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2021年11月19日

あなたも宇宙飛行士になれる!宇宙航空研究開発機構(JAXA)が応募条件を緩和して宇宙飛行士候補者の募集を決定!







宇宙航空研究開発機構(JAXA)は2021年11月19日、日本人宇宙飛行士の活動の場が国際宇宙ステーション(ISS)や日本実験棟「きぼう」、そして月周回有人拠点「ゲートウェイ」や月面に拡がることを想定し、新たな宇宙飛行士の候補者を募集することを発表しました。



今回は、宇宙航空研究開発機構(JAXA)が緩和した宇宙飛行士の応募条件などについて紹介します。



space_uchuhikoushi_woman.png



【目次】

1,募集の応募条件
2,選抜試験の流れ
3,宇宙飛行士として認定された場合の業務
4,応募期間や採用人数について
5,最後に







【募集の応募条件】



今回の募集・選抜にあたっては応募条件の緩和がなされ、学歴および専門分野は応募条件とはせず、宇宙飛行士候補者に必要なこれらの能力は選抜試験において評価することとなったほか、訓練期間中に充足できる条件(泳力、自動車免許保有)も応募資格から除外されるなど、応募条件の全体的な見直しが行われています。


今回の応募資格は以下のようになっています。



・2021年度末(2022年3月末)の時点で、3年以上の実務経験を有すること(修士号取得者は1年、博士号取得者は3年の実務経験とみなす)


以下の医学的特性を有すること


・身長:149.5-190.5cm

・視力:遠距離視力 両眼とも矯正視力1.0以上

・色覚:正常(石原式による)

・聴力:正常(背後2mの距離で普通の会話可能)







【選抜試験の流れ】



選抜試験の流れとしては、書類選抜の後、第0次選抜として、英語試験の後、大学の教養課程相当の一般教養試験ならびに、国家公務員採用総合職試験(大卒程度試験)相当のSTEM分野の試験、小論文、適性検査、エントリーシートの審査を実施。


その後、第1次選抜として、一次医学検査、医学特性検査、プレゼンテーション試験、資質特性検査、運用技量試験。



第2次選抜として、二次医学検査、医学特性検査、面接試験(英語、資質特性、プレゼンテーション)。



第3次選抜として、三次医学検査、医学特性検査、資質特性検査、運用技量試験面接試験(総合、英語、プレゼンテーション)がそれぞれ実施される予定なっています。







【宇宙飛行士として認定された場合の業務】



宇宙飛行士として認定された場合の業務としては、これまでのISSでの活躍に加え、月探査に向けたゲートウェイの滞在や、月面での滞在などが追加されています。


・有人輸送機(米国商業宇宙船など)への搭乗

・最長6か月間程度のISSでの長期滞在 

・ISSおよび「きぼう」システムの操作・保全

・ISSおよび「きぼう」を利用した様々な実験・研究

・ISSおよび「きぼう」船外での船外活動

・有人輸送機(米国新型宇宙船)への搭乗

・ゲートウェイでの滞在(短期)

・ゲートウェイの操作・保全

・ゲートウェイを利用した様々な実験・研究

・ゲートウェイ船外での船外活動

・月面着陸船への搭乗

・月面での滞在(短期)

・月面での実験・研究

・月面での船外活動







【応募期間や採用人数について】



応募受付期間は2021年12月20日から2022年3月4日までとなっており、採用人数は若干名です。



最終選抜結果については、2023年2月ころの発表を予定しているということです。


また、募集要項については、JAXAの宇宙飛行士候補者募集特設サイトに掲載されており、実際の応募方法は、JAXAのエントリー専用Webサイトに必要書類を提出する形式となるとしています。







【最後に】



宇宙飛行の際の技術の向上があったのか、科学研究中心ではなく、宇宙での活動が可能かというポイントにおもむきを置いたのかは分かりませんが、以前の理系学部卒業など学歴の要件が削除されていますね。



とりあえず、大学院に行くか、3年間何かしらの仕事をしているかのどちらかをクリアして、あとは、身体的な条件をクリアすれば、応募資格が得られるようになったので、門とが広がりましたね。



また、プレゼンの能力(たぶん英語でのプレゼンだと思います)の比重が高そうな試験内容になっていますね。



宇宙へ挑戦を考えている方は、ぜひ、検討してみて下さい。



今回のブログは、以上です。






2021年11月16日

地球の自転が急加速中!?一日の長さの過去最短記録を更新について







今、地球の自転が徐々に早くなってきているそうです。



今回は、地球の自転について紹介します。



chikyu05_idea.png



【目次】

1,長期では地球の自転は遅くなる
2,近年自転速度が加速している?
3,2020年は1日が一番短かった!?
4,最後に







【長期では地球の自転は遅くなる】



地球は約24時間で1回転する速さで自転していますが、実は自転速度は長期的に見ると遅くなっていることが知られています。


その原因は月からの引力による「潮汐摩擦」という現象です。


月の引力によって地球の海が持ち上げられ、潮の満ち引きが起こると、海水と海底の摩擦によって地球の自転が徐々に減速します。


一般的に衛星の公転周期が惑星の自転周期より短いときは衛星が惑星に近付いていき、惑星の自転が加速します。


身近な例でいえば、火星とフォボス(火星の第1衛星のこと)の関係が当てはまります。


火星の自転周期が24時間37分なのに対し、フォボスの公転周期は7時間39分しかないそうです。


最終的にフォボスは火星に近付きすぎて砕かれてしまうと考えられています。



一方月の公転は地球の自転より遅いため、月は徐々に遠ざかり地球の自転速度は徐々に減速していることが知られています。


最近月は地球から毎年平均約3.8cmのペースで遠ざかっていて、今後100年間で地球の自転周期は2ms(1ms=0.001s)遅くなると予測されています。



このペースで減速が続くと仮定すると地球の自転周期は5万年で1秒、1.8億年で1時間長くなる計算になります。


あくまで地球の自転速度が減速するペースが一定であるという仮定のもとなので、実際のところこのペースが続くかは不明ですが、1日が25時間になったら生活リズムが狂いそうです。


逆に言えば、大昔に月がさらに地球から近かった時は、地球は自転速度が非常に速かったことが考えられます。


月が形成されて間もない頃は地球の自転周期はたったの5時間程度だったようです。



当時の月は地球からわずか2.4万kmしか離れていなかったとか。



現在の地球と月との平均距離は約38万kmなので、いかに昔の月が近かったかがわかります。







【近年自転速度が加速している?】



先述の通り数百万年、数億年という超長期のスパンで言えば地球の自転は減速傾向にあるのですが、実は短期的に見るとそうとも言えないようです。



1980年頃から徐々に自転周期が短くなっています。


このような短期的な自転周期の変動の原因としては、地球の中心核の運動の変化や、地球規模の水の分布の変化、さらには大気変動など、様々な要因が考えられていますが、どれが原因なのか明確にするのは困難なようです。


