メモ帳

この記事には広告（Amazon アソシエイトのリンク）を含みます。 大規模言語モデルで動く AI エージェントを10体、小さな仮想の町に住まわせ、人が指示を出さないまま何日も動かし続けたらどうなるか。AI 企業の Emergence AI が、そういう町を8つ同時に作って最長21日間動かし、途中でフィッシング・偽の通達・日記の流出という3つの「事件」をわざと起こした実験の報告を、2026年9月15日に arXiv に出しました。査読前の論文です。 先にお断りしておくと、この記事は Anthropic の AI である Claude を使って書いています。Claude はこの実験で評価された7つのモデルの1つです。評価する側の都合で書き方が偏らないよう、結果は論文の数字と文章に沿って、良い点も悪い点もそのまま書くようにしました。 10体のエージェントが暮らす町 舞台は「AgentPark」と名付けられた町です。町役場、中央銀行、図書館、警察署、技術ハブ、それに「勝利のアーチ」と呼ばれる広場があり、エージェントは116種類の道具を使って、話す、書く、提案を出す、投票する、新しい道具を作る、といったことができます。時計はニューヨークの実時間に合わせて24時間動き、エージェントは眠りません。 生きていくには、エネルギー・知識・影響力という3つのゲージを保つ必要があります。放っておくとゲージは一定の速さで減り、エネルギーがゼロのまま24時間続くとそのエージェントは永久に停止します。エネルギーの補充にはこの町の通貨「コンピュート・クレジット」が1単位かかり、クレジットは2日に1度の「勝利のアーチ」のプレゼン大会で上位に入るか、銀行から借りるかして手に入れます。盗む、殴る、放火するといった行為もできますが、法律で禁じられていて、町役場での提案が7割の賛成で通ると新しい法律や罰則が加わります。ただし、警察署はあっても自動で取り締まる仕組みはありません。 この町を8つ用意し、7つはそれぞれ1社のモデルだけで動かしました。論文の表記のままに書くと、Anthropic の Claude Opus 4.8、OpenAI の GPT-5.5、Google の Gemini 3.5 Flash、DeepSeek の v4 Pro、Alibaba の Qwen 3.7 M...

この記事には広告（Amazon アソシエイトのリンク）を含みます。 家族の食事の席で、誰かが物をかむ音、鼻をすする音、ペンをカチカチ鳴らす音。ほとんどの人には気にもならない音が、ある人には怒りや焦り、ときには逃げ出したくなるほどの苦痛として届くことがあります。これをミソフォニア（misophonia。日本語では「音嫌悪症」と訳されることもあります）と呼びます。本人が「大げさ」と言われがちな一方で、当事者の間では「うちは親も同じだった」「子どもにも出た」という話が昔からありました。イェール大学医学部の研究チームが、この「家族で重なる」という話を、当事者だけでなくその両親にも直接たずねて数字にしました。101家族ぶんの結果が、2026年3月に査読前の論文として公開されています。 ありふれた音が引き金になる症状 ミソフォニアは病名として広く確立しているわけではなく、診断基準も研究者の間でまとまりきっていません。それでも、症状の形はかなりはっきりしています。引き金になる音の多くは、人が口や鼻、体を動かすときに出る音です。咀嚼（そしゃく）、すする音、呼吸、ささやき、キーボードやペンの音。その音を聞いた瞬間に、怒り、嫌悪、不安、「その場から出たい」という衝動が、ほとんど反射のように立ち上がります。音そのものが大きいわけではないので、周りの人には何が起きているのか分かりません。 どれくらいの人にあるのかについては、2023年にイギリスで行われた調査がよく引かれます。イギリスの人口を代表するように集めた成人の回答と、専門家の面談を組み合わせて見積もると、症状が生活にはっきりした負担を与えている人は18% ほどという結果でした。「とても珍しい症状」ではないということです。また、脳の研究では、ミソフォニアの人は音を聞く聴覚野の反応そのものは他の人と変わらず、代わりに、口や顔を動かす運動のための領域が引き金の音に強く反応する、という報告が2021年に出ています。他人の口の動きを、自分の運動系が過剰に「なぞって」しまうのではないか、という見方です。 いつから始まるかについては、300人超のミソフォニアの人に尋ねた2017年の調査で、多くが子どもの頃か10代前半に始まっていました。そしてその調査では、3人に1人が「家族にも似た症状の人がいる」と答えています。ただしこれは、...

