http://www.jst.go.jp/pr/announce/20170623-4/



スーパーコンピュータ「京」がＧｒａｐｈ５００において５期連続で世界１位を獲得
〜ビッグデータの処理で重要となるグラフ解析で最高の評価〜

九州大学と東京工業大学、理化学研究所、スペインのバルセロナ・スーパーコンピューティング・センター、富士通株式会社、株式会社フィックスターズによる国際共同研究グループは、２０１７月６月２１日（現地時間）に公開された最新のビッグデータ処理（大規模グラフ解析）に関するスーパーコンピュータの国際的な性能ランキングであるＧｒａｐｈ５００において、スーパーコンピュータ「京（けい）」注１）による解析結果で、２０１６年１１月に続き５期連続（通算６期）で第１位を獲得しました。
大規模グラフ解析の性能は、大規模かつ複雑なデータ処理が求められるビッグデータの解析において重要となるもので、「京」は正式運用開始から５年以上が経過していますが、今回のランキング結果によって、現在でもビッグデータ解析に関して世界トップクラスの極めて高い能力を有することが実証されました。今後、本成果の広範な普及のため、プログラムをオープンソース化し、大規模高性能グラフ処理のグローバルスタンダードを確立して行く予定です。
本研究の一部は、科学技術振興機構（ＪＳＴ）戦略的創造研究推進事業 ＣＲＥＳＴ「ポストペタスケール高性能計算に資するシステムソフトウェア技術の創出」（研究総括：佐藤 三久　理研 計算科学研究機構）における研究課題「ポストペタスケールシステムにおける超大規模グラフ最適化基盤」（研究代表者：藤澤 克樹　九州大学、拠点代表者：鈴村 豊太郎　バルセロナ・スーパーコンピューティング・センター：２０１７年３月終了）および「ビッグデータ統合利活用のための次世代基盤技術の創出・体系化」（研究総括：喜連川 優　国立情報学研究所）における研究課題「ＥＢＤ：次世代の年ヨッタバイト処理に向けたエクストリームビッグデータの基盤技術」（研究代表者：松岡 聡　東京工業大学）の一環として行われました。

平成２９年６月２３日

九州大学
東京工業大学
理化学研究所
富士通株式会社
株式会社フィックスターズ
科学技術振興機構（ＪＳＴ）

（ソースに順位１から５までの比較表あり）

（詳しくはソースで）
http://www.jst.go.jp/pr/announce/20170623-4/

（関連情報　英語）
http://graph500.org/

http://graph500.org/?page_id=254

　太陽系の第5惑星である木星が、実は太陽系で最も古い惑星だったのではないか、という新説が持ち上がっている。地球に落下した隕石の年齢の研究から推論されたもので、研究を主導したのはドイツ・ミュンスター大学のThomas Kruijer氏。

（省略）

　ちなみに、木星は、巨大ではあるが、主にはガスでできている。代表的な巨大ガス惑星であるので、巨大ガス惑星のことを木星型惑星と呼ぶこともある。ガスのため地球より比重は軽く、体積は地球の1,321倍あるが質量は318倍ほどである。

全文
http://www.zaikei.co.jp/article/20170625/379999.html

鉄鋼各社 鉄より軽く強いチタン事業強化

中国の過剰生産の影響で、主力の鉄鋼事業が伸び悩んでいる大手鉄鋼メーカー各社は、鉄よりも軽くて強度が強い「チタン」の需要の拡大が見込まれるとして事業の強化に乗り出しています。

このうち「新日鉄住金」は、観光名所として知られる東京の浅草寺の五重塔の瓦にも使われる新しいチタンの製品を開発しました。「チタン」は、鉄よりおよそ４割軽いうえ２倍の強度を持ち、さびにくいのが特徴です。

（省略）

全文
http://www3.nhk.or.jp/news/html/20170625/k10011029691000.html

本格的な暑い夏が近づいてきたが、人間はなぜ汗を流すのか、実はよくわかっていなかったらしい。大阪大学と男性化粧品マンダムの共同研究チームは2017年6月22日、世界で初めて汗を分泌する汗腺の3次元構造の可視化に成功したと発表した。

汗腺は複雑な構造をしており、これまでは2次元画像でしか調べられなかったため、汗が出る仕組みがよくわからなかった。これでやっと熱中症など発汗による病気の解明に取り組めるという。

汗腺は糸くずが絡まるような超複雑構造

（省略）

全文
なぜ汗をかくのか、実はわからなかった！　大阪大学とマンダムが3次元画像で解明へ
https://www.j-cast.com/healthcare/2017/06/23301430.html

