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はてなキーワード: ノーベル化学賞とは
ノーベル賞の発表が続いていますが、今年も日本人受賞者は出ませんでした。医学、物理、化学の各分野で、受賞者は外国人となりました。日本は、論文の質や研究力でイランにも劣っているという現実があります。たとえば、2024年のノーベル化学賞は、アメリカとイギリスの研究者3人に授与されました。物理学賞では、AIの基礎技術に関する研究で、ジェフリー・ヒントン氏とジョン・ホップフィールド氏が受賞しました。一方で、日本の研究力は、質の高い論文ランキングで13位に下落し、イランに抜かれる結果となりました。これは、日本の学術生態系における変化を示唆しており、国際的な研究競争において新たな戦略が求められていることを意味しています。
五千円札：弥助
男女平等のために五千円札にそこまで大したことやってない女性偉人を押し上げるのがブームじゃないですか？
でもこれって次も五千円札にしたら「は？女だから最高額紙幣は無理だと？」ってイチャモンがつくと思うんですよ。
そこで一万円にショボイ女性偉人を輩出したら「は？日本の女はこの程度しかいないと？」ってなるじゃないですか。
つまり、歴代の最高額紙幣に負けない女性偉人が必要になるわけですね。
まあここはまだ納得できる気はするんですよね。
一万円札が女性枠になったことで、今まで女性枠だった五千円札が空白になるわけですよね。
でも既に五千円札ってポリコレ枠みたいなイメージがあるじゃないですか？
下りられないレールっていうか。
一万円に女性を入れたからトレードってやるわけにも行かないっていうか、根強く残る男尊女卑ジジイ的にもここで「今回一番強い男はこれです！」って出してもなんか負けた気がする。
というわけで色々な思惑が絡み合って人種平等枠になっちゃうのかなって。
人種の平等と言っても日本でガチの人種差を感じるシャクシャインとかを紙幣にするのは流石に冒険でしょ？
じゃあ小泉八雲辺りっていうのもありなんですけど、白人を使うと今度は白人至上主義っぽくなってそれはもう今の時代には冒険でしょでしょ？
つうわけで黒人ですよ。
そこでまあ知名度とか「変な方向に活躍しすぎてない」とか色々考慮していくと、無難に弥助が来るのかなって。
千円札っていうとやっぱこう文化や科学で結果を出した人を置いて「日本スゴイんだ！」って世界にアピールする感じじゃないっすか？
でもなんかこうノーベル化学賞とかもいい加減ネタ切れっていうか、案外地味なのしか居ないっていうか、結果出してる人以外と存命っていうかでしょ？
でも手塚治虫ってなんかこう外人から見たら地味な気がするんですよね。
そこで思ったんですけど、鳥山明って世界的にはめっちゃ評価されているなと。
でも鳥山明自体が有名ってよりもドラゴンボールが有名なんですよね。
じゃあもうカカロットでいいじゃんってわけですよ。
法定通貨にアニメキャラクターってマジでクールじゃないっすか？
最近の日本人って失い続けた５０年のせいでめっちゃスゴイに飢えてて、特に外人からクールだと思われたくてしょうがないでしょ？
うーん思考実験にすぎないんですけど、マジで悲しくなってきちゃった。
どこに向かってるんだろうねこの国は。
なんなんすかね？
あるぞ。
小3〜中3までの国語と算数(数学)の学力は小6〜中3の算数(数学)以外は全て女子の方が平均値は高かった。
ただし、小3〜中3までの国語の平均の差が女子が+5pt近くあるのに対し、数学の差は女子が-2pt程度だった。
平均が女子よりも低い男子の標準偏差が大きかったら、女子よりも学力が低い男子が多いと可能性が高いわけだ。
・このため，ノーベル賞受賞者とか超優秀な人は男性が圧倒的に多くなる
ノーベル物理学賞、ノーベル化学賞、ノーベル生理学・医学賞の受賞平均年齢は日本では65歳だ。
受賞に至るまで平均25年かかっている。
25年前、日本はバリバリの男性社会だ。女子は大学に行くな、理系に行くな、結婚して子供を産めの時代。
というか25年前に40歳前後だった女性なんてそれこそ理系大学に行けてたら「珍しい」の部類だ。