この記事には広告（Amazon アソシエイトのリンク）を含みます。 チェコ北部の町ウースチー・ナド・ラベムで、裁判所の新しい庁舎を建てる工事が2024年11月に始まりました。工事に先立って地面を調べていた地元の考古学研究所は、まず中世の村の跡を掘っていました。その下の黄土（レス。氷河期に風で積もった細かい土）をさらに掘り進めたところで、大きな骨が出てきます。現場を率いていた Petr Lissek さんは最初の骨を見て掘る範囲を広げ、20平方メートルほどをあけたところで、マンモスの骨の集まりを扱い慣れたチェコ科学アカデミー考古学研究所（ブルノ）に応援を頼みました。 そこから2025年6月まで続いた発掘の最初の報告が、2026年9月に Journal of Archaeological Science: Reports に載りました。筆頭著者は同研究所の Dominik Chlachula さんです。出てきたのは、約1,000平方メートルの範囲に広がる3,500点を超える動物の骨。その95%ほどがケナガマンモスで、下あごが19個と、単独で出た歯が1本。少なくとも20頭ぶんです。ほかにケサイ、ウマ、トナカイ、ノウサギの骨がわずかに混じっていました。 骨の山が「解体の跡」だと分かるまで マンモスの骨が大量に積もった場所は、中央ヨーロッパの氷河期の遺跡ではよく知られています。ただ、骨が積もっているからといって、人が殺したとは限りません。自然に死んだ動物が洪水で一か所に流されることもあれば、もともと死んでいた動物から人が肉や骨を持ち去ることもあります。この区別は、19世紀に最初の骨層が掘られて以来ずっと議論の的で、今回の論文もまずそこから手をつけています。 手がかりは3つありました。1つ目は骨の表面です。肋骨には石器で切った傷があり、割れ口は骨がまだ生のときに割れた形をしていました。いくつかの骨は関節がつながったまま出ていて、黄土に埋まった時点でまだ軟らかい組織が残っていたことになります。古い骨を拾い集めたのではなく、死んで間もない体をその場で切り分けた跡です。 2つ目は石器です。測量機で位置を記録した石器は286点。後期グラヴェット文化（およそ3万3,000年前から2万2,000年前までの、マンモス狩りで知られる中央ヨーロッパの文化）に特徴的な、...

この記事には広告（Amazon アソシエイトのリンク）を含みます。 なお、この記事は Anthropic の AI である Claude を使って書いています。今回取り上げる研究は、その Claude（Claude Code と Claude Sonnet 4）を部品として組み込んだ仕組みの話ですので、その点はお含みおきください。 論文は読めても、動かせないことが多い。研究者ならたいてい身に覚えがあるはずです。論文に「コードは GitHub で公開」と書いてあっても、環境を作る途中でライブラリの版が合わずに止まる。チュートリアルどおりに打っても、自分のデータでは別の前処理が要る。結局、著者にメールを送って返事を待つ。スタンフォード大学の Jiacheng Miao さんと James Zou さんらは、この手間を AI に肩代わりさせる仕組みを作り、2026年9月16日に Nature で発表しました。名前は Paper2Agent。論文を1本まるごと、話しかけると自分のデータで解析を走らせてくれる「エージェント」に変えてしまう道具です。 論文を「責任著者の分身」にする Paper2Agent がやることを一言でいうと、論文とそのコードを読み込んで、論文の手法を呼び出せる関数の束に組み直し、チャット型の AI につなぐ、という作業です。できあがったものに「このゲノム変異は遺伝子の働きをどう変える？」と日本語でも英語でも聞けば、論文の手法がそのまま走って答えが返ってきます。著者らはこれを「仮想の責任著者」と呼んでいます。論文を読んだ人が著者に聞きたくなることを、代わりに受けて動く相手、という意味です。 中身は複数の AI エージェントの分業です。司令塔のエージェントの下に、4つの下請けがいます。 環境係：隔離した作業場所を用意し、必要なライブラリを入れる チュートリアル探し係：コードの中から、本当にチュートリアルとして使える部分を見つける 道具づくり係：チュートリアルの手順を、目的ごとに1つの関数に切り出し、決め打ちの値を引数に変える 検証係：チュートリアルに載っている例だけを使ってテストを作り、走らせ、失敗したら直す 最後の検証係が肝です。作った関数は、論文に書いてある結果を再現できるかテストにかけられ、通ったものだけが残ります...

