
この前人類の進化に宇宙人が関与しているとアメリカが公式発表したけど、かといって今何かが変わるわけでもなく、もう驚きもせず淡々と経済活動が行われる、それだけ人類は疲れ切っている。
身体と魂の分離が脳内スキャンで可能になったけど、2039年以前の心と体が一致している時代に産まれたかったな。
スーパーコンピューターの圧倒的な計算能力によって熱核融合や人工光合成が実現し、
世界は新しいエネルギーに満ち溢れます」と、齊藤は“エクサスケールの衝撃”を説明する。
「そして、より高度な遺伝子組み換え技術と人類すべての食料を補って余りある生産技術が確立し、
食料問題が解決します。労働は超高効率のロボットで代替され、最終的には衣食住のすべてがフリーになります。
それによって現在のような消費のシステムもなくなり、人は生きるために働く必要のない『不労』の社会を手に入れます。
やがて人体のメカニズムが革新的に解明されることで、人類は『不老』をも手にすることになるでしょう。
これが未来学者、レイ・カーツワイルの提唱した『特異点（シンギュラリティ）』の前に起こる、
