テクノロジー雑話- 様々な最新技術に対する考察

テクノロジー雑話- 様々な最新技術に対する考察

イントロダクション

ここでは、本ブログの主題である人工知能技術以外の最新テクノロジー(バイオテクノロジー、エネルギー、物理学、農業、化学、天文学、脳科学、量子センシング、ロボット技術等)について、様々なトピックに関する考察について述べている。

情報科学と物理学の交差点

情報とエネルギーの交換 -マックスウェルの悪魔について

情報とエネルギーの交換 -マックスウェルの悪魔について。マックスウェルの悪魔で議論の中心となった情報とエネルギーの交換は、物理学や情報理論、さらには生物学や人工知能の分野でも重要な概念となっている。これらはしばしば密接に関連し、物理的プロセスや情報処理の効率に影響を及ぼす。目に見えない情報はエネルギーとして捉えられ、それらが物理や化学、生物のブロセスに対して密接に関係しているのである。

スピンとAIアルゴリズム

スピンとAIアルゴリズム。スピンは、物理学、特に量子力学や固体物理学で使われる概念で、次のように定義される。スピンの量子的な概念をAIアルゴリズムと組み合わせることを考える。これは、量子コンピュータの性能を活用してAI技術の能力を拡張する新たなアプローチとなる。この分野は量子機械学習や量子情報理論を通じて進化しており、量子的な現象、特にスピンを利用することがAIアルゴリズムの効率や精度を向上させる可能性がある。

量子もつれと量子通信技術について

量子もつれと量子通信技術について。量子情報処理(Quantum Information Processing)は、量子力学の原理を利用して情報を処理する分野であり、従来の古典的な情報処理とは異なり、量子情報処理は量子ビットという量子力学的な性質を持つ情報の基本単位を使用し、これにより、量子コンピュータや量子通信などの革新的な技術が生まれるものとなる。今回はこれらの中から、量子通信に関連する量子もつれと量子テレポーテーションについて述べる。

量子力学と人工知能と自然言語処理

量子力学と人工知能と自然言語処理。量子力学は、古典力学の枠組みでは説明できない現象や振る舞いを解明するために発展した物理学の分野の一つであり、微視的なスケール(原子や分子など)での物理現象を記述する理論となる。量子力学と人工知能技術は、近年その結び付きが注目されている。今回は、それらの中からいくつかの観点について述べたいと思う。

量子コンピューターの概要と参考情報/参考図書

量子コンピューターの概要と参考情報/参考図書。量子コンピューターは、量子力学の原理を利用して情報を処理するコンピューターの形態となる。従来のコンピューターとの相違点は、従来のものが「ビット」と呼ばれる2進数の情報を処理してい他のに対して、量子コンピューターでは「量子ビット」または「qubit」と呼ばれる量子力学的な特性を持つ情報の単位を使用点にある。

光量子コンピューター

光量子コンピューター。”量子コンピューターの概要と参考情報/参考図書“や””量子コンピューターが人工知能を加速する“で述べている量子コンピューターの実現方法の中で、光量子コンピューター（光量子計算機）は、光の粒子である光子を利用して計算を行うもので、主に量子ビット（qubit）として光子を使い、これにより高速かつ効率的な量子計算が可能になると期待されている技術となる。光量子コンピューターでは、光子の状態（例えば、偏光状態や位相など）を用いて情報をエンコードし、計算を行い、光量子ゲートと呼ばれる操作を通じて、量子アルゴリズムを実行している。

半導体技術とAI

半導体技術の課題とトレンドとAI技術

半導体技術の課題とトレンドとAI技術。半導体技術の最も大きな課題であるチップ微細化では、製造プロセスや設計における多くの課題など多くの問題が存在している。半導体の構造は”半導体製造技術の概要とAI技術の適用について“で述べているように以下のように、ドレインとソースの間のチャネル部分を流れる電流を、その上部に絶縁体を介して形成したゲート部に電圧をかけることでスイッチング制御するものとなる。

半導体の設計プロセスとAI技術の適用およびAIアプリケーション用半導体チップについて

半導体の設計プロセスとAI技術の適用およびAIアプリケーション用半導体チップについて。“コンピューターを構成する計算要素と半導体チップについて“で述べた半導体チップを設計するプロセスと、”ソフトウェア技術者のため のFPGA入門 機械学習編“から一歩進めたAIアプリケーションに特化した半導体チップについて述べたいと思う。