米IBMは、量子演算回路（量子ゲート）を組んで、並列計算を実行する「汎用量子コンピューティング・プロセッサ（CPU）」を構築し、最新の処理能力を向上させる2つのテストに成功したと発表した。

（省略）

全文
https://japan.zdnet.com/article/35101452/

Snapdragon 835+メモリ6GBのハイエンドスマホ「Xiaomi Mi 6」を台湾で試してきた


今回COMPUTEX TAIPEI 2017の取材で台湾へ出かけたさいに、海外のガジェット通販サイトGearbestより提供していただいたXiaomi(小米)のフラグシップスマートフォン「Mi 6(小米 6)」を試用する機会を得たので、簡単な試用レポートとベンチマーク結果をお届けしたい。

（省略）

全文
http://pc.watch.impress.co.jp/docs/topic/review/1065041.html

収入は、学歴によって差が生じる。高卒より、大卒・大学院修了など高学歴のほうが高収入だ。しかし、収入に影響を与えるのは決して学歴だけではないだろう。技術力、発想力、リーダーシップ力など、持ち前のスキルによって自らの地位を引き上げ、より高い報酬を手にする人も少なくない。

その引き上げ要素のひとつに、「容姿・外見」も含まれると発表したのは、アメリカのテキサス大学オースティン校の教授、ダニエル・S・ハマーメッシュ氏（労働経済学）である。



教授は人の容姿を5段階に分けた（5が最高、3が平均）。研究結果（計7500人調査）では男性の場合、見た目の印象がいい「5と4」の人は、容姿が平均より劣る「2と1」に比べ、年収が17％上回ったというのである。女性の場合も、12％高いことがわかった。顔、服装、髪形などの見た目が、より印象のいいほうが稼ぎはいい。これは「ビューティ・プレミアム」と呼ばれる。

同教授が、アメリカ以外の国、オーストラリア、カナダ、イギリス、中国（上海）などで実施された同様の調査を確認すると、やはり〈ほとんどの場合、容姿がいいと収入にはプラスの影響があるという結果になっていた〉と、自著（『美貌格差』）で語っている。

東京大学医学部を経て、ハーバード大学院で学んだ予防医学研究者・石川善樹氏は「アメリカでは、他国よりも外見を重視する傾向が強い」と言うものの、見た目と報酬には一定の関連がありそうなのだ。

そこで、前出の「17％差」を日本国内で考えてみると、大卒・大学院修了の男性の場合、生涯年収で「5と4」は「2と1」より、4760万円多いということになる。

（省略）

全文
http://president.jp/articles/-/22211

技術革新の源泉となる科学研究論文で、コンピューター科学・数学や化学など４分野で中国が世界トップに立ったことが文部科学省所管の科学技術振興機構の調査で分かった。主要８分野を米国と分け合った形で、「米中２強」の時代に突入した。研究費拡充や人材獲得策などが功を奏した。他の論文に引用された回数から影響力を調査。上位10％のトップ論文から米国、英国、ドイツ、フランス、中国、日本に所属する研究者を割り出し…

（省略）

全文
世界の科学技術 米中２強時代　　中国、論文４分野で首位　：日本経済新聞
http://www.nikkei.com/article/DGKKZO17597480T10C17A6MM8000/

──日本人が研究不正で「世界トップ」なのですか。

2014年まで11年間の撤回論文数のワーストワンは日本人、ワースト10に2人、30位内に5人も名を連ねている。撤回数を国別に見ると、いちばん多いのから順にインド、イラン、韓国、それから中国、日本、米国と続く。日本は捏造が多く、ほかの国は盗用が多い。また3分の1は間違いが理由。それも不名誉なことには違いない。

研究不正は2000年まで日本では目立つものはなかった。2000年に麻酔科医が摘発されて以降、次から次へと出てきている。撤回論文を俎上に載せたブログ「リトラクションウオッチ」によると、この麻酔科医の撤回した論文は20年間分で183を数え、世界一。ものすごい「才能」だ。何しろ英文で論文を仕上げ、一流ジャーナルの審査にパスする。しかも掲載されるにはその時々に何が問題テーマか理解していなければならない。実は世界にはそれができる人物はいっぱいいる。

（抜粋）

全文
日本が世界一の｢研究捏造大国｣になった根因 | ブックス・レビュー | 東洋経済オンライン | 経済ニュースの新基準
http://toyokeizai.net/articles/-/119004

