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2021-11-03 33:50

2021年ノーベル物理学賞〜複雑さの中の秩序【第44号・45号音声版】 #2.25

2021年ノーベル物理学賞は真鍋淑郎(米),クラウス・ハッセルマン(独),ジョルジョ・パリージ(伊)の3人に贈られました.真鍋はコンピュータを使った地球温暖化の予測を50年前に行い,その後も研究をリードしました.地球物理学が受賞するのも,計算科学が受賞するのも初めてのことです.

毎週金曜日朝7時にアート,リベラルアーツと科学技術に関するニュースレター『STEAM NEWS』を発行しています.YouTube,ポッドキャストでまとめもお送りしています.詳しくは STEAM.fm を御覧ください.

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[音楽]
いちです おはようございます この podcast steam.fm は
科学 技術 工学 アート 数学 いわゆる steam の分野に関する話題をお届けしています
毎週ですねあの僕が steam news というニュースレターをメールでお届けしているんですけれども
そこから話題をピックアップしてニュースレターに書ききれなかったような情報であるとか 僕の個人的な思いなんかも載せてここでお話をしていければと思っています
今回はですね steam news の第44号と第45号の内容から
2021年ノーベル物理学賞複雑さの中の秩序という話題をお届けしたいと思います
2021年のノーベル物理学賞が 学べ主苦労クラウスハッセルマンジョルジョパリージの3人に贈られました
学べはですねコンピューターを使った地球温暖化の予測を50年前に行ってなおかつその後もずっと研究をリードし続けたんですね
地球物理学がノーベル物理学賞を受賞するのもそれから計算科学というコンピューターを使った サイエンスが受賞するのも初めてのことになります
ノーベル賞の話題で言うとこの steam news でも以前特集させていただいたカリコーカタリン メッセンジャー rna ワクチンの開発ですねカリコーカタリンが生理学医学賞があるいは科学賞を受賞すると思っていたんですが
予想が外れてしまいましたでもきっと近いうちにあの カリコー博士受賞されるんじゃないかなと今でも思っています
ノーベル賞はですね物理学賞科学賞をスウェーデン王立科学アカデミーが生理学医学賞をスウェーデンのカロリンス化研究所が文学賞をスウェーデンアカデミーが平和賞はスウェーデンではなくノルウェーの方ですねノルウェーノーベル委員会が専攻します
同じくねノーベル賞として有名な経済学賞なんですがこれはのスウェーデン国立銀行が先行していまして これはのノーベル賞設立者のアルフレッドノーベルの有効に乗っていないので
ノーベル財団によると厳密にはノーベル賞ではないということになるんですね僕はのノーベル物理学賞ものすごく興味があったので
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まあ2021年なんですけれども10月5日のちょうどね日本時間の夕方6時45分18時45分から発表があったので
youtube のライブ配信を見ていました僕自身がねその日19時から自分の youtube ライブ配信があったんですけれども15分だけでも見ようと思って
ずっと見てました少しね発表をくれて18時50分頃から発表があったんですけれども あのこの様子はね youtube でまだ残っています
あの最初にね学べ祝老先生の名前が読み上げられてその後クラウスハッセルマンそしてジョルジョパリ市という 3人の発表と受賞理由が
スウェーデン王立アカデミーから発表がねあったんですけれども ここの8
発表された多分ジェネラル セクレタリージェネラルという肩書ですかね
5カ国語ぐらいをね流暢にこう話されていたすごいなさすがあの スウェーデン王立アカデミーレベルたけとかねまあヨーロッパで当たり前なのかもしれないんですけども
思ってしまいました その発表の中にあった受賞理由なんですがこんな風にあのまあ翻訳なんですけれども
こんな風にあの言われています翻訳でも僕が翻訳したんですけども 2021年のノーベル物理学賞は複雑系の理解への画期的な貢献に対して重要されます
半分は学べ主苦労主とクラウスハッセルマン氏が 地球の気候を物理的にモデル化し変動を定量化して地球温暖化を確実に予測したこと
もう半分はジョルジョパリージ氏が原子からはクセスケールまでの物理システムにおける 無秩序とゆらぎの相互作用を発見したことに対して送られます
まあ様々な意味でこの2021年のノーベル物理学賞というのは歴史的なものになっています まあとりわけ従来ノーベル物理学賞を受賞してきた