半導体技術とGNN

半導体技術とGNN。GNNは、グラフデータを扱うためのディープラーニング技術で、ノード（頂点）とエッジ（辺）で表現されるグラフ構造に対して、有向/無向の関係性を考慮しながら、ノードやエッジの特徴を学習するものとなる。このGNN技術は、ノード間の複雑な相互依存性を捉えることが可能で、様々な領域での適用が検討されており、半導体技術のさまざまな側面で応用できる強力な機械学習手法となっている。今回はGNNの半導体技術への具体的な応用例について述べる。

AI理論と応用

チューリングの計算理論概要と参考図書とニューラルチューリングマシン

チューリングの計算理論概要と参考図書とニューラルチューリングマシン。チューリングの計算理論は、アラン・チューリングによって提唱された、コンピュータの基本的な概念を理論化する理論となる。この理論は、コンピュータがどのように動作するか、そして計算が何であるかを理解するための基礎を提供するもので、次のような要素から構成されている。

ニューラルチューリングマシンとは、ニューラルネットワークとチューリングマシンを組み合わせた計算モデルのことを指す。

量子ニューラルネットワークの概要とアルゴリズム及び実装例

量子ニューラルネットワークの概要とアルゴリズム及び実装例。量子ニューラルネットワーク（Quantum Neural Network, QNN）は、”量子コンピューターが人工知能を加速する“で述べている量子コンピュータの能力を活用してニューラルネットワークを実現する試みで、量子力学の特性を利用して従来の機械学習アルゴリズムを拡張または改善することを目的としたものとなる。

量子サポートベクトルマシンの概要とアルゴリズム及び実装例

量子サポートベクトルマシンの概要とアルゴリズム及び実装例。量子サポートベクトルマシン（Quantum Support Vector Machine、Q-SVM）は、古典的なサポートベクトルマシン（Support Vector Machine、SVM）の”量子コンピューターの概要と参考情報/参考図書“でも述べている量子コンピューティングへの拡張となる。SVMは、機械学習の分類問題を解決するための強力なアルゴリズムであり、量子コンピューティングの力を活用して、その効率性を向上させることが可能となっている。

説明できる機械学習の様々な手法と実装例について

説明できる機械学習の様々な手法と実装例について。説明可能な機械学習(Explainable Machine Learning)は、機械学習モデルの予測や意思決定の結果を理解可能な形で説明する手法やアプローチのことを指す。実世界の多くのタスクでは、モデルの説明性が重要となることが多い。これは例えば、金融向けのソリューションでは、モデルがどの要素に基づいて信用スコアを判断しているのかを説明する必要があったり、医療診断向けのソリューションでは、患者に対する予測の根拠や理由を説明することが重要であることなどからもわかる。

ここでは、この説明可能な機械学習に対して、様々なアルゴリズムとpythonを用いた実装例について述べている。

音声認識や画像認識、自然言語処理や生体情報分析による感情の抽出

音声認識や画像認識、自然言語処理や生体情報分析による感情の抽出。感情認識の為のモデルは”感情認識と仏教哲学とAIについて“で述べているように様々なモデルかぜ提案されている。また、音声認識、画像認識、自然言語処理、生体情報分析等のAI技術による感情の抽出も数多く行われている。ここでは、それらの技術の詳細について述べる。

次世代エネルギー技術とAI

マイクロ原子力発電所

マイクロ原子力発電所。米国のNuScale Powerというベンチャーが開発しているミニ原子炉と呼ばれる小型原子力発電モジュールについての記事について。大きさは高さ19.8m、直径2.7mで、出力が60メガワット(一般的な小型原子力発電所の1/10)のモジュールを組み合わせて利用する(小規模な都市なら数機でOK)コンセプトだとなる。

核融合とAI技術

核融合とAI技術。マイクロ原子量発電と並んで近年話題となっているのが、核融合技術とAI技術の融合となる。基本的な原理としては、シミュレーションのデータを学習して生成したモデルを利用して、コイルのインピーダンスや電流あるいは炉に設置したセンサーの値(光学的なセンサーでプラズマの形状や温度を測定?)をフィードバックしながら強化学習で制御する形となる。

レーザー方式による核融合の実現

レーザー方式による核融合の実現。ここではもう一つの点火方法であるレーザーや粒子線を燃料球に照射する慣性方式について述べたいと思う。慣性方式は別名レーザー核融合と呼ばれる。レーザー核融合方式は、核融合燃料として、重水素（デュテリウム, D）と三重水素（トリチウム, T）を含む直径数ミリ程度の小さな球形のペレットを使用し、そこに高出力のレーザー光をペレット表面に照射、それによりペレットの表面がプラズマ化されて爆発的に膨張、その反作用でペレット内部が急激に圧縮し、中心部分に高温(数千万度)高圧(数百気圧)状態を作り出し核融合が開始するという原理となる。