とはいえ依然として100年前の自転周期を基準とした時間から徐々に時差が生じてしまいます。


例えば+0.2sだけ長い自転周期が500日間続くと、その時差はちょうど1秒になります。


その調整のため、1972年から何年かに一度「うるう秒」が導入されています。


うるう秒が導入されると59分60秒という時間が1秒だけ現れます。


うるう秒はこれまでに27回導入されています。







【2020年は1日が一番短かった!?】



このように近年は長期の見立てと異なり、自転周期が減少傾向にありましたが、去年2020年は特にその傾向が顕著でした。



2020年1年間の自転周期の推移ですが、+0.2sどころか±0に届いていない日も半分ほどあります。


さらに過去の最短記録が-0.111sだったのが、去年はその記録を実に28回も破ったのだとか。



最短記録は7月19日に記録した-0.146sで、他の日と比べて短い一日であったこと分かっています。



さらに今年2021年の前半は、1日の平均の長さが2020年の平均よりも0.039sだけ短かったようです。


ですが7月1日から9月30日までは、2020年の平均よりも0.005sだけ長くなっていました。



どうやら直近では自転速度の加速は落ち着いてきているようですね。


しかし依然として非常に速い傾向が続いています。



もちろん1000分の1秒程度速くなったところで日常生活に支障が出ることはないのですが、もしかすると今後100年前の基準と比べて-の方向に下振れることが増えれば、逆に1秒減らす方向にうるう秒を導入する必要も出てきそうです。


地球の自転速度がこれほど加速している原因ははっきりとわかっていないので予測は難しいのですが、一過性の加速に過ぎず今後元に戻るのか、あるいはさらに加速が進んで行くのか。


しばらくは1日の長さにも注目です。







【最後に】



本来、徐々に地球の自転が遅くならなければいけない状況の中、現在、地球の自転は、徐々に早くなっているとのことです。



地球の自転が遅くなれば、1日の長さは長くなり、地球の自転が早くなれば、1日の長さが短くなるということですね。


1日の長さが短くなれば、歳を取るのも早くなりますので、私には、死活問題です(笑)


今回のブログは、以上です。







2021年11月13日

おばけは存在するかどうか、世界中の科学者が真剣に研究について










皆さんは、幽霊や超能力といった科学的に説明できない不思議な現象を実際に見たと思ったり、信じたりしますか?




おばけを信じるか、信じないかの話で盛り上がったことがある人も多いのではないでしょうか。



今回は、世界中の研究者がおばけが本当に存在するのか本気で研究した結果を、「幽霊を信じる派」「信じない派」に分けてご紹介します。



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【目次】

1,『幽霊は信じない』研究結果
2,『幽霊は絶対にいる』研究結果
3,最後に







【『幽霊は信じない』研究結果】



《心霊写真が撮れてしまった》



心霊写真は、霊や魂が写り込んでしまったり、人の顔のようなものが見えたりする写真です。


心霊写真を紹介するTV番組が流行ったこともあり、どのような写真かイメージがつく人が多いかと思います。



心霊写真は、なんだか不気味だし、自分の身に不幸があったら困るということで、お祓いやお焚きあげで除霊したいと考える方が多いのではないでしょうか。



その写真をアルバムに入れておくなんて、怖すぎますね。



どうして心霊写真というものが存在してしまうのか、この秘密について紹介します。




『限られた情報から素早く結論を引き出すという、生物としての生存に不可欠な脳の働きによって、時に存在しないものを誤って検出してしまうことがある。


代表例が、顔の検出だ。ポテトチップスにイエス・キリストの顔が見えたとか、トーストに聖母マリアやマザー・テレサの顔を見たという人がいる。

なぜか。

顔の認識は生きていくうえで極めて重要で、顔に表れた非友好的な表情に気づかないでいると重大な危険を招きかねない。

脳のかなりの部分が顔を見分けて特定する処理に充てられていることが脳画像研究からわかっている。(「幽霊は脳で見る」 超常現象の不思議 日経サイエンス”. 日本経済新聞. 2013年12月28日より)』



私たち人間は本能的な部分、つまり「脳」で幽霊を見ているということになります。



人の顔を検出することが、身を守るうえで重要な役割を果たすので、幽霊(顔)を見るべくして見ているのです。



特に、人の顔の表情を判断するのに優れている人は、写真に映る影などを見て、「幽霊だ!」と勘違いしやすいのです。


幽霊とか、心霊現象が苦手な人にとって、この本能はありがた迷惑な話しです。



できれば心霊写真を見つけたくないですよね。


さらに、心霊写真のような超常現象を体験したと思い込む人には共通の傾向があることがわかっています。



『スイスのチューリヒ大学病院の神経心理学者ブルッガーは、超常現象を体験したと思い込む効果の多くが脳の右半球に関連していることに気づいた。

人間の脳は左右の半球に分かれており、右脳は顔認識やある種の創造的思考、視覚的イメージ、音楽などに秀でている。

左右の脳のどちらが優勢かを判別するテストに、右の図の2つの顔のうちどちらが楽しそうに見えるかを問うものがある。

ブルッガーはこのタイプのテストを数百人の被験者に実施し、超常現象を信じる度合いを自己申告してもらった。

超常的な体験をしたことのある人々は右脳の優勢を示すテスト結果になる傾向があった。(「幽霊は脳で見る」 超常現象の不思議 日経サイエンス”. 日本経済新聞. 2013年12月28日より)』