その中で一握りの女子が頑張っていたとしても、結婚出産が壁になるし、ぶっちゃけここに至っては未だ男尊女卑なので…。
確かに男性の方が能力が高い人もいるかもしれないが、ノーベル賞に関しては単純に「男の方が能力が高いからと論じるにはまだ早い」である。
どちらかというとプロ棋士とかそっちの方がまだわかる。
・また，犯罪を犯して刑務所に入る人たちも男性が圧倒的に多くなる
多くの数学者は最も美しい証明を見つけることに意欲を持っており、数学を芸術の一形態と呼ぶことがよくある。
「なんて美しい定理だろう」「なんてエレガントな証明だろう」と言う。
完璧な部屋の形状は、ルネッサンスの建築家によって、壁が一定の比率を持つ長方形の部屋であると定義され、それを「黄金分割」と呼んだ。
建築家は今日でも、最も調和のとれた部屋には黄金分割比があると信じている。
この数値は、多くの数学的現象や構造に現れる (例:フィボナッチ数列の極限)。
レオナルド・ダ・ヴィンチは、均整のとれた人体と顔の黄金分割を観察した。
西洋文化やその他の文明では、均整のとれた人体の黄金分割比は、上部 (へその上) と下部の間（へその下）にある。
モザイクは、固体部分（木、石、ガラスなど）を重なりや隙間なく平らな面に組み立てる芸術形式である。
その洗練された形式では、モザイクには認識可能なパターンがあり、それが 2 つの異なる方向に繰り返され、中心も境界も優先方向も焦点も特定されない。
19 世紀には、数学的な観点から、タイリングには 17 個の対称性しか存在しないことが証明された。
アルハンブラ宮殿のモザイクは、考えられる 17 の対称性をすべて表していることが発見された。
タイリングを形成するとは、2 次元平面を幾何学的形状 (多角形または曲線で囲まれた形状) で重なりなく完全に覆うことを意味する。
タイリング画像を変更せずに仮想的に回転または反射できる場合、タイリングは対称と呼ばれる。
歴史上最も印象的なモザイクは、中世のイスラム世界で活躍した芸術家、特にスペインのアルハンブラ宮殿の美しく洗練されたモザイクを作成した芸術家によって制作された。
アルハンブラ宮殿は、グラナダの旧市街を見下ろす赤土の丘に、13 世紀初頭にムーア人によって建てられた。
ここは、膨大な量の模様、装飾品、書道、石の彫刻など、イスラム教の建築とデザインを展示するものである。
オランダ人芸術家MC エッシャーはアルハンブラ宮殿を 2 度訪れ、宮殿と周囲の中庭のタイルに見られる華やかな模様をスケッチし、カタログ化した。
これは、タイルが一定の間隔で表示または発生することを意味する。
何百年にもわたる熟練した建築、タイル張り、 （調和する力としての）対称性への深い敬意、（宗教と商業のための）幾何学の研究と知識により、17 の考えられる対称性グループすべてがアルハンブラ宮殿の壁に表現される。
自然界の結晶(雪の結晶、鉱物、宝石など) は、秩序と対称性規則に従って原子的に構築される。
非周期的タイリング、つまり周期性のないタイリングは 1960 年代に数学的に可能であることが証明されたが、当時は秩序はあっても周期性を持たない固体構造は自然界には存在しないと考えられていた。
1982 年、イスラエルのテクニオン大学のダン シェクトマン教授は、後に準結晶として知られる自然が作る非周期結晶の存在を予測した。
このような自然で作られた石は、ロシアの山岳地帯で最初に発見された。
2009年、この発見はプリンストン大学の教授であるポール・スタインハートによって科学的に発表された。
2011 年、シェクトマンはその予測によりノーベル化学賞を受賞した。
そうでないなら、美しさは見る人の目にあるか？
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･･････。
これは夢が広がるニュースだ
はてなーは「トンデモ、トンデモ」と騒いで否定するのが大好きだから、世紀の大発見を聞いても、素直に信じることができない。人を褒めるより、けなすのが大好き。心が汚れている。
