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カナダ

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1: ケンシロウとユリア百式φ ★ 2013/07/02(火) 02:24:45.02 ID:???

カナダのD-Wave社が開発、販売した「量子コンピュータ」が本物である可能性が極めて高くなった。

28日、米国の研究者グループがNature Communicationsに発表した論文の中で、「量子効果を確認した」と主張しており、この論文内容が認められれば、今世紀初め以来利用されてきたコンピュータの原理と本質的に異なる量子コンピュータが現実に商業的に販売されていることになり、これまでよりもはるかに高速に特定の問題を解くことが可能になる。

D-Wave社は2011年に同社初の量子コンピュータ「D-Wave One」を発表し、米国最大の防衛産業企業ロッキードマーチン社との契約を締結した。
また2013年5月には、米NASAと米Googleなどが購入契約を締結している。

これまでD-Waveが量子コンピュータであるか否かについて、物理学者たちの間で意見の一致を見ていなかった。
それでも確かに高速に問題を解くことができているとの見解が複数の研究者により繰り返し発表されてきた。

今回、28日に南カリフォルニア大学のSergio Boixo氏とTameem Albash氏、Daniel A. Lidar氏らの研究チームがNature Communicationsに発表した論文「Experimental signature of programmable quantum annealing」の中で、D-Waveのコンピュータが古典力学に従うコンピューティングモデルではなく、量子力学的効果を使用していることが確認できたと主張している。

Lidar氏は「8量子ビットを含む具体的なテスト問題を使用して、我々はD-Waveプロセッサは、量子アニーリングとは一致するが、古典的アニーリングの予測とは矛盾する手順で最適化計算を実行することを確認した」と説明した。また論文第一筆者のBoixo氏は「私たちの仕事は、純粋に物理的な観点から見たときに、量子効果がD-Waveプロセッサでの情報処理において、ある機能を持つ役割を果たしていることを示しているようだ」と説明している。

「量子アニーリング」とは、量子力学的効果を使用して最適化問題、特に組み合わせ最適化問題と呼ばれる種類の問題を、これまでのコンピュータよりもはるかに高速に解ける汎用アルゴリズムを提供する。

この種のコンピュータは一般的な意味での汎用量子コンピュータとは異なるが、量子効果を使用しなければ実現できないことから、本物の量子コンピュータの一種として認められている。

しかしそれでも、D-Waveが主張するほど大規模な回路で実現できるかどうか、疑問の声が上がっていた。
そのためこれまでは、量子効果を古典力学的にシミュレートすることで何らかの高速化を実現しているのではないかという疑いを持たれていたという経緯がある。

今回の論文が他の物理学者達によって追認され、正しいことが確認されれば、D-Waveは世界で初めて
本物の量子コンピュータを開発、販売したことになる。

GoogleはD-WaveをNASAと共同購入し、機械学習などに使用することを明らかにしていた。

一般に組み合わせ最適化問題で解ける問題の種類としては、カーナビのルート検索、学校やプロスポーツ界の時間割や対戦計画の作成、生産能力の違う工場の生産割り当て計画の作成、運送会社や大企業の配送ルートや計画の作成などがあり、計算速度は遅いためかなりの工夫が必要とは言え、実社会の現実問題で既に不可欠となっている。

ソース:INTERNET Watch(2013/7/1 11:09)
http://internet.watch.impress.co.jp/docs/news/20130701_605845.html

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関連リンク:南カリフォルニア大学によるプレスリリース(英文)
http://news.usc.edu/#!/article/52818/large-scale-quantum-chip-validated/
関連リンク:Nature Communicationsに発表された論文
「Experimental signature of programmable quantum annealing」(英文)
http://www.nature.com/ncomms/2013/130628/ncomms3067/full/ncomms3067.html
関連スレ:【IT】GoogleとNASAが共同で“量子コンピューター”研究所を設立
http://anago.2ch.net/test/read.cgi/scienceplus/1369140965/



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1: 歩いていこうφ ★ 2013/06/21(金) 13:36:18.62 ID:???