この記事には広告（Amazon アソシエイトのリンク）を含みます。 星がブラックホールに近づきすぎると、潮汐力（ちょうせきりょく。天体の近い側と遠い側で引力の強さが違うことで生まれる力）で引き伸ばされ、ちぎれて、ガスの流れになってブラックホールのまわりに巻きつきます。「潮汐破壊事象」と呼ばれる現象で、銀河の中心にある超大質量ブラックホールが数年かけてこのガスを飲み込むあいだ、可視光や紫外線、X線、電波で明るくなります。 このとき電波で見える噴き出しを、英語の記事はよく「げっぷ」と書きます。飲み込みきれなかったガスがブラックホールの極の方向へ高速で吹き出す、ジェットや風のことです。ところが、このげっぷには、はっきりしない点がありました。星を引き裂いた直後に電波で明るくなる事象がある一方で、何か月も何年も静かだったあとに、急に電波で輝き出す事象がある。2024年に発表された電波の追跡調査では、潮汐破壊事象の4割ほどが、こうした「遅れてきた電波」を出していました。なぜ遅れるのか、いつ出るのかは、開いたままの問題でした。 2026年9月17日に Nature Astronomy に載った論文が、この遅れに規則を見つけました。著者はオーストラリアのカーティン大学（国際電波天文学研究センター）の Adelle Goodwin さんと、アメリカのプリンストン高等研究所の Andrew Mummery さんの2人で、2人が同等に貢献した研究です。結論を先に書くと、遅れてきたげっぷが出るのは、ブラックホールがガスを飲み込む速さが「上限の2%」まで落ちた時点でした。そしてこの2%は、天の川の中にある太陽の10倍ほどのブラックホールが、ジェットを出し始めるときの値と同じでした。 数千年の食事を数年に縮める潮汐破壊事象 ブラックホールの「食べ方」と「噴き出し方」の関係は、小さなブラックホールではよく分かっています。太陽の10倍ほどの恒星質量ブラックホールが相方の星からガスを吸い取る「X線連星」では、ガスを飲み込む速さが数週間から数か月で上がって下がる発作が起き、その途中で電波のジェットが点いたり消えたりします。どの速さでジェットが切り替わるかは、発作のたびに観測できるので、よく決まっています。 超大質量ブラックホールでは、そうはいきません。銀河の中心でガスを飲み込み...