藤井 善隆（ふじい よしたか）は、日本の麻酔学者。2012年に、少なくとも172本の学術論文においてデータを捏造していたことが発覚し、ひとりの著者について撤回が必要になった学術論文の件数において、新記録を作ったものと考えられている[1][2]。

藤井善隆 - Wikipedia

http://ja.wikipedia.org/wiki/藤井善隆

313991399371199131139799331911377147529895941991587879456361416793343797754289852575517133312684269943695978946644516863648961536981354977375935673418795287369494189373478623641239162919379269294319941871985794933399739235523691657154837889117834232678974449658279117129522895488222612449716435651112797868118722475112367318718359954332756851152845673554343833423958324129279242571543956244312159149656971499164148747227159798119915531789396889314926554998567389189177184378411356887579966732519395769634484946484155736859195773976485587598811713196922772648319742413259665798111566314845954551344321292792178583218155711143611735499324729469232679643212644511755544726594454683193623626957711324895114496128478896375157597659974246467315936911531792288239249136494329788845728831611728857639343337449493221561738959339141347119138332653219119612984163669317356624631952956188127648784846583361813646131913157456632928169513747231224138425962243343371145487745954412587484837933238642278851955148574512595199969685612245439118737626399742196143742577819117917319979999777371311371999793393313991399371199131139799331911377147529895941991587879456361416793343797754289852575517133312684269943695978946644516863648961536981354977375935673418795287369494189373478623641239162919379269294319941871985794933399739235523691657154837889117834232678974449658279117129522895488222612449716435651112797868118722475112367318718359954332756851152845673554343833423958324129279242571543956244312159149656971499164148747227159798119915531789396889314926554998567389189177184378411356887579966732519395769634484946484155736859195773976485587598811713196922772648319742413259665798111566314845954551344321292792178583218155711143611735499324729469232679643212644511755544726594454683193623626957711324895114496128478896375157597659974246467315936911531792288239249136494329788845728831611728857639343337449493221561738959339141347119138332653219119612984163669317356624631952956188127648784846583361813646131913157456632928169513747231224138425962243343371145487745954412587484837933238642278851955148574512595199969685612245439118737626399742196143742577819117917319979999777371311371999793393

これは何の変哲もない只の1089桁の素数に見えたかもしれない。

本当にそうだろうか？

1089=33×331089=33×33なので、この素数を33桁毎に改行して33×33の正方形の形に書いてみよう。

313991399371199131139799331911377
147529895941991587879456361416793
343797754289852575517133312684269
943695978946644516863648961536981
354977375935673418795287369494189
373478623641239162919379269294319
941871985794933399739235523691657
154837889117834232678974449658279
117129522895488222612449716435651
112797868118722475112367318718359
954332756851152845673554343833423
958324129279242571543956244312159
149656971499164148747227159798119
915531789396889314926554998567389
189177184378411356887579966732519
395769634484946484155736859195773
976485587598811713196922772648319
742413259665798111566314845954551
344321292792178583218155711143611
735499324729469232679643212644511
755544726594454683193623626957711
324895114496128478896375157597659
974246467315936911531792288239249
136494329788845728831611728857639
343337449493221561738959339141347
119138332653219119612984163669317
356624631952956188127648784846583
361813646131913157456632928169513
747231224138425962243343371145487
745954412587484837933238642278851
955148574512595199969685612245439
118737626399742196143742577819117
917319979999777371311371999793393
313991399371199131139799331911377
147529895941991587879456361416793
343797754289852575517133312684269
943695978946644516863648961536981
354977375935673418795287369494189
373478623641239162919379269294319
941871985794933399739235523691657
154837889117834232678974449658279
117129522895488222612449716435651
112797868118722475112367318718359
954332756851152845673554343833423
958324129279242571543956244312159
149656971499164148747227159798119
915531789396889314926554998567389
189177184378411356887579966732519
395769634484946484155736859195773
976485587598811713196922772648319
742413259665798111566314845954551
344321292792178583218155711143611
735499324729469232679643212644511
755544726594454683193623626957711
324895114496128478896375157597659
974246467315936911531792288239249
136494329788845728831611728857639
343337449493221561738959339141347
119138332653219119612984163669317
356624631952956188127648784846583
361813646131913157456632928169513
747231224138425962243343371145487
745954412587484837933238642278851
955148574512595199969685612245439
118737626399742196143742577819117
917319979999777371311371999793393