右脳派か左脳派かの違いが、超常現象を体験するかどうかにかかわってくるんですね。



超常現象を体験したことのある人は右脳派かもしれません。


このテストは、人の顔を見たときに、顔の左半分の情報は右脳に、右半分の情報は左脳に送られる性質を利用したものです。


被験者が数百人もいるので、有力な結果なのでしょう。


この研究によってわかったこと。それは、
幽霊は存在しない! 脳が見せようとしているあやかし!ということです。



《幽霊の声を聞いた》



幽霊の声なんて聞いてしまったら気絶するほど怖いですよね。



怖い話しが苦手な人は、物音や、風の音にさえビビってしまいそうです。


とくに自分1人しかいないときや、自分にしかその声が聞こえなかったら、「幽霊の声だ!」と思ってしまいそうです。


でも、押入れを開けたり、ベッドの下を確認したりするなんて、できないですよね。幽霊とご対面なんてことがあったら、もう立ち直れないです。


とある研究では、幽霊の声の正体を科学的に解明できるそうです。



『この現象はもしかしたらマイクロ波聴覚効果(フレイ効果)で科学的に解明できるかもしれません。

マイクロ波は身近な電子レンジにも使われているもの。

電子レンジでは水を振動させ加熱しますが、幽霊の声の場合振動しているのは人間の頭蓋骨です。

振動によって加熱した頭蓋骨は内部で衝撃波を生みます。

同様に音声をマイクロ波の代わりに照射すると、頭内部の衝撃波が耳の神経を揺さぶり、言葉のような音を聞かせるそう。

これをマイクロ波聴覚効果と呼びます。
(【子供の科学】 幽霊っているの?【サイエンスで解明】”. Fujisan trends.2019年02月19日より)』



幽霊の声の正体は、マイクロ波聴覚効果だったと考えているということです。



つまり、原因不明の幽霊の声を怖がる理由はなかったってことですね。



幽霊の声を聞いてしまったら、怯えながら押し入れを確認するのではなく、マイクロ波の元を探して、声のような音が聞こえてる元を断ってください。



そうすれば幽霊の声とおさらばできるはずです(*´∀`*)ノ


もし、マイクロ波の元が見つからなかったら…逃げてくださいε=┌( ・_・)┘。


それは、本当に幽霊の声である可能性が高いです。







【『幽霊は絶対にいる』研究結果】



先程までの「幽霊は信じない」の研究結果を読んで、幽霊って存在しないんじゃん!とホッとしている皆さん。


幽霊の存在を科学的に肯定している研究結果があります。


「幽霊は信じない」の研究結果とは対照的に、生命の本質的な部分から、「幽霊は絶対に存在する」と考える人がいるのです。


生命の本質的な部分は「タンパク質」です。


タンパク質は、地球上でいろいろな要素が作用して誕生しました。


このタンパク質から生命が誕生し、さらにそこから人間が誕生した過程には、神の意志があったと考えられています。


生命の誕生がただの奇跡なら、ここまで長い時間、地球に生命体が存在し続けることはなかったと思います。


そして、命はいつか尽きます。


その時に魂はどこにいくのか、それは「空」です。


その、「空」に還るまでの過程を、仏教の般若心経をもとに考えると、幽霊が地球上にいることが当たり前という考えに至るそうです。



『仏教の般若心経に「空即是色、色即是空」とあるが、今述べたように「空」(何もない、見えないと思われる物)から「色」(糖分、脂肪、タンパク質、生命<植物、動物など形があるもの>)ができたことを表している。

「空」から「色」ができるときに働いたのが「宇宙のエネルギー=spirit=霊=神」である。


この宇宙のエネルギーをわかりやすくいえば「気」、つまり「電気」で代表されるエネルギーと考えられる。

心電図、筋電図、脳波から察すると我々の体の臓器、器官、細胞は電気の力で働いていることがわかる。心臓が停止したときにはAED(自動体外式除細動器)により電気を心臓に流して蘇生を図る。

こう見てくると、我々の体(色)に寿命がきた場合、肉体は土に還る(土葬されると土の成分ミネラルになる。火葬されると骨と灰というミネラルになる)が、精神(霊)は色(形、生命を生み出した原動力=宇宙のエネルギー=霊(界)=神)、つまり「空」へ還っていくと考えられる(色即是空)。
(石原結實/イシハラクリニック院長、医学博士.“世界的な科学者たちが「幽霊」を信じている理由”. Buisiness Journal. 2018年08月20)より』



幽霊の正体は、成仏に失敗し、地球に取り残された魂。


成仏できなかったら、憂さ晴らしに悪さの1つや2つしたくなりそうです。


幽霊が絶対に存在するという事実が揺らがないのであれば、私たちにできることは1つだけ。日頃の行いに気をつけることです。


誰からも恨まれないように生活すれば、幽霊から悪さをされたり、驚かされたりすることもなくなるかもしれません。


でも、幽霊が絶対に存在するなんて信じたくないです…。








【最後に】



みなさんは、幽霊を信じますか? 今回、科学者が真剣に研究した結果、


・幽霊はおらず、脳やマイクロ波の影響である

・生命の本質から考えて、幽霊がいることは大いに有り得る


という見解にわかれました。


信じるも信じないもあなたしだいです…。



今回のブログは、以上です。










2021年11月01日

【NASAの最新情報】他の銀河の惑星を初めて発見か!?今回の探索法の「X線トランジット法」について













NASAからの最新情報で、他の銀河系で初めての惑星の報告がありました。



今回は、NASAの和訳の報告をそのまま引用し、惑星の概要と「X線トランジット法」について紹介します。



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【目次】

1,惑星とは?
2,X線トランジット法とは?
3,今回の惑星の概要
4,最後に









【惑星とは?】



まずは、基本的な内容として、『惑星とは?』というところから紹介します。


惑星とは、太陽など恒星の周りを回り、球状をなすほど十分に重く、その軌道の近くに、衛星でない他の天体が無い天体のことです。





 



【X線トランジット法とは?】



(NASAより引用)


ケプラー宇宙望遠鏡などが太陽系外惑星を発見するのに用いるトランジット法は、主星である恒星の前を惑星が通過する時に発生する可視光量の減少、つまり”食”が周期的に起こるのを観測して、惑星をみつけます。



しかしこの方法が使えるのは天の川銀河内にある惑星に対してのみです。


非常に遠く恒星ひとつひとつを見分けるのすら困難な他の銀河では機能しません。



一方X線による観測は、強くX線を発する天体が非常に少ないため、他の銀河にある天体を特定することができます。


最も発見しやすい天体のいくつかは、中性子星またはブラックホールでいわゆるX線連星を構成しており、非常に強いX線を発しています。


あとは、惑星がその前を通過する際のX線強度の減少を観測し、その度合いと物体の動きによって惑星候補を見つけることができます。









【今回の惑星の概要】


(NASAより引用)


天文学者らのチームは、約2800万光年離れた”子持ち銀河"と呼ばれる渦巻き銀河M51に、土星ほどの大きさの惑星らしき証拠が見つかったと発表しました。


もし惑星と確定するならば、他の銀河系で惑星が発見された初めての例になります。


NASAのチャンドラ、ESAのXMM-Newtonという2つのX線観測衛星で「X線トランジット法」と呼ばれる惑星探索手法を用いてこの惑星候補を発見しました。


今回の研究のリーダーでハーバード・スミソニアン・天体物理学センターの宇宙物理学者、ロザンヌ・ディ・ステファノ氏は「この発見は非常にわくわくさせられるものですが、それが惑星であると確定するにはさらに多くのデータが必要になります。