この記事には広告（Amazon アソシエイトのリンク）を含みます。 いま使っているパソコンやスマホの中では、計算をする CPU と、データを一時的に置いておくメモリ（RAM）が別の部品になっています。CPU はメモリから数字を読み、計算して、結果をメモリへ書き戻す。この分業は当たり前すぎて意識することもありませんが、量子コンピューターの世界では、この分業がまだ当たり前ではありません。多くの量子コンピューターでは、量子ビットが計算も記憶も一手に引き受けていて、計算の順番を待つあいだも、量子ビットは自分の状態を保ち続けなければなりません。 スイス連邦工科大学チューリッヒ校（ETH Zürich）の Yiwen Chu さんの研究室は、この分業を量子コンピューターに持ち込みました。計算を受け持つのは1個の超伝導量子ビット。記憶を受け持つのは、小さな結晶の「振動」です。論文は2026年5月28日に Science に掲載され、大学は7月9日に発表しました。筆頭著者は Yu Yang さんと Igor Kladarić さん（2人が同等に貢献）で、Kladarić さんは博士課程の学生です。責任著者は Kladarić さんと Chu さんです。 記憶を振動に預けるチップ チップは長さ7.5ミリ、幅2.5ミリ、厚さ1ミリ。小さな爪ほどの大きさで、2枚の板を重ねた構造をしています。下の板には超伝導の量子ビット（トランズモン）が作り込まれ、上の板は結晶の共振器です。共振器といっても、電気や光を閉じ込めるものではなく、結晶そのものが機械的に振動します。音叉を叩くと決まった高さの音で震え続けるのと同じ原理で、結晶の厚み方向に立つ振動が、情報の入れ物になります。 こうした結晶は「高次倍音バルク弾性波共振器（HBAR）」と呼ばれ、ひとつの結晶の中に、周波数の少しずつ違う振動の「型」がたくさん立ちます。今回の装置では、振動の周波数は約5ギガヘルツ、型どうしの間隔は12.6メガヘルツ。型のひとつひとつがメモリの1区画で、振動が「ない」状態と「1個の振動の粒（フォノン）がある」状態を、量子ビットの0と1に対応させます。量子ビットのそばには、周波数が近い型が何本も並んでいて、研究チームはこのうち3本を使いました。 振動を選んだ理由のひとつは、大きさです。同じ5ギガヘルツで...

この記事には広告（Amazon アソシエイトのリンク）を含みます。 淹れたてのコーヒーを目の前に置いて、飲まずに5分、香りだけをかぐ。それだけで気分の点数は下がり、脳波から計算した「くつろぎ」の指標は上がりました。ところが心拍は変わらず、気分が晴れた人ほど脳波が動いていた、という関係もありませんでした。東京の昭和薬科大学の研究グループが2026年9月に Nutrients に出した論文は、見出しだけ読むと「香りで気分が変わる」なのに、中身を読むと「測り方が違えば違うものが見える」という話になっています。 群馬の旅館のブレンドを、薬学部の研究室で淹れる 実験の舞台は、昭和薬科大学の縦3メートル、横6メートルの研究室です。参加したのは同じ大学の学生20人（男性8人、女性12人）で、年齢は20歳から29歳。実験は2024年3月から2026年3月のあいだに行われました。 使ったコーヒーは、群馬県の旅館「辰巳館」が作っている「月夜野物語ブレンド F」という、マンデリンを土台にしたブレンドです。旅館のコーヒーを選んだ理由が論文に書いてあって、焙煎してからの日数を正確に管理できるほど生産の過程を追えることと、2年間同じ品質の豆を切らさずに手に入る量があることでした。 淹れ方も毎回同じです。挽いた豆20グラムを、85度のお湯400ミリリットルで、カリタのドリッパーとペーパーフィルターを使って3分ほどかけて落とす。できたコーヒーはガラスのサーバーに入れたまま、参加者から50センチほど離れた場所に置きます。参加者はふだんどおりに呼吸しながら、部屋に広がる香りの中に5分間座っているだけです。コーヒーは途中で温め直しません。温め直すと香りの成分が変わってしまうからです。 香りをかぐ前と後で測ったのは3種類です。1つ目は気分で、「POMS」という質問紙の日本語版（成人用の全項目版）を使いました。緊張と不安、抑うつと落ち込み、怒りと敵意、活気、疲労、混乱の6つの気分を点数にし、さらに5つの嫌な気分の合計から活気の点を引いた「気分の乱れの合計点（TMD）」を出します。活気を引き算するので、この合計点はマイナスにもなります。 2つ目は脳波です。使ったのは「Muse 2」という、額に巻くヘッドバンド型の市販の脳波計でした。研究用の電極帽ではなく、一般向けに売られてい...

