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7月24日（水）のニュースによると、海外の有名科学サイトの主な内容は以下のとおりです。

「ネイチャー」ウェブサイト（www.nature.com）

1. Google AI ツールは長期的な気候傾向と天気を数分で予測できます

Google の機械学習モデル NeuralGCM は、従来の天気予報技術と機械学習を組み合わせたコンピューター モデルで、気象シナリオや長期的な気候傾向の予測において、他の人工知能 (AI) ベースのツールよりも優れています。

最近 Nature 誌に発表されたこのツールは、さまざまな気象シナリオを示し、正確で包括的な天気予報を生成できる初の機械学習モデルです。その開発は天気予報に新たな章を開き、完全に人工知能に基づいたモデルよりも、既存のツールよりも少ないエネルギーで、より詳細な予測をより迅速に行うことが可能になります。

現在の天気予報システムは通常、物理法則を使用して地球の海洋と大気のプロセスをシミュレートし、これらのプロセスが天気と気候にどのような影響を与えるかを予測する大循環モデル (GCM) に依存しています。しかし、GCM には大量のコンピューティング リソースが必要であり、機械学習の進歩により、より効率的な代替手段が提供され始めています。

Google Research の AI 研究者である Stephan Hoyer 氏と彼のチームは、従来の物理ベースの大気ソルバーといくつかの AI コンポーネントを組み合わせたモデルである NeuralGCM を開発し、トレーニングしました。彼らはこのモデルを使用して、短期および長期の天気予報や気候予測を行っています。 NeuralGCM の精度を評価するために、研究者らはその予測を実世界のデータおよび GCM や純粋に機械学習ベースのモデルを含む他のモデルの出力と比較しました。

現在の機械学習モデルと同様に、NeuralGCM は、既存のツールに必要なエネルギーのほんの一部を消費しながら、1 ～ 3 日前に正確な短期の決定論的な天気予報を生成できます。ただし、7 日を超える長期予測を行う場合、そのエラー率は他の機械学習モデルよりもはるかに低くなります。実際、NeuralGCM の長期予報は、天気予報のゴールドスタンダードとして広く考えられている欧州中期予報センターのアンサンブル モデル ECMWF-ENS の予報と似ています。

2. 大きな技術的進歩の後、科学者はこれまでに宇宙最大のロボットを作成すると期待されています。重元素

研究者らは、超重元素を作成する新しい方法を実証し、これまでに宇宙で最も重い元素である元素 120 を作成する方法を提供しました。

米国のローレンス・バークレー国立研究所（LBNL）の科学者らは、チタンのビームを使って既知の超重元素である元素116の生成に初めて成功したと発表した。研究所の機器をアップグレードした後、チームは同様の技術を使用して要素 120 の作成を試みる予定です。現在までに人間によって作成された最も重い元素は、2002 年に初めて合成された元素 118 のオグです。

米国イリノイ州レモントで開催された「核構造2024」会議で、LBNL研究チームは研究結果を発表し、arXivサーバー上でプレプリントを公開した。

超重元素は地球上では自然には発生しませんが、科学者たちはそれらが恒星に現れる可能性があると考えています。これらは放射性が高く、核分裂によって急速に分解されるため、すぐに実用化できるものはほとんどありません。しかし、新しい元素を作ることで、科学者は宇宙がどのように機能するのかについて理解を深め、原子核の挙動や原子核が保持できる陽子や中性子の数などの限界に関する理論モデルを完成させます。

新しい元素を作るために、研究者は以下を使用します。粒子加速器はイオンビームを固体ターゲット内の原子に衝突させ、原子核を融合させてより多くの陽子と中性子を含む元素を生成する核反応を引き起こすことを期待しています。しかし、既存の原材料は勢いを失いつつあります。最近発見された114番から118番までの番号が付けられた超重元素のグループは、アクチニドで作られた標的にカルシウム48のビームを照射することによって生成された。このカルシウムの同位体は特に安定しているため、必要な核融合反応を促進するのに理想的です。

しかし、カルシウムは科学者を周期表の外側の奥深くまで連れて行くだけです。科学者たちは、カルシウム 48 よりも重い粒子のビームを使用して、チタンやクロムの同位体を含む超重元素を作成しようとしています。チタン 50 ビームを使用して超重元素を作成できるかどうかを判断するために、LBNL チームはリバモリウム 290 を構築しました。研究チームはバークレー研究所の88インチサイクロトロン施設を利用してチタンビームを加速し、プルトニウムでできた標的に発射した。

「サイエンス・デイリー」ウェブサイト（www.sciencedaily.com）

1. ナノイメージング技術は古代の骨のタンパク質と組織の保存を理解するのに役立ちます

ノースカロライナ州立大学の予備研究では、古代の骨のナノスケールの三次元イメージングは​​、化石化の際に軟組織が受ける変化をさらに理解できるだけでなく、どの標本を特定するための迅速かつ実用的な方法として機能する可能性があることを示しています。古代の DNA やタンパク質の配列を保存するのに適している可能性があります。

ナノイメージング法を使用して現代の骨と氷河期の骨を比較すれば、化石化の際にコラーゲンや血管が受ける変化をより深く理解できる可能性があります。

研究者らは、現代の牛、ワニ、ダチョウの足の骨の少量のサンプルと、更新世のマンモス、ステップバイソン、トナカイ、馬の脚の骨を比較した。更新世のサンプルは、カナダのユーコン準州にある古代永久凍土の融解から採取された。