そしてそれができるのはおそらく数十年先の話になることでしょう。



この惑星候補の公転軌道は非常に大きく、約70年間は再び主星の前を横切ることはありません。


また、今回の観測で発生したX線の減少はわずか3時間ほどだったとのことです。



つまり、追加のデータを得ようと思えば、約70年後にこの3時間のタイミングがいつ起こるかを予測して観測しなければならないということです。


ただ、もしそれが惑星と確認できたなら、それは非常に重要な発見となります。


惑星が他の銀河にも存在することはほぼ間違いありませんが、それらが存在するという証拠があるのとないのとでは大違いです。


さらに将来の惑星探索においては、天の川銀河の内側だけでなく、比較的近い別の銀河も調査対象に含めることができるようになります。









【最後に】



皆さんも驚いたかと思いますが、これまで、地球のある銀河系以外の惑星があることは、証明されていなかったということです。


何億光年という離れた場所を正確に調べるのは、それほど大変な作業ということですね。


今回のブログは、以上です。






















2021年10月31日

不老不死は可能か?「老化」や「死」のメカニズムと大学などで行われている不老不死の科学研究について













生物にとって「老い」と「死」は避けることのできないテーマです。


しかし、近年では老化を治療可能な病気であると考える研究者が現れつつあります。



今回は、「老化」や「死」のメカニズムや不老不死の研究について紹介します。



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【目次】

1,永遠の命を求め続けてきた人類
2,「老化」を抑えるとどうなる?
3,解明されつつある「老化」と「死」のメカニズム
4,老化を抑制し、種としての「最大寿命」を延ばすには
5,「老化」の研究を行っている大学の学部や学科
6,最後に









【永遠の命を求め続けてきた人類】


古代から東西の権力者たちは、飲んだものに永遠の命をもたらすとされる伝説の霊薬、アムリタやエリクサー、仙丹などを求め続け、不老不死を願ってきました。


しかし、それらを得たものはいません。


秦(しん)の始皇帝も不老不死の薬と信じて飲んでいたのは、水銀を用いた毒薬だったと伝えられています。



そのような歴史もあってか、不老不死に関する研究は怪しいもの、魔法や魔術に類するものとされてきました。


科学技術が発達した近代でも、不死を求める富裕層や、それに協力する研究者がいますが、たいていは「非科学的である」として白眼視されてきました。


一方で、まじめな老化対策もありました。


それは、医療や美容の分野です。


それらの分野では、健康維持のために運動をしたり食事を管理したり、あるいはしわをなくそうとしたりといった研究が進められてきました。



しかし、そういうものとは別に、老化そのものを科学として研究することで、健康寿命を延ばすだけでなく、不老、ひいては不死について考える取り組みも始まっているのです。








【「老化」を抑えるとどうなる?】



生き物は老化が進むことで、視力や聴力、歩行機能などの身体能力が落ちたり、軽い病気が重篤化したりなど、さまざまな問題が生じます。


もしも老化の進行を抑えることができたなら、老人あっても介護を必要とせず、社会の中でイキイキと暮らしていくことが可能になるでしょう。



「不老不死」が本当に実現するとしてもはるかな未来のことでしょう。


その実現を目指し、老化の正体を追求する研究とは、どのようなものなのでしょうか。



「不老不死」が本当に実現するとしてもはるかな未来のことでしょう。


その実現を目指し、老化の正体を追求する研究とは、どのようなものなのでしょうか。


近年、複雑な演算を一瞬でこなすスーパーコンピューターや、IPS細胞を用いた再生医療など、さまざまな革新的技術が登場しつつある現在では、不老長寿、あるいは不老不死の実現も、夢物語とは言い難くなっています。



実際アメリカの巨大企業であるGoogleも不老不死の研究に投資しているといわれているほどです。









【解明されつつある「老化」と「死」のメカニズム】



「生まれてから死ぬまで、どのくらい生きるか」を数値化したものが「平均寿命」です。


それに対して、一個体の「種としての寿命の限界」を「最大寿命」といいます。老化研究では、これらの寿命を延ばす研究をしています。


生き物の肉体に「死」をもたらす「老化」が発生する原因には、いくつかの説が存在します。


その中でも有名なものが、「エラー破局説」と「プログラム説」です。



《細胞分裂の際に生じるノイズを原因とする「エラー破局説」》



細胞は、設計図であるDNAに従って複製(細胞分裂)されます。


しかし、すべてのDNA情報が完全に複製されるとは限りません。


ごく一部で複製ミス、いわゆる「エラー」が発生することもあります。


このエラーが蓄積し、もともとの設計図から外れた細胞に変化していくことによって、本来の機能が失われ、老化が生じていくという説を「エラー破局説」といいます。




《DNAで寿命が決まるという「プログラム説」》



DNAで寿命が決まるという「プログラム説」
プログラム説とは、「生物はDNAによって、あらかじめ老いることと死ぬことが定められている」という説です。


例えば、DNAなどで構成されている「染色体」の末端部には、「テロメア」と呼ばれる部分が存在します。


しかしこのテロメアは、細胞が分裂するたびに減少してしまうのです。



そして、テロメアの短縮が続くと、染色体の末端部が保護されなくなる「末端保護問題」が発生し、「細胞老化」が進行していきます。


つまり、テロメアの減少を抑えることが老化防止につながると考えられるのです。



この考えは「細胞の分裂回数には限界がある」という「ヘイフリック限界」にも大きく関わっています。



《DNA以外の老化要因として重視されている「エピゲノム」》



近年では、「老化はDNA以外の要因でも生じる」という説も広がりつつあります。


仮に、DNAで寿命が決まるとすると、同じDNAを持つ一卵性双生児の寿命は同一であるということになります。


ところが、多くの場合、一卵性双生児の寿命は別々です。


同様に、クローンとその元となる個体の遺伝子も、DNAが一致していますが、両者は成長するにつれ、見た目や性格、体毛の模様などに差異が生じていきます。


DNAが同一であるにもかかわらず、個体差が生じるのはなぜでしょうか。


その理由として注目されているのが「エピゲノム」です。DNAにある情報はすべてが発現されるわけではありません。


発現する遺伝子もあれば、しない遺伝子もあります。


その「発現する/しない」を制御する機構が、エピゲノムです。


このエピゲノムは、食生活や環境などの外部要因によって変動します。


そのため、同じDNAを持った個体Aと個体Bであっても、生活圏が異なれば、遺伝子発現のタイミングや内容に差異が生じるわけです。


私たちは、一人ひとり異なるエピゲノムを持っていますし、それらは後天的に変化していきます。


このエピゲノムを研究し、安定した状態に保つことができれば、従来とは異なる新しい老化対策が登場するかもしれません。









【老化を抑制し、種としての「最大寿命」を延ばすには】



老化現象に対する研究を行っている大学の学部、学科としては、全国の医学部、生物学科などが挙げられます。


テロメアの短縮やDNAの損傷、さまざまな細胞に分化できる「組織幹細胞」の減少などの老化の要因になります。



これらの研究が進むことで、テロメアを補完したり、損傷したDNAを修復したりといった治療が実現するかもしれません。


また、最新の研究としては、減少した幹細胞を補充したり、エピゲノムに関わる情報を消去して新たに再構築する「リプログラミング」などの取り組みも始まっています。









【「老化」の研究を行っている大学の学部や学科】


老化現象に対する研究を行っている大学の学部、学科としては、全国の医学部、生物学科などが挙げられます。




《「iPS細胞」で老化現象の解明や「若返り」に注力》



他の細胞に分化できる幹細胞を適時注入していけば、老化の進行を抑えることができますが、これに用いられる幹細胞には、京都大学の山中伸弥教授が開発し、研究を進めている「iPS細胞」が有力視されています。