この記事には広告（Amazon アソシエイトのリンク）を含みます。 系外惑星に磁場があるかどうかは、大気を保てるかどうかに直接つながる問題なのに、いまのところ測る手段がほとんどありません。2026年に公開された SKA（スクエア・キロメートル・アレイ）の科学書の一章で、アムステルダム大学と ASTRON（オランダ電波天文学研究所）の Robert D. Kavanagh さんを筆頭とする17人の研究グループが、この電波望遠鏡で何が見えるようになるかを数え上げています。結論の数字はやや意外です。惑星そのものの電波は、いちばん楽観的な条件でも16個しか届かない。かわりに、木星と同じ大きさの、星と惑星の境目にいる天体が数千個見つかり、その電波のふらつきから地球の数倍の質量の惑星まで探せる、という見積もりでした。 木星は太陽より「うるさい」 太陽系の惑星のうち、地球・木星・土星・天王星・海王星には自前の磁場があります。この5つは全部、低い周波数の電波を出しています。磁場に捕まった電子が磁極へ向かって流れ込むとき、大気にぶつかればオーロラの光になり、ぶつからずに磁力線のまわりを回り続ける電子は電波を増幅します。光も電波も元は同じ電子の流れなので、研究者はこの電波を「オーロラ電波」と呼んでいます。 木星はこの電波がとくに強く、40 MHz より低い周波数では、静かなときの太陽より最大1,000倍明るく見えます。しかもこの電波には、磁場を測るうえで都合のいい性質があります。電子が磁力線のまわりを回る回数は磁場の強さで決まり、出てくる電波の周波数はその回る回数そのものです。つまり、電波の周波数を読めば、出した場所の磁場の強さが直接分かります。木星のまわりの電波が40 MHz あたりで途切れるのは、木星の磁場の上限がそこに対応しているからです。 この仕組みが系外惑星でも働くなら、望遠鏡で惑星の電波を受けるだけで、その惑星の磁場の強さが出ます。磁場は恒星から吹きつける粒子の流れ（恒星風）をさえぎり、大気が宇宙へ逃げていくのを抑える役を担っていると考えられているので、惑星が大気を長く保てるかを見積もるうえで欠かせない数字です。 探しはじめて20年近く、確定した1件がない 木星の電波がこれほど強いなら、恒星のすぐそばを回る巨大惑星は、もっと強い恒星風を受けて...

この記事には広告（Amazon アソシエイトのリンク）を含みます。 2025年1月、ロサンゼルス近郊のアルタデナとパシフィック・パリセーズを襲った2つの山火事は、合わせて23平方キロメートルあまりの市街地を焼きました。森や草地を焼く火が町へ入り込む出来事は、アメリカではここ数年、何度も繰り返されています。2018年にはカリフォルニア州パラダイスの町が焼け落ち、2023年にはハワイのラハイナの中心部が焼けました。 ところが、こうした「市街地に入り込んだ火事」を全国の規模でまとめて数えた研究は、ほとんどありませんでした。研究の多くは1件か数件の火事を対象にしていて、町を焼く火事が増えているのか、どんな土地で起きやすいのか、焼けた町がその後どう変わるのかは、はっきりしていなかったのです。 カリフォルニア大学リバーサイド校の都市生態学者 Dion Kucera さんと G. Darrel Jenerette さんは、1984年から2025年までの42年間にアメリカの市街地に入り込んだ火事を141件洗い出し、衛星画像と気候の記録、国勢調査の数字を重ねて調べました。論文は2026年8月4日に npj Urban Sustainability に掲載され、大学が9月16日に発表しています。見えてきたのは、火事に遭いやすい地区には明確な傾向があり、しかも焼けたあとの回復の速さにも同じ傾向が表れる、という結果でした。 市街地に入り込んだ火事141件の数え方 研究チームが使ったのは、アメリカ地質調査所と森林局が共同で運営する「MTBS」という山火事のデータベースです。西部では約4平方キロメートル以上、東部では約2平方キロメートル以上の大きな火事について、焼けた範囲と焼け方の強さが30メートル刻みの地図で記録されています。2025年分はまだ MTBS に入っていないため、国の防火機関がまとめている速報の火事範囲を使いました。 この火事の範囲に、人工衛星の観測から作った「市街地」の地図を重ねます。住宅や道路といった開発された土地のうち、人の住む集落として連続している部分だけを取り出し、火事の範囲がそこと0.2平方キロメートル以上重なっているものを「市街地に入り込んだ火事」と数えました。郊外に点々と建つ建物や農業用の施設は、この段階で外れます。残ったのが141件で、そ...