宇宙素粒子物性の研究ではなく 地球を対象にした学問が受賞したことなんですね地球を対象にした学問は地球科学
縮めて地学といってノーベル賞には選ばれないことで有名な分野だったんですけれども まあついにブレークスルーですね選ばれたわけですね
で僕にはもう一つその2021年のノーベル物理学賞が歴史だった理由 歴史的だった理由がねあると思っているんです
自然科学の研究手法には理論科学実験科学 計算科学データ科学の4通りがあるとされています
これはあの非常に雑把な分類で当然オーバーラップする部分もありますし 中にはね実験科学以外は自然科学ではないと主張する人もいるんですがまぁそこは一旦
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忘れてください 理論科学と実験科学というのは伝統的な研究手法で計算科学というのは20世紀から発達した
コンピューターシミュレーションによる科学 データ科学は21世紀に日の目を見始めた超大規模データの統計処理を使った科学ですね
まあ歴史的には理論科学実験科学計算科学データ科学の順に発達したのでそれぞれ第1の科学 第2の科学第3の科学第4の科学と及ぶことがあります第一の区画が理論科学
第2の科学が実験科学第3の科学が計算科学第4の科学がデータ科学ということなんですね まあ第一となりの逆にね
数えてその理論実験計算データの順番じゃなくて実験理論計算データの順番だという風に数える 流儀もありますまあこれはのガリレオガリレオねあの近代科学の始まりと考えれば
まあ 実験科学というのは第一になりますしフランシスベーコン
まあまあだいたい同じ時代のね方なんですけども 出発点で考えるかあるいはもっとさかのボタンリストテレスでさかのボルトマリロン科学もそれを理論科学と言うかどうか別にしても
理論を立てるということを科学と呼べば 第1の科学が理論になるとまあそういった違いですね
でニュースレターの中でまあメールでお送りしているニュースレターの中でも僕は前てこう 探偵小説に出てくる探偵に例えると
理論科学者はですねあの小説黒こけ雲の回に出てくる旧事変理
のような暗落イス探偵アームチェアディテクティブというね 漫画で言うと謎解きはディナーの後で
なんかがそうですよねまあこれはの元ネタがあってこの元ネタが黒こけ雲の回なんですけども でまぁさらにさかのボルトねあのアームチェアディテクティブというのは昔からある順
あの分野でジャンルで 探偵そのものがねあの現場検証とかに行くんじゃなくて話を聞いて推理する
というねスタイルですねこれは人気なるじゃんですけども で実験科学
というのは実験科学者は高度的な探偵つまりシャーロックホームズですねー 何じゃないかなと思いますあの計算科学
をまあ探偵に求めるのはまあちょっと難しいんですけどもあの探偵自身がコンピューター であるという設定の
鋼鉄都市という小説に出てくる刑事 r ダニールオリボーというね方がまってハマるかなーとかね
なコンピューターによって犯罪を推測するまああの映画マイノリティリポートの中の世界 も近いかもしれない
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いいですデータ科学をね モデルにしてるたってマイノリティリポートそっちかもしれないですね
あの現実の音犯罪捜査ではデータ科学がもう使われていますも犯罪がね発生する地域で あるとか
あとどのぐらいの
期間でこれこれの犯罪が起こる確率が何%だから パトロール強化してくださいという指示を出したりとかね
するような メカニズムもありますのでまでた科学というのはもう探偵と現実に結びついているという
お話ですでこのノーベル物理学賞なんですがこれまでの第一の科学つまり 理論科学に偏りがちで
第2の価格つまり実験科学には出にくいとされてきました あの
例えば青色 led なんかはねまさに実験科学なんですけれどもこれは結構エポックメイキングだって 気事だったんですね
ノーベル賞のベル物理学賞を受賞されたのが 出まして
第3の科学である計算科学に対してノーベル物理学賞が出るということはもう今で全くなかったんです けれども
2021年のノーベル物理学賞の半分がこう計算記憶して地球の気候をシミュレートして 地気温暖化予測したことに対して与えられたというね
これは結構すごいことなんですね 学べシクロを1958年からアメリカで研究をしていて1975年にアメリカ国籍米国籍を
取得しています彼がね米国スキーを選んだことについてマインタビュアーにま次のようにあの 理由を
答えています日本では人々はお互い邪魔をしないように気を配りとても調和の取れた関係を 気づいています
彼ら日本人がイエスという時それは必ずしもイエスを意味するものではなく脳の場合もあります それは他人の気持ちを傷つけたくないからです
アメリカでは自分の好きなことができます他の人がどう感じるかをあまり気にしなくていいんです アメリカでの生活は素晴らしいと思いますそしておそらく