網膜の再生医療など、さまざまな分野で活用されているiPS細胞。


この細胞の研究について山中教授は、2023年以降に老化現象の解明や「若返り」に注力すると発表しています。



もしもこれらの研究が進み、実用化されるようになれば、人類は老化した肉体を若返らせることが可能になるでしょう。


そして、最終的には最大寿命の延長だけでなく、不老長寿や不老不死も実現するかもしれません。


《老化細胞の選択的な除去に成功した東大》



東京大学医科学研究所では、世界で初めてマウスの中にある老化細胞の解析に成功しています。


さらに同研究所では、老化現象の研究を行った結果、グルタミン代謝酵素である「GLS1」を阻害することで、老化細胞を選択的に除去することに死滅させることに成功しています。









【最後に】


不老不死の研究は、いろんな分野で研究が進んでいます。


もしかしたら、私たちが生きている間に、不老不死が可能になるかもしれませんので、その日のために、出来るだけ元気で健康で長生きしていきましょう。



また、若い方で不老不死の研究に興味がある方は、その分野に進んで、私たちを長生きさせて下さい。



今回のブログは、以上です。

































2021年10月29日

【初心者でも出来る!】初心者でもチャレンジ出来る「AIの作り方」について













機械学習や深層学習(ディープラーニング)技術を利用した製品が登場したり、ビジネスでの活用が模索されるなかAIという存在が世の中にだいぶ浸透してきました。


技術者や分析職でAIに関心がまったくないという方はほとんどいないのではないでしょうか。



しかし、AIの作り方や開発方法となると多くの方が知らないと思います。


AIという言葉だけでも難しいイメージがありますし、人工知能は大学の研究者や先端企業が取り組む難解なテーマでもあります。


そのため、個人開発でAIを作るってかなり大変じゃないの?と考える方も多いのではないでしょうか。


確かに、まったくの初心者にとってプログラムは大変かもしれませんが、その手前の簡単なAIを試しに動かしてみることはそれほど難しくありません。


今回は、「自分でAIを作ってみたい」という方のために、初歩的なAIの作り方についてまとめていきます。



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【目次】

1,初心者でもAIを作ることはできる?
2,機械学習にはどの程度のプログラミングスキルが必要?
3,AIをシステムに実装したり公開するには?
4,初心者向けAIの作り方
5,最後に









【初心者でもAIを作ることはできる?】


プログラミングや開発経験のない方が、「AIを作ってみたい」と初めて思ったとき、何から始めればよいでしょうか。


まずは、何も知らない初心者や未経験者がAIを作れるかどうかについて考えてみましょう。


初心者でもAIを作ることができるかどうかでいえば、AIを動かしてみることはできます。


ただし、研究者やAIベンチャーなどが開発しているような本格的なAIをゼロから作ることは難しいといえます。


また、後で解説する初心者向けの簡単なAIにしても、システムやWebサービスを利用して作成していきます。



そのため、AIを作るために最低限のITの知識は必要となります。



《オリジナルのAIは初心者にはハードルが高い》



AIを作る際、完全オリジナルのAIを一からすべて自分で構築していくやり方は非常に難しいです。


最先端のAI技術を駆使して作られたプロダクトは、通常何人ものエンジニアが集まってプロジェクト単位で作ります。



初心者がひとりで開発する場合には、もっと簡単なAIの作り方を採用すべきです。



《初心者がAIを作る方法》


初心者がAIを作る現実的な方法としては、「無料ツール」「API」「フレームワーク」を利用して開発する方法がおすすめです。


この3つの方法のうち、最も簡単なのは無料ツールやWebサービスを使ってAIを作ることです。



APIやフレームワークを利用するためには、プログラミングやIT開発のスキルが必要です。


無料ツールの例として、SONYが無料でリリースしている「Neural Network Console」があります。


これは、完全ノンプログラミングで深層学習(ディープラーニング)を行うことができるツールです。


そのほか、チャットボットを作成するWebサービスなど画面のインターフェース上から操作するだけで、AIを作れるような無料サービスが沢山あります。


ITエンジニアやWeb開発の経験があるけれど、AI開発は初めてという場合は、APIやフレームワークを利用することで手軽に機械学習や深層学習を利用したAI作成に挑戦することができます。



AI開発に利用できるAPIの例としては、チャットボットや音声UIなど自然言語処理に関する無料サービス「Wit.ai」などがあります。


また、学習モデル・アルゴリズムなど、AI開発で必要になる一般的な機能をまとめたフレームワーク・ライブラリを使ってAIを作る方法もあります。


フレームワークの例としては、Pythonで深層学習のプログラムを作成するときによく使われる「PyTorch」、機械学習の分野でよく使用される「TensorFlow」などがあります。



これらの方法でAIの開発を進めることで個人でも比較的簡単にAIを作ることは可能です。









【機械学習にはどの程度のプログラミングスキルが必要?】



《Python》


機械学習に必須のスキルに、Pythonでのプログラミングがあります。


機械学習は大量のデータをAIに学習させる技術のため、Pythonでのデータ処理計算や統計処理を行います。


他の言語と比べライブラリが豊富なため、プログラミング言語の中でも特にAI開発で利用されています。



ちなみに、FacebookやGoogleでも採用されている言語です。


Pythonは、初心者がこれからプログラミングを覚える際にも使いやすい言語です。


少ないコード量でプログラムが組め、シンプルなコードで読みやすいといった特徴をそなえています。



そのため、よく名前をきく「C言語」や「Java」などの言語よりも、習得の難易度が低いと言われています。


どのような学習の方法で学ぶかや、作りたいAIの種類によりPythonの習得に必要な期間は異なります。


参考までに、Webシステムをひとりで開発できるレベルになるのに必要な勉強時間の目安は、およそ300から400時間かかるといわれています。毎日3から4時間を勉強にあてたとして、3ヶ月間程度の期間となります。