飛行時間型二次イオン質量分析計 (TOF-SIMS) を使用して画像化された構造の表面をスキャンすることで、研究者らは構造内に存在する化学的特徴を特定し、それらがコラーゲンと血管であることをさらに確認するのに役立ちました。

この予備研究の背後にある基本的な考え方は、このナノスケールのアプローチを化石記録内のすべての骨に使用して、化石化中に有機組織に生じる化学的および構造的変化をよりよく理解できるということです。この技術は、DNA やタンパク質の配列を保存するのに適した古代の骨標本のスクリーニングにも使用できる可能性があります。

2. 天体物理学者が超大質量を発見ブラックホールそして暗黒物質「最終パーセク問題」の解決を支援するために連絡してください

研究者らは、超大質量ブラックホールと、宇宙最大および最小の実体であるダークマター粒子との関連性を発見した。

彼らの新しい計算は、これまで見落とされていた暗黒物質粒子の挙動のおかげで、一対の超大質量ブラックホール（SMBH）が合体してより大きなブラックホールになることができたことを示し、天文学が長年考えてきた「最終パーセク問題」についての洞察を提供するものである。解決策。この研究は今月、Physical Review Lettersに掲載されました。

2023 年、天体物理学者は宇宙に浸透する重力波の「ざわめき」を検出したと発表しました。彼らは、この背景信号は、それぞれが太陽の数十億倍の質量を持つ、何百万対の超大質量ブラック ホールの合体によって発せられていると仮説を立てています。

しかし、理論的シミュレーションによると、これらの巨大天体が対になって螺旋を描くと、約1パーセク（約3光年の距離）の距離で接近が止まり、合体が妨げられる。

この「最後のパーセク問題」は、大質量ブラック ホールの合体が重力波背景の源であるという理論だけでなく、大質量ブラック ホールはより小さなブラック ホールの合体によって形成されるという理論とも矛盾します。

論文の共著者らは、「これまで無視されていた暗黒物質の影響を加えることで、超大質量ブラックホールが最終的な分離と合体のギャップを克服できることを示した。われわれの計算は、これまでの考えに反して、これがどのように起こるのかを説明している」と述べた。

科学技術日報ウェブサイト (https://scitechdaily.com)

1. 薬の有効期限は将来の火星探査ミッションに影響を与える可能性があります

デューク・ヘルスが主導した新たな研究では、宇宙飛行士が火星への3年間の旅を終えて地球に帰還するまでに、宇宙船に保管されている医薬品の半分以上が期限切れになることが示されており、これには鎮痛剤、抗生物質、アレルギー薬や睡眠補助薬などの主要な医薬品が含まれる。 。

ネイチャー・パブリッシング・グループ誌「npj Microgravity」の最新号に掲載された研究によると、宇宙飛行士は効果がない、あるいは有害な薬物に依存することになる可能性があるという。

有効期限が切れた薬は、その有効性の一部またはほとんどが失われる可能性があります。地球と比較した宇宙における薬物の実際の安定性と効力は、ほとんど知られていないままです。放射線を含む過酷な宇宙環境は、薬の有効性を低下させる可能性があります。

宇宙機関が火星などへの長期ミッションを計画している中、期限切れの医薬品がミッションに課題をもたらす可能性があると研究者らは指摘した。

研究者らは、国際医薬品有効期限データベースを使用して、91 種類の医薬品のうち 54 種類の有効期限が 36 か月以下であると判断しました。

最も楽観的な推定では、これらの薬の約 60% は火星ミッションが終了する前に期限切れになるというものです。より保守的な仮定の下では、その数字は 98% に跳ね上がります。

この研究は薬物の分解促進を想定しておらず、代わりに火星ミッションに向けて更新できない薬物に焦点を当てている。この物資不足は医薬品だけでなく、食料など他の重要な物資にも影響を及ぼします。

論文の著者らは、宇宙船に搭載される医薬品の数を増やすことも、期限切れの医薬品による効果の低下を補うのに役立つ可能性があると述べた。

2. 中国の天文学者が開発した銀河調査から情報を抽出するための新しい技術

中国科学院国立天文台（NAOC）の科学者たちは、国際的なパートナーと協力して、銀河調査から効率的に情報を抽出できる革新的な技術を最近設計し、将来の宇宙探査と調査への道を切り開いた。

彼らの研究結果は、Communications Physics の最新オンライン号に掲載されました。

この精密宇宙論の時代において、大規模な銀河赤方偏移調査は宇宙を探査するための強力なツールです。遠く離れた銀河からの多数のスペクトルを観察することにより、天文学者は宇宙のさまざまな時点での銀河の密度場を作成することができます。これらの密度フィールドには銀河の集合体に関する重要な情報が含まれており、これは 2 点相関関数と N 点 (N>2) 相関関数によって定量化できます。

ただし、n 点関数を実際に使用することは、これらの量の測定やモデリングなどのさまざまな複雑さのため困難です。

この困難な課題に数年間取り組んだ後、NAOC の研究チームとパートナーは、銀河の 2 点相関関数から多点相関関数を抽出するための新しい一連の方法を開発しました。

研究者らは、「これは銀河調査における高次情報の効果的な利用に新たな窓を開くものであり、ダークエネルギー分光放射計（DESI）、固定焦点分光器（PFS）、中国調査宇宙などの今後の機器にとって重要である」と述べた。望遠鏡 (CSST) は宇宙論的に非常に重要です。」 (Liu Chun)