この見事な正方形を眺めていると、33桁の数が33個並んでいるように思えてくる。

もう、お気づきだろうか？

そう、313991399371199131139799331911377
から 917319979999777371311371999793393
までの33個の数は全て素数なのである。

更に、これら33個の数をそれぞれひっくり返してみてほしい。

こうして得られる33個の数も全て素数だ。

つまり、先ほどの33個の数は全てエマープだったのだ。

(以下省略、つづきはウェブで！)
http://integers.hatenablog.com/entry/2017/05/31/212451

国内企業が製造に参加した最新鋭のＦ３５ステルス戦闘機が５日、愛知県豊山町の三菱重工業小牧南工場で初公開された。

　防衛省は平成３６年までに計４２機を取得する計画。ロシアや航空戦力の増強を進める中国に対し、米軍とともに優勢を確保する狙いがある。

（省略）

全文
Ｆ３５ステルス戦闘機初号機を初公開　愛知県の三菱重工業の工場　防衛省、中露への優勢確保狙う
http://www.sankei.com/politics/news/170605/plt1706050019-n1.html

　「シンギュラリティはもう来てしまっている」ーー。

　脳科学者の茂木健一郎氏は2017年6月2日、アマゾン ウェブ サービス ジャパン主催の年次イベント「AWS Summit Tokyo 2017」で講演した。2045年ごろに人工知能（AI）が人間の知能を超えるとされる「シンギュラリティ（技術的特異点）」に関して、既にAIが部分的に人間の能力を上回っているという見解を示した。

茂木氏は人間の認知能力には限界があることを例示した。「人間の意識（処理量）はデータ量で言えばせいぜい毎秒128ビット程度しかない。私は今、この場で話すことに意識の全てを使っている。聞いている皆さんも、その間は公私のいろいろな問題に意識が及ばなくなる」（茂木氏）。
　
　一方で、

（省略）

全文
http://itpro.nikkeibp.co.jp/atcl/column/17/052600214/060200012/

北海道大学、東北大学、ブラウン大学（米国）などの国際共同研究グループは、未知の現象である「逆磁気キャパシタンス（iTMC）効果」を発見した。新しいタイプの高感度磁気センサー、磁気メモリなどの開発に道が拓かれる可能性があるという。

【こちらも】不揮発性磁気メモリのための新たな電圧駆動書き込み方式とは

　既に知られていた現象として、TMC効果、というものがある。磁場の影響によって、キャパシタンス（電気容量、電気が溜まる量のこと）が順方向に変化する現象のことである。

　iTMC効果というのは、端的にいえばこれの逆で、磁場によってキャパシタンスが逆方向に変化する現象であるが、これまでは観測例が知られていなかったのだ。

（省略）

　この研究が発端となってこの分野の研究が進めば、将来的には、パソコンやスマートフォンに搭載される不揮発性メモリ、磁気カードリーダーやGPSなどに用いられるセンサー素子などへの応用が可能になるのではないかという。

全文
新たな物理現象「iTMC効果」を発見、磁気メモリ開発等に応用可能か
https://news.nifty.com/article/technology/techall/12214-375103/

「針」を使わないレコード再生、独自の高音質技術は普及するか

　レーザーターンテーブルで故美空ひばりのレコードを再生したときのことだった。聴いていた美空ひばりの義理の娘が感極まって「お母さんがそこにいる」と泣きだしたという。

まるで故人が目の前で歌っているかのように感じるほど、深みと奥行きのある音だったのだ。

　通常、レコードの再生には針を使用する。針をレコードの溝に当てて音を再生する。一方、レーザーターンテーブルは、レーザーをレコードの溝に当てて反射した光を読み取り、

電気信号に換えて音を再生するものだ。

　針で再生する場合、レコードを回転させながら針を当てる際にどうしても雑音が発生してしまう。また、溝に刻まれた音の全てを再生することはできない。

しかしレーザーターンテーブルであれば、溝に刻まれた音のほぼ全てを原音に忠実に再生できる。

　また、普段われわれが聴いているＣＤは50ヘルツ以下の低音と20キロヘルツ以上の高音をカットしているが、レーザーターンテーブルはレコードに刻まれた音を超高音域も含めそのまま再生する。

それ故、収録時の楽器同士の位置関係が明確に分かり、歌手とマイクの距離感までもが分かる、深い奥行きが感じられる音になる。

（抜粋）

全文
http://diamond.jp/articles/-/121339?page=2

英オックスフォード大学人類未来研究所(Future of Humanity Institute)と米イェール大学の政治学部は、人工知能が人類の頭脳の可能性を超える日を評価した。論文は論文アーカイヴサイト「ArXiv」のプレプリントサーヴァーに公開された。