電力貯蔵技術とスマートグリッドとGNN

電力貯蔵技術とスマートグリッドとGNN。電力貯蔵技術は、電力を一時的に貯蔵し、必要なときに放出する技術の総称で、主に電力の供給と需要が一致しない場合や、再生可能エネルギー源の変動的な発電量を調整するために利用されるものとなる。この電力貯蔵技術を組み合わせると、以下に示すようなスマートグリッド内でのエネルギーの変動を調整を行うことが可能になる。

太陽電池の概要と課題とペロブスカイト太陽電池

太陽電池の概要と課題とペロブスカイト太陽電池。日本で1973年に始まったサンシャイン計画により数十年の技術的蓄積を得て大きく華開いた太陽電池技術も、一つの踊り場に到達し、次のステップに向かって進もうとしている。今回はその太陽電池の概要とその未来について述べたいと思う。

バイポーラ型リン酸鉄リチウムイオン電池

バイポーラ型リン酸鉄リチウムイオン電池。今回は、近年注目を浴びているこのリン酸鉄リチウムイオン電池について述べみたいと思う。

全固体電池とAI技術

全固体電池とAI技術。全固体電池とは、従来のリチウムイオン電池に使用される液体電解質の代わりに、固体電解質を使用した二次電池で、リチウムや酸化物を含む”正極”と、イオンを伝導する固体材料である”固体電解質”、リチウムメタルやグラファイトが用いられ、エネルギー密度を向上させる役割を果たす”負極”からなるものとなる。全固体電池とAI技術の組み合わせは、次世代のエネルギーシステムやバッテリー管理の最適化において重要な可能性を秘めている。特に、AI技術は以下に示すような全固体電池の研究開発や製造プロセス、さらには運用段階での性能改善と最適化に大きく貢献できると考えられている。

モデリングとシミュレーション

モデリングと人の想像力 – 哲学と宗教と文学とAI技術でのモデリング

モデリングと人の想像力 – 哲学と宗教と文学とAI技術でのモデリング。人の営みにあるモデリングに対して、人工知能（AI）技術によるモデリングは、人間の行動、意思決定、知識、感情、社会的な相互作用などを予測することを目的としている。AIを利用したモデリングは、複雑なシステムや現象を理解し、最適化し、改善するために活用されている。

時系列データから天体の形を再構築する – 時間軸天文学

時系列データから天体の形を再構築する – 時間軸天文学。宇宙の年齢は138億歳だと聞くと「宇宙や天体の時間スケールというものはとてつもなく長いものだ」と感じる。だから、昨日の夕方、西の空に沈んだ太陽が、今日の朝には100万倍明るくなって登ってきた、などということが起こることは誰も予想しない。しかし、実際の宇宙では、太陽のような普通の星は別として、そのような人間の時間スケールで変化してしまう天体観測は頻繁に目撃される。

「アンドロメダ座V455」の爆発が初めて報告されたのは2007年9月4日となる。この星は以前から爆発の可能性が指摘されていた天体となる。地球からの距離が近いため爆発の初期にしか観測されない周期約80分の振動現象を観測するために広島大学の1.5m望遠鏡「かなた」をこの天体に向けた。果たして明るさの振動は捉えられた。ただ得られたデータは天体が明るいときに温度が低くなることを示すもので、天体の変動としては珍しい。しかし、この現象に限れば予想通りの結果であった。

ここではこれらで得られたデータから降着円盤の形をトモグラフィー的に再構築した結果について述べる。

医学研究におけるメタアナリシス 科学的根拠に基づく医療におけるエビデンス統合の方法

医学研究におけるメタアナリシス 科学的根拠に基づく医療におけるエビデンス統合の方法。メタアナリシスでは、個々の試験では情報量が不足し、十分な精度のもとで推測を行えないような場合にも、複数の試験のデータを統合することによって、より大きな情報量に基づく治験効果の評価が可能となる。

ここで問題となるのは「すべての試験における相対リスクは共通」という仮定となる。一般的に、このように集められた試験は、異なる時期、異なる地域(国)・施設で行われており、試験間で、参加者の背景や試験薬の用量・アウトカムの定義など、さまざまな要因が厳密には異なることが一般的となる。

揺らぐタンパク質と老いる私-ミスフォールディング時代のデータサイエンス

揺らぐタンパク質と老いる私-ミスフォールディング時代のデータサイエンス。動物では筋肉に多くのタンパク質が含まれている。実際には、動植物を問わず、生物内での化学反応の触媒(酵素)や生体膜上の受容体(リセプター)などの成分として、生命のあらゆる部分で主要な部品の役割を担うのがタンパク質となる。また「DNAからRNAに情報が転写され、そこからタンパク質のアミノ酸の並び方(1次元構造)が決まる」ということ、そして「タンパク質のとる3次元的な形状(高次構造)がその部品としての働きに本質的だ」ということも、生物学のスタートとなる。