常温超電導には何度もがっかりさせられてきたが、第三者に再現が確認されたのは初めてかもしれない。これは期待していいのかも。
うーん、確認のやり方がよく分からん。単に磁性体ができたってだけなんじゃねーの？ これではマイスナー効果とは言えないと思うんだが？
croissant2003 そもそも浮くことがピン留め効果の現れ。部分的に超電動が混じってると動画のようになる。純度あげるのはこれから。ピン留め以外で浮く現象を説明してみろ。あほ
おお？磁化率の測定はどんなもんなんだろ。/ 逆に言えば、十分な計算力があれば、候補の物質を片っ端からシミュレーションして、超伝導の可能性があるものをピックアップできるってこと？ 科学
とてもワクワクする
スパコンの計算だとあり得るとのこと／送電会社の株価が上がるのは思い付かなかったなと思ったけど、単に社名にSuperconductorが入ってるからか
最初の報告とは別の複数の研究機関からそれぞれシミュレーション、試作で再現成功したという発表があったと。STAPとは全く訳が違うわな。予備的な試験とのことだしまだ信じられんけど/あ〜再現失敗してる機関も多いの sciencephysics
シミュレーションの結果は興味深い。計算は条件さえ示されれば簡単に追試できるので。その結果を詳細に検討すれば超伝導が成立する条件などの知見が得られそう(高エネルギー状態は不安定なので物質はできてないかも)
LK-99はありまぁっす！
パンの原料である小麦を始めとして、農作物を育てるには、窒素・リン・カリウムの肥料の三要素が不可欠だが、ハーバー・ボッシュ法は、窒素を供給する化学肥料の大量生産を可能とし、結果として農作物の収穫量は飛躍的に増加した。このためハーバー・ボッシュ法は、水と石炭と空気からパンを作る方法とも称された[5]。
化学肥料の誕生以前は、単位面積あたりの農作物の量に限界があるため、農作物の量が人口増加に追いつかず、人類は常に貧困と飢餓に悩まされていた（マルサスの人口論）[13]。
しかし、ハーバー・ボッシュ法による窒素の化学肥料の誕生や、過リン酸石灰によるリンの化学肥料の誕生により、ヨーロッパやアメリカ大陸では、人口爆発にも耐えうる生産量を確保することが可能となった[13]。これは1940年代から1960年代にかけて起きた、18世紀の農業革命に続く「緑の革命」の先駆けとなった[14]。また日本などでは従来肥料として用いられてきた屎尿による寄生虫の感染も避けられるようになった。
ハーバー・ボッシュ法は同時に爆薬の原料となる硝酸の大量生産を可能にしたことから、平時には肥料を、戦時には火薬を空気から作るとも形容された。硝石の鉱床が無い国でも国内で火薬の生産が可能となり、その後の戦争が長引く要因を作った。例として第一次世界大戦において、ドイツ帝国は海上封鎖により、チリ硝石の輸入が不可能となったが、戦争で使用した火薬の原料の窒素化合物の全てを国内で調達できた（火薬・爆薬を参照）。
本法によるアンモニア合成法の開発以降、生物体としてのヒトのバイオマスを、従来よりもはるかに多い量で保障するだけの窒素化合物が、世界中の農地生態系に供給され、世界の人口は急速に増加した。現在では地球の生態系において最大の窒素固定源となっている。さらに、農地生態系から直接間接双方の様々な形で、他の生態系に窒素化合物が大量に流出しており、地球全体の生態系への窒素化合物の過剰供給をも引き起こしている。この現象は、地球規模の環境破壊の一端を成しているのではないかとする懸念も生じている[15]。
ハーバーは本法の業績により、1918年にノーベル化学賞を受賞したが、第一次世界大戦中にドイツ帝国の毒ガス開発を主導していたために物議を醸した[16][17]。またボッシュは実用化の業績により、1931年にノーベル化学賞を受賞している。
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本文：
https://www.afpbb.com/articles/-/3250602
魚拓：