《SQL》


データベースに関するプログラミング言語SQLも機械学習に必須のスキルです。


SQLを覚えるとデータベースの定義や操作を行うことができます。


AIに与える学習データを用意するためには、前処理と呼ばれるデータを構造化し、抽出・加工する作業があります。


データの前処理は、AI開発の8割を占めるとも言われているとても重要な作業です。


そのため、SQLとあわせデータベースに関する知識もAIを作る際に必須といえるでしょう。


SQLは、どのデータベースであっても同じ構文で操作可能なため、Python以外のJavaやC++、Rubyなど他のどのプログラミング言語とも組み合わせて利用可能です。









【AIをシステムに実装したり公開するには?】


個人開発でAIが作れたとして、作ったAIをWebサービスやスマホアプリとして公開するためにはどのような技術が必要でしょうか。

ここでは、フロントエンド・バックエンド・アプリというシステム開発の側面から確認していきましょう。



《フロントエンド技術》


Webサービスを公開するためには、フロントエンドの技術が必要です。


IT/Webでのシステム開発のうち、ユーザーの目に見える箇所に使われる技術がフロントエンド技術です。



具体的には、WebサイトやITシステムのUI(ユーザーインターフェース)などを指します。


そのほか、音声認識の技術もフロントエンドに含まれます。



フロントエンドは、Web系サービスであれば、HTMLやCSS、JavaScriptなどのプログラミング言語を用いて開発を行います。


また、富士通が提供している無料サービス「K5 Playground」などでもフロントエンドの開発が可能です。




《バックエンド技術》


AIを使ったWebサービスや業務システムなどを開発する際には、バックエンド(サーバーサイド)に関する技術も必要です。



ユーザーが入力した内容やデータを元に、結果を出力したり、記録したりなどの処理をバックエンド技術で行います。



たとえば、フロントエンドで認識した音声を処理するのはバックエンドの役割です。


バックエンドエンジニアは、システムの要件定義から設計・開発・運用などを行います。


プログラミング言語としては、先ほど紹介したPythonやSQLがバックエンドの範囲に含まれる言語です。



《スマートフォンアプリ開発の技術》



チャットボットなどのAIと会話ができるアプリ、AIがスケジュール管理をしてくれるアプリなど、スマートフォンアプリにもAIの技術が取り入れられたものが出てきています。


個人開発で、スマートフォンアプリにAIを実装させたいという場合、スマートフォンアプリを開発する技術も必要になります。


プログラミング言語でいうと、iOSの場合はSwift、Androidの場合は、Java、Kotlinなどが有名です。









【初心者向けAIの作り方】


の作り方の概要がわかったところで、初心者がAIを作る方法をもう少し詳しく見ていきましょう。



《AIを作れる無料ツールの紹介》


簡単なAIを作るためには、IT企業が公開しているツールやサービスを使うのが最も手軽です。


初心者が一番初めにAI作りに挑戦する場合、まずはこの無料ツールを利用する方法からやってみるのがおすすめです。



・簡単な対話型AIの作成に挑戦してみよう
簡単なAIを動かしてみるときに、既存のAPIを利用した対話型AIの作成がおすすめです。


よく利用されるAPIとして、NTTドコモが公開している「自然対話API」を利用する方法があります。



APIを使うことで、数学や機械学習の知識が必要になるアルゴリズム部分を自力で作ること無く、対話システムを作ることができます。



もうひとつ、リクルートが無料で公開している日常会話応答機能を提供しているAPI「Talk API」を使っても簡単な対話型AIを制作可能です。


これらの無料APIを利用して、まずは一度簡単な対話AIを作ってみるとよいでしょう。









【次のステップに必要なこと】


上で紹介した無料ツールを使った簡単な対話AI制作をやってみたら、次はもう少しレベルの高いAIを作ってみたくなるはずです。


それでは、AI制作の次のステップに進むためには、どのような学習が必要かを書いていきます。


《Pythonを学び、プログラミングを覚える》



AI開発に必須のプログラミング言語といえば、Pythonです。


まずは、Pythonの基本構文やコードの書き方を覚え、プログラミングができるようになることを目指してみましょう。


Pythonには、FlaskやDjangoといったWeb開発に使えるフレームワークも揃っています。そのため、Pythonを覚えると機械学習だけでなく、Webアプリケーションも開発できるようになります。


JavaやC#、Ruby、PHPなど他の言語を使用したことがあるエンジニア・プログラマーであれば、Pythonの習得は容易でしょう。


TensorFlowやKeras、Chainerなどの機械学習のライブラリを活用できるようになると、AI開発のひとつ上のステップに進んでいくことができます。


《機械学習・ディープラーニングを学ぶ》



本格的なAIを作るためには、機械学習やディープラーニングについて学ぶ必要があります。



機械学習とは、その名の通りAIにデータを与え、反復学習させるという概念です。


AIは様々なデータを学習することで、特徴やパターンを発見し、別のデータの分析や予測を行えるようになります。


ディープラーニングは、機械学習をさらに発展させた技術です。



《機械学習(Machine Learning)》




機械学習はアルゴリズムの考え方により、「教師あり学習」「教師なし学習」「強化学習」の3つに分類することができます。


・教師あり学習



教師あり学習は、入力データとそのデータの正解を与えることによって、入力と出力の関係を学習させるアルゴリズムです。



・教師なし学習


教師なし学習は、正解データなしの入力データを与え、プログラムが自らデータから特徴を見つけ出し、そのデータの構造や特性などを学習するアルゴリズムです。



・強化学習


強化学習は、プログラムが与えられた環境から自ら情報を取得し、報酬が最も多く得られる選択肢を学習していくアルゴリズムです。



《深層学習(Deep Learning)》


機械学習と深層学習(ディープラーニング)には、どのような違いがあるのでしょうか。


簡単に言うと、機械学習の方がディープラーニングよりも大きな概念であり、ディープラーニングは機械学習の一部です。


もう少し詳しく説明しておくと、ディープラーニングは人間の神経細胞を模したニューラルネットワークのシステムから発展しており、音声や画像の認識、予測など人間が行うような複雑なタスクをAIに学習させ、実行できるようにするための手法です。