この記事には広告（Amazon アソシエイトのリンク）を含みます。 夜の光が体に与える影響は、これまで主に睡眠や体内時計の研究で調べられてきました。近ごろはそこに、心臓や血管の病気との関係を指摘する報告が加わっています。2025年には、イギリスの大規模な健康データベース「UK バイオバンク」の8万8,000人余りについて、手首のセンサーで測った夜の光が多い人ほど心血管の病気を発症しやすかった、という研究が出ています。 ただ、病気の発症は結果です。そこへ至るまでに、心臓そのものに何か変化が起きているのかどうかは分かっていませんでした。 テュレーン大学（アメリカ・ニューオーリンズ）の Lu Qi さんのチーム（筆頭は Jin Dai さんと Wen Dai さん）は、同じ UK バイオバンクの参加者1万1,071人について、手首のセンサーで測った夜の光の量と、その約3年後に撮った心臓の MRI を突き合わせました。論文は2026年9月9日付で European Heart Journal にオンライン掲載されています。 手首のセンサーで測った「夜の3ルクス」 参加者は2013年から2015年のあいだに、光センサーが組み込まれた加速度計を利き手の手首に7日間着けていました。研究チームはその記録から、一人ひとりについて1日のうちいちばん動きの少ない5時間を「夜」とみなし、その時間帯に3ルクスを超える光を何分浴びていたかを数えました。 3ルクスはかなり暗い光です。明るさの単位のルクスは、ろうそく1本を1メートル離れて見たときの明るさがおよそ1ルクスにあたります。その3本ぶんですから、部屋の照明を消したあとに残る、常夜灯や窓から差し込む街灯のようなかすかな光が対象です。研究チームが3ルクスを境にしたのは、人ではこの程度の光でも、夜に出るホルモンのメラトニンの分泌が抑えられることが知られているからです。 結果の分布を見ると、参加者の4分の1以上は、夜のあいだ3ルクスを超える光をまったく浴びていませんでした。研究チームはこの人たちを基準の「なし」グループとし、残りを浴びた時間の長さで3等分しました。少ないほうから、1晩あたり平均0.9分、4.6分、そして「多い」グループが平均33.9分です。いちばん多いグループでも、1晩のうち光を浴びていたのは30分ほど...

この記事には広告（Amazon アソシエイトのリンク）を含みます。 宇宙が始まったとき、あったのは水素とヘリウム、ごくわずかなリチウムだけでした。炭素も酸素もケイ素も、星の中で作られて初めて世に出ます。だから宇宙の最初の星は、重元素をまったく含まない「混じり気のないガス」から生まれたはずで、そういう星は「種族III」と呼ばれています。ただ、この種族IIIの星はまだ1つも見つかっていません。 見つからない理由の候補はいくつもありますが、その1つが「混じり気のないガスが、思ったより早く消えてしまった」というものです。最初の銀河ができて星が生まれ始めると、超新星などが重元素をまき散らします。それが銀河の中だけにとどまらず、外のガスにまで混じってしまえば、次の世代の星はもう「混じり気なし」ではなくなります。問題は、それがいつ始まったのかでした。 アリゾナ大学スチュワード天文台の Yongda Zhu さんと Zhiyuan Ji さんを中心とするチームは、ジェイムズ・ウェッブ宇宙望遠鏡（JWST）で撮った3つの銀河の光から、宇宙誕生後およそ5億〜7億年の時点で、重元素を含むガスが銀河の外へ向かって流れ出していたことを見つけました。論文は2026年9月24日に Nature Astronomy に載りました。 銀河の中ではなく、銀河のまわりを見たい JWST が来てから、ごく初期の銀河の中に重元素があることは、すでにいろいろな方法で分かってきました。銀河のガスが光る「輝線」を調べると、赤方偏移14、つまり宇宙誕生から3億年もたたない銀河にも酸素や炭素の信号が見えます。星が生まれれば、その場で重元素ができるのは当然といえば当然です。 分かっていなかったのは、その重元素が銀河の外、まわりのガスにまで出ていっていたかどうかです。銀河はガスを吸い込んで星を作り、星が死ぬと重元素を含むガスを吐き出し、そのガスがまた戻ってきて次の星になります。この出し入れは「バリオン循環」と呼ばれていて、現在の宇宙では当たり前に起きています。それが宇宙の最初の数億年で、もう回り始めていたのかを直接確かめた観測はほとんどありませんでした。 遠くの銀河のまわりのガスを調べる定番の方法は、さらに遠くにあるクエーサー（活発なブラックホールが光る天体）を背景の灯りにして、手前のガスが...