研究チームによると、人工知能は人類の文書翻訳能力を2024年に、トラック運転手を2027年までに、フィクション作家を2049年、外科医を2053年に追い越す。

（省略）

全文
https://jp.sputniknews.com/science/201706023706098/

Appleの共同創業者、スティーブ・ウォズニアック氏がBloombergのインタビューに対し、次のブレイクスルーを実現するのは、自らが創業したAppleではなく電気自動車メーカーのTeslaだ、と語りました。創業者が本当に作りたいものを作るためにリスクを背負うことが必要

スティーブ・ウォズニアック氏は、向こう数年間にテクノロジーのブレイクスルーを起こす企業として、Teslaの名前を挙げました。

ウォズニアック氏は、ブレイクスルーを実現するには、創業者自身が本当に作りたいものを作るために、小規模な企業が大きなリスクを背負って挑戦する必要がある、としたうえで「今、Teslaは非常に良い方向に進んでいる。非常にリスキーなことに精一杯の努力を注いでいる。私はTeslaに賭ける」と、自動運転や地下トンネル構想を推し進めるTeslaへの期待を語りました。

（省略）

全文
http://iphone-mania.jp/news-169231/

東京大学地震研究所とハンガリー科学アカデミー・ウィグナー物理学研究センター、日本電気（NEC）は、宇宙線由来のミューオンを使い、構造物内部の状況などを非破壊で透視・可視化する技術を共同で開発すると2017年5月19日に発表した（プレスリリース）。NECは橋梁やダムなどの構造物の劣化状況などを調べる社会インフラ事業を行っており、非破壊で内部の状況を把握する技術を探していたという。同社の顧客と共に2017年には実証実験を開始し、2020年以内にシステムとしての実用化を目指す。

（省略）

全文
NEC、2020年実用化に向け構造物の透視技術を共同開発東大、ハンガリー科学アカデミーと調印
http://techon.nikkeibp.co.jp/atcl/news/16/052907719/

とんでもなく夢とファンタジーあふれるニュースです。
NASAはどうやら１０,０００兆ドルの価値のある小惑星の探索に乗り出すようです。



この星は鉄やニッケルその他プラチナなど希少価値の高い金属で構成されており、まさに徳川埋蔵金など比べ物にならないほどとんでもない「宝の山」になっているようです。しかし問題はどう持ち帰るのでしょうか。

■１６プシケはどんな星？

さてNASAが探索しようとしている１６プシケとは一体どのような星なのでしょう。

（省略）

全文
http://www.yukawanet.com/archives/5218211.html

東京大学大学院薬学系研究科の小山隆太准教授、池谷裕二教授らは、ヒトｉＰＳ細胞（人工多能性幹細胞）由来の神経細胞を、マウスの脳の海馬上で一緒に培養し、より成熟した神経細胞を作り出すことに成功した。ヒトとマウスという異種間での移植が可能なことを示唆する。パーキンソン病や脊髄損傷など、神経細胞が失われる脳神経疾患の治療につながる可能性がある。

（省略）

全文
https://www.nikkan.co.jp/articles/view/00428895


ヒトｉＰＳ細胞由来の神経細胞をマウスの海馬切片で一緒に培養すると、より海馬領域に特異的な神経細胞へと分化した

人工の「太陽」　ドイツの科学者が開発進める
3時間前

ドイツ・ケルン近郊ユーリッヒにあるドイツ航空宇宙センターの研究者らは人工の「太陽」の開発を進めている。自然の太陽の1万倍の照度を持つ設備には149基の映写機用ランプが使われている。
http://www.bbc.com/japanese/video-39918667

（省略）

そんな時代になったのか、と驚かされる。いまや生物学の主流はビッグデータだ。生物学者は研究室に通いつめ、生命体からデータを引き出す。「CRISPR-Cas9［日本語版記事］」のような新たな研究ツールの登場により、ますますデータは増える一方だ。ウデシも以前はExcelで自分の研究データを管理していたが、ここ5年でデータセットは急激に巨大化した。「1万5,000件のデータポイントを手作業で確認するなんて、もはや不可能なのです」と彼女は言う。すべてを分析するためには、生物学者は自分の実験にあわせたプログラムを自分で書くしかない。

全文
http://wired.jp/2017/05/11/biologists-teaching-code/