AIを開発できるようになるためには、AIを動かす機械学習やディープラーニングを理解し、それを実現するための知識を勉強することが必要です。



《統計・数学を勉強する》



機械学習やディープラーニングなどAI開発に必要な知識を学ぶためには、数学の素養や統計学に関する知識が必要です。


これらについてもあわせて学習するとよいでしょう。
 
必要になる分野としては、

線形代数
微分積分
統計
という3つの分野が主です。


線形代数は代数学の一分野で、行列の性質や扱い方に関する学問です。


微分積分は高校数学でも学ぶ内容なので、名前ぐらいは聞いたことがあるのではないでしょうか。


統計学はその名の通り、統計に関する学問で、数学の知識を使ってデータの中から性質や規則性を見つけ出す学問です。



機械学習の前提となっているこれらの数学理論については、細かいことまで理解している必要はありませんが、基本的な部分については学習しておく必要があります。



《おすすめの書籍・本》



未経験からAI作りの次のステップに進むための学習をする際に、おすすめできる書籍を紹介しておきます。



プログラミング初心者やPythonの基本を学びたい人はまずはソーテック社の『詳細! Python 3 入門ノート』から始めることをおすすめします。


データ解析や機械学習にも触れており、AI開発のためにPythonを学び始めたいというニーズにマッチしたPython3の入門書です。



その先の機械学習プログラミングを学ぶための教材としては、オライリージャパンの『Pythonではじめる機械学習 ―scikit-learnで学ぶ特徴量エンジニアリングと機械学習の基礎』やインプレスの『Python 機械学習プログラミング 達人データサイエンティストによる理論と実践』などが評価が高いです。


ディープラーニングについては、マイナビ出版の『PythonとKerasによるディープラーニング』、インプレスの『TensorFlowではじめるDeepLearning実装入門』などで学ぶことができます。



数学の素養として統計学を学びたいという場合は、翔泳社の『Pythonで学ぶあたらしい統計学の教科書』が、Pythonに関連させて統計学を学ぶことができるためおすすめです。



書籍をうまく活用して、AIの作り方を効率的に学習していきましょう。









【最後に】



今回は、AIが初心者でも作れるかについて、紹介しました。


プログラミングやAI作成は、今後も需要が高く、本業や副業で稼げる仕事です。



スマホをはじめて使った方でも、2〜3ヵ月使っていれば、大方使えるのと同じで、プログラミングも初歩の内容が分かれば、その後は、独学でも上達するので、本格的に学びたい方は、プログラミングのオンラインスクールなどで2〜3ヵ月くらい学んで習得してみるても良いと思います。



今回のブログは、以上です。




















2021年10月27日

2021年12月、木星と土星が南西の空で大接近! 約400年ぶりの天体ショーについて













2021年12月に木星と土星が約397年ぶりとなる最接近した状態で見ることが出来る天体ショーがあります。



今回は、2021年12月にある土星と木星の天体ショーについて紹介します。



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【目次】

1,木星と土星が最接近するタイミングについて
2,今回の木星と土星の最接近が注目されている理由
3,最後に









【木星と土星が最接近するタイミングについて】



2020年12月、木星と土星が「会合」の時期を迎えています。


会合とは2つ惑星が空の同じ方向に見える現象です。



木星は約12年、土星は約30年で軌道を1周するため、地球からは木星と土星が約20年ごとに会合し、木星が土星を追い抜いていくように見える様子を観測することができます。


最接近するのは2020年12月22日3時頃ですが、日本から見たその時間の木星と土星はすでに水平線の下なので、その前後となる12月21日や22日の日没後が観測しやすいタイミングとされています。


天候次第ではありますが、日が沈んだ後に南西の空へ目を向けると、大接近した木星と土星の輝きを見ることができます。


天体望遠鏡があれば、木星や土星だけでなくその衛星も同じ視野で輝いている様子を観測することが可能です。









【今回の木星と土星の最接近が注目されている理由】




木星と土星が接近して見える会合は一生のうちに数回程度しか見られない現象ですが、今回は特に注目されています。


なぜかというと、惑星は形や傾きがそれぞれ異なる軌道を各々の周期で公転しているため、会合の時にどこまで接近して見えるのかが毎回異なるからです。



今回の会合において木星と土星は地球から見た満月の直径の約5分の1(約6分角)まで近づきますが、前回ここまで近づいたのは397年前の1623年7月17日だといいます。



ただし、1623年の会合時は地球から見た木星と土星が太陽からあまり離れておらず、赤道付近などの一部地域をのぞいて実際に観測するのは難しかったとみられており、今回と同じくらい接近した木星と土星を観測できたのはさらに60年遡った1563年8月26日だったといわれています。









【最後に】


今回の木星と土星の天体ショーは、約400年ぶりの大イベントです。



次見れるのは、5〜6回生まれかわった後でないと見れませんので(笑)、天体ショーに興味のある方は、ぜひぜひ、12月21日、22日の日没後に南西の空を見てみて下さい。


今回のブログは、以上です。



















2021年10月13日

【NASAが小惑星と戦う!】NASAが発表した小惑星から地球を守るための戦いの内容とは?













NASAは、地球を守るために小惑星へ衝突させる宇宙船の打ち上げ準備を進めていることを発表しました。



私自身も、久々に2度見しましたが、NASAは、本気のようです。



今回は、NASAの小惑星との戦いについて、紹介します。



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【目次】

1,NASAの宇宙船発射の時期
2,計画の詳細
3,最後に









【NASAの宇宙船発射の時期】


NASAによると、この初となるミッション「DART(Double Asteroid Redirection Test)」の宇宙船は、2021年11月23日午後10時20分(アメリカ東部時間)、カリフォルニア州のヴァンデンバーグ宇宙軍基地から、スペースXのファルコン9ロケットに搭載されて打ち上げられるとのことです。









【計画の詳細】



科学者たちは、地球から数百万km離れた場所で起こるこの衝突で、ワシントン記念塔よりわずかに小さい、直径約160メートルの小惑星 「ディモルフォス(Dimorphos)」の軌道を変えられるかを検証する予定です。



ディモルフォスは、直径780メートルほどのより大きな小惑星ディディモス(Didymos)のまわりを回っています。



これら小惑星は2022年9月に、地球から約680万マイル(1100万km)まで近づくとみられ、宇宙船はちょうどその頃にディモルフォスに接近し、衝突することになっています。



宇宙船が時速1万4783マイル(2万4000km/h)で衝突することでディモルフォスの速度は約1%下がると見られています。


この変化は大きくないようですが、小型の小惑星の軌道を変えるには十分で、科学者たちは地球から望遠鏡でその様子を観察したいと考えています。









【最後に】


このニュースを見たとき、宇宙戦艦ヤマトやガンダムが近づいてるな、と驚きました。



もう少し、テレビのニュースなどで、取り上げて欲しいですね。



ブログを見て頂いた方は、『こんなに、世の中すすんでるのか!』と楽しんで頂ければと思います。



今回のブログは、以上です。





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2021年10月11日

【地球温暖化がさらに加速か!?】地表面で太陽光が反射する『アルベド』の現状について













今、宇宙から地球をみたときに、1990年以降、この20年で徐々に薄暗くなっているそうです。



これが、温暖化を加速させる原因になるとのことで、今回は、太陽光が地球で反射する『アルベド』について、分かりやすく紹介します。



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【目次】

1,アルベドとは?
2,地球照とは?
3,地球が反射する光は、2015年から著しく低下
4,太陽光自体が減少したのでは?
5,海面水温の上昇に伴って光を反射する低層雲が減少
6,最後に