これは他の人にも当てはまると思うのですが私のような研究者は自分の研究のために好きなことが できます
私の上司はジェネラリストで私がやりたいことを何でもやらせてくれました だからこそ私は日本に戻りたくないのです
なぜなら私は調和の取れた生活をする能力がないからです というふうにまあ少しです冗談も含めてお話をなさっているんですがまあこれ学べ先生の本音
なんだろうなと思います まあ実際にはね1960年代学べ先生がご活躍された1960活躍され始めた1960年代という
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コンピューター非常に高価でその自由に使える環境というのがまあ当時日本になって アメリカに渡られたのが最初の理由だったと思うんですね
あの研究室に設置可能な世界初のミニコンピュータ 全然民じゃないんですけどもミニコンピュータ専用の部屋がいらないミニコンピュータ pdp 1の登場が
1960年 世界初のスーパーコンピュータ cdc 6600の登場が1964年で
まあ学べが勤めていたアメリカ国立気象局 もう cdc 6600を購入していますまあこれをね使いたかったということは非常に大きな動機だったんじゃ
ないでしょうかね 学べは5197年に日本政府に昇平されて政府の地球フロンティア研究システムの地球温暖化予測研究プログラムの初代領域町
なっているんですがここでねあの日本のスーパーコンピュータの地球シミュレーター初代の 立ち上げにも尽力されたんですが
なんかね日焼けがさしたんでしょうかねあの 2001年にアメリカに戻られています
なあそこはねちょっと日本政府逃した魚は大きいと言いますけども
本当に大きな魚魚っていう友達するかもしれないんですけども大きな研究者を 逃してしまったなぁというね印象
です 学べ先生がねその英語でねこの日本に戻したくない理由って言われた
結果ですね 海外からあの研究者を昇平しようとしていた日本の大学も結構大変な目に当てて日本ってそんな
ところが俺行くのやめるわちょっと私向きじゃないかもみたいなね 事が高海外の研究者同士のネットワークの間で一時期盛り上がっていて
非常にねあの日本の研究機関とたネガティブなメッセージを残してしまったこれはの 別に学べ先生避難しているわけじゃなくて
まあその時代か地球シミュレーターの頃から変わってないねあの日本の まあたて割行政であるとか
同調圧力とかの弊害なんじゃないかなというふうに思っています
さてここからですねあの内容の話に入っていきたいんですけれども 学べのノベル賞受賞理由となった1967年の論文これどのぐらいね当時新しい内容だったのかということに
ついてね お話をしてみたいと思ってるんですけれども
ほとんどの問題は解けないというね 問題があるんですよ問題の問題とおかしな言い方かもしれないんですけども物理現象であるとか
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数学の問題もそうですよねほとんどの問題というの解けないんですね あの大学の入学試験なんかで出される問題というのはを解けることがわかっている非常に気有な問題だけをね扱って
いている中の問題というのは解けないんですよもちろんその人間社会の音 こじれた関係が解けないとかそういうのは当たり前なんですけれども
自然現象を予測するということこれ問題をね解くということなんですけどもこれもほとんど解けません 気象の原因となる空気や水蒸気といった物質がどのように振る舞うかというのはね実はわかっています
分子1個1個の動きというのは不規則なので 今空気の中にある酸素分子の1秒後の位置を答えなさいとそれは答えられないんですけれども
空気のスタッフは酸素分子の集団としての振る舞いというのは非常に正確にわかっています
これはですねあのニュースレターの第43号ポトキャストで言うと一つ前の号でご紹介した 心理歴史学というのとまあよく似たよく似たというかも心理歴史学の方がねパクったんですけどもよく似た
関係になりますつまり物理法則はわかっているんですよ 空気がどのように振る舞うか水蒸気がどのように振る舞うかと物理法則はわかっているんです
しかしその法則から未来を予測することが極端に難しいんですね これは天体の運行とは事情が違うんです
天体の運行について我々は物理法則を知っています それはケプラーの法則という法則でまあもしもう少し制度上げたければ一般相対性理論というね法則があるんですけれども
通常 100年200年の範囲で言うと両者の結論は一致します
ケプラーの法則によって何月何日何時何分に日食が起こるかということを我々はずっと先までね知ることができるんですね
ところが気象となるとこれが足らないんですねまあ昭和の頃の天気予報って覚えてらっしゃいますかね 当時の天気方は下多と同制度って言われてましたあの下たってほら