 人間の脳の超高解像度3Dデジタルモデルを作成したとの論文を、ドイツとカナダの共同研究チームが20日、米科学誌サイエンスに発表した。
これほど詳細なモデルは世界初だという。アルツハイマー病からパーキンソン病にいたるあらゆる病気や障害を研究する科学者に対し新たな視点を提供することを目的にしているという。

 研究チームは、死亡した65歳の女性の脳を20ミクロメーターの厚さに注意深くスライスして7400個の断片に分け、それらの断片をスライドに乗せて着色し、細胞の形がはっきりしたら高解像度スキャナーを使ってデジタル化した。

「ビッグブレイン」として知られるこの脳モデルは、典型的なMRIで得られるデータの10万倍ものデータが含まれ、その詳細さは前回の試みの50倍という。

 著者の1人、独ユーリッヒ・アーヘン研究アライアンスのKarl Zilles教授はこの脳モデルについて「人間の脳が持つすべての細胞と構造をリアルに再現したかつてない3D脳モデル」と話す。

 脳の構造と伝達経路に関する解剖学的基盤が整ったことにより、科学者らは今後、生きている人間の脳の状態に関するさらに詳しい情報を得ることができる。

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ソース:AFPBB http://www.afpbb.com/article/environment-science-it/science-technology/2951668/10940562



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1: ケンシロウとユリア百式φ ★ 2013/05/31(金) 06:38:45.36 ID:???

氷河の下で凍りついていたコケ植物が、氷河の後退に伴いおよそ400年ぶりに再生していることがカナダ、アルバータ大学の調査で判明した。

研究チームは、カナダ北極圏、エルズミーア島中部の山脈地帯にあるティアドロップ氷河(Teardrop Glacier)周辺地域で、コケ植物や維管束植物の生物多様性調査にあたっている。

「後退する氷河の端で、点在するコケ植物が氷の下から伸びているように見えた」と、プロジェクトリーダーのキャサリン・ラ・ファージ(Catherine La Farge)氏は語る。

「黒く変色した中に緑色の部分が交ざっていたので、不思議に思ってよく観察した。コケ本来の色なのか、何世紀も前の藻が再生しているのか。思わず胸が高まった」。

◆コケ植物の休眠

研究チームはエドモントンにある研究室に戻り顕微鏡で観察。とてつもなく重い氷の下で過ごした後、目の前で小さな芽を出しているのは、やはり数世紀前のコケ植物だった。放射性炭素年代測定によると、400~600年の凍結期間と推定される。

興味津々の研究チームは、採取した試料の一部から茎と葉の組織を取り出し、シャーレの栄養豊富な培養土に植え付けた。
緑色の物体が出現したのは6週間後で、最終的に7つの標本から4種のコケ植物が確認された。

再生を遂げたコケ植物は、1年後の今でも成長を続けているという。
1550~1850年頃の小氷河期に氷河が拡大して凍結したとみられるが、長期間の休眠にも関わらず、一冬超した状態とほとんど同じ急速な再生能力を発揮した。氷河に覆われた生態系も、案外早く回復する可能性がある。

◆古代から生育

自然界の中でもコケは生存戦略に長けている植物で起源が古く、海から陸に上がった時期は4億年以上前に遡る。

生育に都合の悪い時期には休眠して耐え、環境が良くなれば成長を再開するという特性を備える。
しかもコケ植物の細胞は幹細胞のように分化可能で、どの細胞からも“クローン”を作成したり復活させることができる。

400年以上の時を経て再生したコケ植物だが、まだ上手が存在する。昨年、シベリアの研究チームが発芽に成功した種子は、約3万2000年前の地層に埋もれていた。スガワラビランジ(学名:Silene stenophylla)というナデシコ科の被子植物で、永久凍土層から発見されたそうだ。

「シベリアの場合は、かなり高度な技術を応用したと聞いている」とラ・ファージ氏。
人工的に発芽させるには、子房中の胎座を抽出する必要があった。一方、まるで手間が掛からなかったのは、ティアドロップ氷河のコケ植物だ。培養土と親身な世話だけで見事再生を遂げたのである。

ソース:ナショナルジオグラフィック(May 30, 2013)
http://www.nationalgeographic.co.jp/news/news_article.php?file_id=20130530002
画像:シャーレの培地で生育するコケ植物。氷河の下からおよそ400年ぶりに息を吹き返した。
c7b8ad86.jpg

http://www.nationalgeographic.co.jp/news/news_images/67941_0_600x450.jpg



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