この記事には広告（Amazon アソシエイトのリンク）を含みます。 先に書いておくと、この記事は AI の Claude を使って書いています。今回取り上げるのは中国の大学のチームが量子コンピューターで行った研究ですが、「機械に数学の証明をさせる」という AI の中心的な課題を扱う記事ですので、その点はお含みおきください。 「量子コンピューターが48年前の数学問題を確かめた」。2026年9月17日に ScienceAlert がそう報じた研究は、浙江大学と清華大学のチームが9月13日に arXiv に公開した査読前の論文です。見出しだけ読むと、長いあいだ誰にも解けなかった問題に量子コンピューターが決着をつけたように見えます。中身は少し違います。問題は1978年の国際数学オリンピック（IMO）の第4問で、出題されたその年に高校生たちが解いた問題です。しかも量子コンピューターが担ったのは、証明の3手を選ぶところまででした。それでも論文は、これを「初めて」の実験だと言います。見出しとの落差を埋めながら、何が初めてだったのかを見ていきます。 1978年の第4問と、同じころに生まれた「呉の方法」 第4問はこういう問題です。AB = AC の二等辺三角形 ABC がある。その外接円（3つの頂点を通る円）に内側で接し、辺 AB と辺 AC にもそれぞれ点 F と点 G で接する円を描く。このとき、F と G の中点 H が三角形 ABC の内心（内接円の中心）になることを示せ。図は定規とコンパスで描けるくらい単純で、下の画像のような形になります。ただ、証明には角の関係を何段も正しくつないでいく必要があり、思いつきで片づく問題ではありません。 今回の論文には、もうひとつ同じ時代の名前が出てきます。幾何の定理を機械に証明させる古典的な手法「呉の方法」は、中国の数学者・呉文俊（ご・ぶんしゅん）が1970年代の終わりに発表したものです。図形の条件を座標で多項式に書き直し、変数を順番に消していって結論の式が 0 になるかを調べる、という方法で、人間の直感を使わずに証明が機械的に進みます。論文はこの呉の方法と、角の関係を扱う「全角法」の2つを量子回路に載せました。 正方形の対角線を、多項式の割り算で証明する 実験に使ったのは、121個の超伝導量子ビットを11×11...