あの明日天気になれって言って桁コーンて投げて表が出たら晴れで裏が出たら雨っていうね あの下多天気予報なんですけども日本のあの平均降水日数がね124日なので
1な3分の1はね雨がまあパラッとは降るんですよ少なくともなのでまあまあ下多がねその確率が2分の1とすると
そんなに外れないということなんだと思うんですね ところがその天気気象現象なんかの含む物理現象というのはですねほとんどが微分方程式という数式で書かれて
いますあの物理法則っていうのは微分方程式で書かれています まあ簡単に言うと現在の状態をその微分方程式に代入すると非常に短い時間
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例えば 0.001秒後の未来の状態が出てくる方程式なんですね微分方程式っていうのはで惑星の運行が正確にできる
理由というのは現在の状態が十分正確に調べられている 太陽の1地球の1月の1というのが非常に正確にわかっていることそれからまあその0.001秒後の未来を
100回繰り返しても1万回繰り返してももう1000万回繰り返しても 計算が狂わないですねあの未来予測って積み重ねるとだんだん猫計算の誤差溜まっていくんですが
その誤差を減らすために個数値解析学という学問が存在して これは未来予測の制度というの非常に向上に寄与していますというわけであの
方程式をね微分方程式を数式として解ける分にはあの
もうその計算の制度というのは考えなくていいんですけど数値的に数値を代入して未来予測して その数値をもとにまた未来予測してて繰り返していくことも
十分であのできるようにはなっていますところがですね 天気予報っていうのはちょっと惑星の運行予報と比べると格段に難しいんですね一つはその観測が
難しいこと そして未来予測を積み重ねることでこれがねよほど極端に難しいんですね
気象観測の方なんですけれども気象衛星とか気象観測部位が発達して昭和の頃よりは随分と良くなり ました
まあとはいえね地球上の大気の気圧を例えば1メートル大きいに平面だけじゃなくてあの上空にもね1メートル 大きいに気圧調べていくなんてことはできませんし
まあ温度湿度風光風速なんかも計測っていうのは非常に難しいと いうことになりますまたねこの未来予測の積み重ねが天体現象よりも難しい
いいですね地球の未来のうちというのは太陽と地球と月の3人について考えておけばいいんです けどもまあいわゆる3体問題ですね
考えておけばいいんですけどもこれはの100年単位での狂いとないましょうじません しっかし
気象という現象はですね大気中のすべての分子が相互作用するので なおかつ太陽からねエネルギー供給されているのでこれ簡単にね未来予測がノイズにかき消されてしまうん
ですね でこのドーンと絶望的な問題に取り組んだのが
マナーで祝労だったんですね 彼は当時の計算機で何とか計算できるギリギリ簡単な地球のモデルを作ったんです
どのぐらい簡単にしたかというと 地球から垂直に立った1本の細い円柱だと思ったんですよ
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まあ随分乱暴な音近似に見えるんですけれども 彼以前にコンピューターを使って地球シミュレーションしようというね無謀な緊急車になかったんですから彼は
明らかにこの分野の開拓者だったんですね マナーぺはこのモデルを使って例えば大気中の二酸化炭素 co 2の濃度が2倍になったとしたら
大気中の水蒸気量の増加も考慮して地球の温度が2度上昇することを示しました この研究が温室効果ガスによる地球温暖化の予想服を行う研究の
先駆けになりましたでマナーぺのこのギリギリ簡単な地球モデルが正しかったかどうかという のは簡単に結論が出ないんですね
というのもそのギリギリ簡単なモデルを見つけるというのは科学者の直感と経験に頼る部分が 大きくてですね
それが正しいかどうかの実験を通してしか検証できないですね でマナーぺもその1967年の論文で基地の現象
まあすでに地球上で起こっている現象について 協調者のね
ウェザラルドさんという方と連名で書いていますのでマナーぺウェザラルドモデルというふうに呼ぶんです けれどもこの基地の
現象にこのマナーぺウェザラルドモデルを当てはめて 脱陶性の研修を検証をしているんですけどもじゃあこの
未来予測が正しいかどうかね例えば地球にじゃあちょっと co 2の度倍にしてみましょうかとかね できないので
検証というのはこう
自然がねそっち方向進むかどうかというのを見るしかないんですねまぁもしね co 2 の場合にしてたらもう今頃人類絶滅してたので
そうはならなくてよかったという話なんですけれども なの国連株組織の気候変動に関する政府間パネル ipcc の報告に
よると最新のモデルを用いた計算で co 2 の度が2倍になった場合の平均気温の上昇幅が2から4.5度と