【アルベドとは?】



『アルベド』とは、地表面が太陽光を反射する割合のことです。


太陽光の光は、地表面に到達した際、2通りの方法を取ります。


1つ目は、太陽光が地表面で反射します。



2つ目は、太陽光が地表面に吸収され熱となります。



この太陽光が地表面で反射する割合の『アルベド』が減少しているとのことです。









【地球照とは?】


地球照とは、夜に月を見たときのことを思いだして下さい。


はっきり、月が明るく見える部分は、太陽の光を直接反射して、地球に居る人間に見えています。


月がはっきり見えている部分以外で、薄ら月が見えている部分が見えます。


それが、『地球照』です。



地球照は、太陽光が地球の地表面で反射した『アルベド』によって薄ら見えています。



ですので、月に見えている『地球照』を観察すると『アルベド』の割合も分かります。


暗い部分がはっきり見えていたら、『アルベド』の量が多いな!、暗い部分が薄らしか見えないときは、『アルベド』の量が少ないな!ということになります。



下に、地球照の度合いが違う月の写真を載せておきますね。



images (2).jpeg



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【地球が反射する光は、2015年から著しく低下】


ニュージャージー工科大学らの研究チームは、1998年から2017年末までの約1500夜にわたる地球照の観測データを用いて、夜別・月別・季節別・年別に地球のアルベドの変動を分析しました。



その研究成果はアメリカ地球物理学連合(AGU)の学術雑誌「ジオフィジカル・リサーチ・レターズ」に掲載されています。



この研究論文によると、地球が反射する光は、1998年時点と比べて1平方メートルあたり約0.5ワット減少したとのことです。



これは地球のアルベドの0.5%減に相当し、地球は太陽からの入射光の約30%を反射していることになります。



また、観測期間のうち、1998年から2014年までの17年間は、アルベドの年平均がほぼ一定であった一方、最後の3年にあたる2015年から2017年では著しく低下していたとのことです。









【太陽光自体が減少したのでは?】



研究チームは、このようなアルベドの変動と太陽活動周期との関連を調べました。


観測期間中、2002年と2014年に太陽極大期(太陽活動が極大になる時期)、2009年に極小期となりましたが、太陽の輝度の周期的な変化とアルベドの変動との相関は認められなかったとのことです。


つまり、太陽の明るさと、太陽光が地表面で反射する明るさは、連動していなかったということです。









【海面水温の上昇に伴って光を反射する低層雲が減少】



近年、光を反射する低層雲が東太平洋上で減少していることがわかりました。



アメリカ大陸の西海岸沖に位置するこの海域は、「太平洋十年規模振動(PDO)」と呼ばれる10年規模での周期的な気候変動により海面水温が上昇しているエリアでもあります。



研究チームは、「東太平洋での海面水温の上昇に伴って低層雲が減少し、これによって地球のアルベドが低下した」と結論しています。



つまり、これまで、太陽光が地表面に当たる量が増えると、海水温を温め、雲を作り、その雲が増えることで、雲で太陽光を反射し、太陽光が地表面に当たる量を減らし、地表面が温めるのを抑える効果があると考えられていました。


しかし、実際は、雲、特に低雲層が減り、地表面付近で、太陽光を反射する雲の量が減り、直接、地表面に太陽光が届き、地表面が温められていると考えられているとのことです。



そして、近年、『アルベド』が減少しておら、直接、太陽光が地表面に届き、反射されず、地表面の温度上昇のエネルギーとなっていることから、温暖化が加速しているのでは?と考えられているとのことです。









【最後に】



今回は、二酸化炭素の増加で、地球温暖化が進んでいるという、よく知られた要因以外の影響を紹介しました。



どちらにせよ、地球温暖化が進んでいることは変わらないようなので、人間が今出来ることをやっていかないといけないようですね。



今回のブログは、以上です。




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2021年10月07日

【過去最大級の巨大彗星が襲来!】太陽から43億km以上離れた宇宙からやって来る彗星について













広い宇宙空間で、今、遙か彼方から地球に向かってやって来ている巨大彗星が、2021年6月に報告され、9月23日付で天体物理学の専門誌「Astrophysical Journal Letters」に投稿されました。


今回は、この巨大彗星について紹介します。



space_comet.png



【目次】

1,彗星の発見
2,巨大彗星の概要
3,最後に





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【彗星の発見】


巨大彗星を発見したのは、米ワシントン大学の指導教官であったゲイリー・バーンスタイン氏と博士研究員であるペドロ・バーナーディネリ氏です。


発見は、2014年10月20日未明、チリのアタカマ砂漠の南天の方角だったそうです。









【巨大彗星の概要】


彗星は「バーナーディネリ・バーンスタイン彗星」と命名されています。



現在、太陽から43億km以上、太陽から地球までの距離の約29倍も離れた宇宙空間にあるとのことです。


また、最新の推定によると、彗星の核の直径は約150kmとのことで、過去数十年間に大きさが推定された彗星の中では最大とのことです。



ちなみに、欧州宇宙機関(ESA)の彗星探査機ロゼッタが2014年から2016年にかけて周回した67P/チュリュモフ・ゲラシメンコ彗星の直径はわずか4kmだったとのことで、今回の彗星は、かなり大きいとのことです。



さらに記録を遡ると、バーナーディネリ・バーンスタイン彗星の大きさは、1729年に記録された非常に明るい(そしておそらく巨大な)彗星に匹敵するかもしれないとのことです。


バーナーディネリ・バーンスタイン彗星は、今後10年かけて内部太陽系に接近しながら明るさを増していくそうです。


近日点(太陽に一番近い場所)を通過するのは2031年1月21日で、太陽から約16億kmの距離(太陽と土星の平均距離よりもやや遠い距離)まで接近すると予想されています。



その後、太陽系外縁部に向かって遠ざかりはじめ、少なくとも2040年代まで観測可能だろうということです。









【最後に】


宇宙の話しは、私たちの生活している空間と比べて、あまりにも大きく、想像もつかないですね。



ですが、大きすぎて、私は、なぜかワクワクしてしまいます。



皆さんは、いかがですか?



2031年までいきていたら、バーナーディネリ・バーンスタイン彗星を眺めて楽しみましょう。



今回のブログは、以上です。





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