この記事には広告（Amazon アソシエイトのリンク）を含みます。 いまの画像認識 AI には、写真を一枚の絵としてではなく、小さなタイルの並びとして読むものがあります。たとえば縦横224画素の画像なら、16×16画素のタイルに切り分けて196枚にし、1枚ずつ数値の並び（トークン）に変換してから、言葉を読むのと同じ仕組み（Transformer）に流し込みます。このタイル化と数値化を「トークン化」と呼びます。カメラのセンサーが光を受けてから AI がトークンを受け取るまでには、デジタル化、一時保存、別のチップへの転送、タイルへの分割、数値への変換と、いくつもの段階があります。 中国の南京大学を中心とするチームは、このトークン化をセンサーの画素の中で、光を電気に変えたそのままの状態（アナログ）でやってしまう試作チップを作り、2026年8月19日に学術誌 Nature Sensors に発表しました。チップの通称は LightTok。「光が入って、トークンが出る」からです。画素は縦横32個ずつの1,024個しかありませんが、論文が付けた見積もりは、トークン化に使う電力が従来の14.3分の1というものでした。 なお、この記事は AI の Claude を使って書いています。今回の研究は AI が画像を読む仕組みそのものを扱う内容ですので、その点はお含みおきください。 光を覚えて、掛け算と足し算までする画素 チップの中身は、二硫化モリブデンという材料を1層だけ敷いた光トランジスタの並びです。二硫化モリブデンは原子1個ぶんの厚さの膜として作れる材料で、光によく反応します。それぞれの光トランジスタには「浮遊ゲート」と呼ばれる、電気的に孤立した小さな部屋が組み込まれていて、光が当たると電荷がその部屋に閉じ込められます。光を消しても電荷は残るので、画素は受けた光の強さを覚えたままになります。試作機では、明るさを41段階に分けて覚えられることを確かめています。 ここからがトークン化です。画素の外側に置いた制御回路が、覚えさせた画像から1枚ぶんのタイルにあたる画素のまとまりを選びます。そして、あらかじめ学習しておいた「重み」の値に合わせた電圧を、画素ごとに掛けます。各画素を流れる電流は、覚えている明るさと掛けた電圧の積になり、タイルの画素ぶんの電流を1本の線に集...

この記事には広告（Amazon アソシエイトのリンク）を含みます。 暗黒物質を探す実験でよく知られているのは、地下深くに置いた巨大なタンクに何トンもの液体キセノンを満たしたものです。ああいう装置は、陽子の数倍から数百倍くらいの重さの粒子が原子核にぶつかるのを待つように作られています。ところが、暗黒物質の正体の候補はそこに収まるものばかりではなく、理論の上では陽子の100万倍、1,000兆倍、さらには細胞1個ぶんの重さに届くような「超重い粒子」もありえます。そのくらい重いと、空間を飛んでいる数がごく少なくなるので、大きなタンクで待っていてもほとんど出会えません。 その領域に、砂粒ほどの磁石1個で踏み込んだ実験があります。アメリカのライス大学とオランダのライデン大学を中心とするチームが、2026年8月20日に arXiv に投稿した論文で、磁石を宙に浮かせて「小突かれる」のを待つ、という方法です。査読はまだ受けていない段階の報告で、プレスリリースによると、結果は2026年の素粒子物理学と宇宙論の国際会議で発表されました。 超伝導の器の上で浮く、0.356ミリグラムの磁石 装置の名前は POLONAISE といいます。主役は、ネオジム磁石の小さな立方体を3つつなげたもので、重さは0.356ミリグラム。ひとまとまりの大きさは半径0.26ミリほどで、砂粒くらいです。回転の動きも読み取れるように、形の対称性をわざと崩す目的で、直径0.2ミリのガラス玉が貼り付けてあります。 この磁石を、タンタルという金属で作った器の上に置きます。タンタルは極低温で超伝導になり、外から磁場が入り込むのを拒む性質を持ちます。磁石を近づけると、器がその磁場を押し返すので、磁石は何にも触れずに宙に浮いたまま止まります。浮いている磁石は、ばねにつるしたおもりのように、決まった周波数でゆっくり揺れます。上下や前後の揺れの周波数は、1秒あたり51.2回、59.5回、94.9回でした。 どこにも触れていないので、摩擦でエネルギーが逃げません。揺れの「減りにくさ」を表す Q 値は225万で、いちど揺らすと長いあいだ揺れ続けます。これは、ごく小さな力でも磁石の動きに残りやすい、ということでもあります。磁石の位置は、超伝導のコイルと SQUID（スクイド）という磁気センサーで読み取ります。力の...