【10月26日 東方新報】2019年のノーベル化学賞（Nobel Prize in Chemistry）は、リチウムイオン電池を開発した旭化成（Asahi Kasei Corporation）名誉フェローの吉野彰（Akira Yoshino）氏の受賞が決まった。止まらない日本人のノーベル賞ラッシュに、中国では「なぜ日本人はノーベル賞を受賞し、中国人は受賞できないのか」と話題になっている。
【関連記事】「千と千尋の神隠し」が中国で大ヒット！ 18年前の作品がなぜ？の背景
今月9日に吉野氏の受賞が決まると、中国メディアは速報を流すとともに、「外国籍を含む日本出身者のノーベル賞受賞は通算28人に達し、特に21世紀に入ってからは米国に次いで受賞者が多い」と言及。ネットメディアを中心に、日本と中国をさまざまな角度で比較している。
まず目立つのは、日本を称賛する分析だ。「日本人のノーベル賞受賞者は、子どもの頃に自然や科学に関心を持ち、その体験がその後の研究の支えになっている。子どもの好奇心や天性をそのまま伸ばす日本の教育の特徴が大きい。中国はかつての科挙制度から現在の受験競争まで、詰め込み教育ばかり重視されている」「日本の紙幣の肖像は福沢諭吉、樋口一葉、野口英世で、政治家でも軍人でもない。学者や芸術家を尊敬する社会の意識が関係している」「日本は基礎研究が盛んな一方、中国の研究は商品開発に結びつくものばかりだ」
また、「中国が国内総生産（GDP）で日本を抜き、日本に対し優越感に浸る中国人もいるが、日本の総合力、技術力に比べれば中国はまだ劣ることを冷静に認識すべきだ」という意見もある。
その一方で、「日本のノーベル賞受賞者は今後減少していく」という日本国内の見方も同時に伝えている。日本人研究者の論文発表数や論文が引用される数は年々減少し、国際的な科学競争力は低下する一方だ。
ノーベル賞は20～30歳代の研究成果が数十年後に評価されるパターンが多いが、日本政府が各大学への補助金や基礎研究費への教育振興費を削減しているため、日本の若手研究者の教育環境は著しく悪化している。2015年のノーベル物理学賞（Nobel Prize in Physics）受賞者の梶田隆章（Takaaki Kajita）氏は「このままでは日本から受賞者は生まれなくなる」、2018年ノーベル医学生理学賞（Nobel Prize in Physiology or Medicine）の本庶佑（Tasuku Honjo）氏も「かなり瀬戸際に来ている」と警鐘を鳴らしている。
そのため、「日本のノーベル賞ラッシュは前世紀の遺産」「中国人研究者の論文数・被引用数は米国に次ぐほど増えており、将来は中国人のノーベル賞ラッシュが起きる」という意見もある。
「日本に学ぶことはまだまだ多い」「これからは中国の時代」と対照的な意見が交錯する状況は、ノーベル賞に限らず、日本の経済・社会に対する中国の見方全般と重なっているようだ。(c)東方新報/AFPBB News
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少し前の記事だけど、この分析は冷静的。一読する価値はある。これみる前からだけど、本当に日本の科学研究に危機感を持っている。
文脈を読み解いていった結果、おそらく「カップリング」の略称だという結論に達した。
Google Trendsを見る限り「カップリング」という単語は年々使われなくなっているようだ。2010年10月に短期的なピークが見られるが。クロスカップリング反応(鈴木章、根岸栄一、リチャード・ヘック)がノーベル化学賞を受賞したためらしい。
CP対称性 = charge conjugation parity symmetry
複素射影空間 = Complex projective space
脳性麻痺 = Cerebral palsy
CP+ = Camera & Photo Imaging Show
明るさの単位 = Candlepower
コマーシャルペーパー = Commercial Paper
児童ポルノ = Child pornography
コードページ = Code Page