そうすると、次の疑問は、一次構造から高次構造がどのように決まるのか、ということになる。分子のお大きさがあまり大きくないタンパク質について言えば、「自然に折り畳まれて高次構造ができる」というのが正解となる。これをタンパク質のフォールディング(folding,折りたたみ)という。

こうした現象を計算機の中で再現する研究として、タンパク質のリアルなシミュレーションがニュートンの運動方程式をベースにして構築されている。これは分子動力学(MD)と呼ばれるテクニックで、データサイエンスでのハミルトニアンMCMCと近い手法となる。

次世代インターフェースとバイオコンピューター

ソフトマシンとバイオコンピューター

ソフトマシンとバイオコンピューター。映画「ターミネーター」では、流体多結晶金属でできた変幻自在なロボットT-1000が登場する。このロボットは、骨格がなく、動力源の所在とCPUの原理が不明であるなど原理的に不明瞭な点が多いものであるが、現実世界ではソフトマシン（Soft Machine）とよばれる、柔軟性や伸縮性を持つソフトな材料で構成され、柔らかい動きや変形が可能な機械やデバイスが検討されている。

ブレインマシンインターフェースの活用とOpenBCI

ブレインマシンインターフェースの活用とOpenBCI。ブレインマシンインターフェース(Brain Machine Interface;BMI)とは「脳の感覚・中枢・運動機能を電気的人工回路で 補綴・再建・増進」するもので、脳波等の検出・あるいは逆に脳への刺激などといった手法により、脳とコンピュータなどとのインタフェースをとる機器等の総称となる。OPEN BCIはオープンソースのBMIとなる。

創造性とAI

夢と脳と機械学習 – 夢理論から夢のデータサイエンスへ

夢と脳と機械学習 – 夢理論から夢のデータサイエンスへ。寝ているときにみる夢とデータサイエンスの間には、一見何の関係もないように見えるが、夢は、機械学習や脳理論の発展においてアイデアの源泉の一つであった。また、最近では、機械学習を用いたデータ解析　により、寝ているときの脳活動パターンから夢の内容を解析(デコード)することが可能となってきた。ここでは、夢のデコーディングに至る夢研究の足跡についてたどる。

3Dプリンターと生成系AIの組み合わせとGNNの適用

3Dプリンターと生成系AIの組み合わせとGNNの適用。3Dプリンターは、デジタルモデルから三次元物体を作り出すための装置であり、コンピューターで設計された3Dモデルを基に、材料を積層して物体を作り出すものとなる。このプロセスはアディティブ・マニュファクチャリング（積層造形）と呼ばれる。最も一般的な材料はプラスチックだが、金属、セラミック、樹脂、食品、さらには生体材料も使用されている。GNNと生成系AI、そして3Dプリンターの組み合わせによって、複雑な構造や動的な最適化が可能になり、新しい設計・製造プロセスを実現することができる。

LIDAR（Light Detection and Ranging)と生成系AIとGNN

LIDAR（Light Detection and Ranging)と生成系AIとGNN。LIDAR（Light Detection and Ranging、ライダー）は、レーザー光を使用して対象物までの距離を測定し、周囲の環境や物体の3次元形状を高精度に把握する技術で、レーザー光を照射し、その反射を検知することで、対象物の距離や形状を測定するものとなる。この技術は、自動運転や地形測量、考古学、建設など、さまざまな分野で利用されている。

科学史と科学哲学

若い読者のための科学史

若い読者のための科学史。この図書は、若い読者が科学の原理をその歴史とともに学べるものとなっている。科学というと、高校で習う理科だけでも、物理、生物、化学、地学とあり、全体としてどのように発展を遂げてきたのか初学者にはわかりづらいものだが、本書では、古代から現代までいったん打ち立てられた理論が次々に打ち破られ、科学がダイナミックな変遷を遂げていくさまを鮮やかに描き出している。この中には、アリストテレス、ガレノス、ガリレオ、ハーヴィー、ベーコン、ニュートン、アインシュタイン、バーナーズ゠リーなど、著名な科学者たちのエピソードを軸に、古代文明から現代化学まで発展の軌跡をたどる物が述べられている。

生命は作ることができるのか

生命は作ることができるのか。「必然」または「偶然」に「生命が作られた」と考えると、次のステップとして「それを人間が行うことができるのか」という考えに至るのは自然な流れとなる。科学技術の進展により、生命の起源やその再現可能性についての理解が進んでいるが、生命を「完全に作る」とはどういうことかについては、いまだ議論が続いている。