見積もられているためにマナーぺの1967年の計算マナーぺウェザラルドの計算というのは非常に 妥当だったと言えると思います
ある現象をね数値的に解きたいけれどもギリギリ簡単なモデルがわからないということは 非常によくあることなんですね
そもそもねこのギリギリ簡単なモデルがわかるぐらいであったら解析的に解けるとまあ数式で解ける とか数値的に解く必要がないとかね
ということもよくあるんですけれどもまあこう2021年のベルプツーリ学章というのはこの絶妙なね 突破点
だからこう 解けない問題をギリギリ
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解ける問題にして解いたっていうところがね
非常に高く評価された点だと思います で実際のその気温上昇の観測値なんですけども
1906年から2005年の100年間における気温上昇幅は 0.74度なんですけれどもそのうち1956年から2005年の後半50年間で0.65度の上昇を稼いで
るんですね これはもう人為的な温室効果ガスの排出による可能性がかなり高いだろうと ipcc 予定見積もられて
います co2濃度なんですけれどもこちらはですね工業化 つまり1750年以前の平均値が278 ppm 100万分の278であるのに対して2019年の世界平均値が410.5
ppm なので 大幅に3分の4ぐらいですかね
30%ぐらいは上昇しているということになりますまあそういうわけでまあ co2濃度が高くなったこと
他にもいくつかあの温室効果ガスというのがある またメタンであるとか温室効果ガスがありましてまぁその影響によって
地球の平均気温というのは上昇したんじゃないかというふうにね見積もられています 数値解析なんですけれども数値解析と数値がつかない解析っていうのは繰り返し
なるんですけども違う 問題の解き方なんですね解析的に解くというのは数式を変形していって厳密
な答えを 得るというものです例えばまあ中学校でならば二次方程式ね x 2乗+bx + c = 0
なんかこれ解きなさいというと x イコールがにゃんですっていうのはこれは解析的に解くというふうに 呼ばれるんですけれども
数値解析というのはまあ同じそういった音方程式でた時 x は 1かな2かな3かなっていうふうに入れていって
答え見つけるというね方法なんですねもちろんそんな単純ではなくて より早く答えにたどり着けるように
やっていくメソッドがいくつもあるんですけれどもそれを数値解析というふうにね 読んでいますメールでお送りしているニュースレターの方では具体的なね
で特に微分方程式を 特物理法則というのは微分方程式で書かれることがほとんどでその微分方程式を特には
積分という技術が必要なんですけれども基本積分なんてのはできないですからあの 大学の音入学試験とでできる出てくる積分というのはたまたま溶ける
非常に珍しい形の方程式しか出てこないので積分で基本できないです で解析的には溶けないですでそこを数値解析としてこのぐらい
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右の値なるだろうと予測を立てていくわけですね でその方法2つをご紹介をしています一つはねあのモンテカルロ積分と言ってこれはねあの
カジノで有名なモンテカルロなんですけれどもまあまさにそのカジノが5弦で モンテカルロで
カジノをやるように 積分をするというねモンテカルロ積分という方でもう一つがのロンバーグ積分という積分でこれも非常に
ユニークな方法でこれ考えたやつ頭いいなと思ったんですけどもね それもあのニュースレターの中でご紹介をしていますといってもあの数式は使ってなくて
まあの これから大学を受験するよっていうね高校生の方
まあそれからまるや大学は卒業したけどそういったちょっと個数学のこととか科学のこととか あの習ってこなかったよっていう方あの今後ですねデータ科学というのは
まあ 卒業した学部とか目指す学部とかに関係なく必要になってくるので
そうするとねこういったの数値積分という方法っていうのは必ず出てくるんですよ で
まあそういったねことに興味を持ってもらいたくてできるだけあのわかりやすく言葉と図で説明をしてみたので あの
ニュースレターねよろしければ登録いただいてバックナンバーすべて読めますので読んでいただければと思います 最後に年間メッセージとしてあの
ニュースレターの中で書かせていただいたのがこのノーベル賞の受賞理由で複雑さの中に 実情があるんだということですねあのパリイージに与えられたのはまさに複雑な中の
実情という点なんですけれどもこれのまあ代表格というのが生命現象だと思うんですね 生命の場合すこ生命を構成する分子1個1個の動きがわかったところであんまり役に立たないという
かですね まあ脳の中の分子がどう動いたからとあなたの思考回路がわかりますかというとわかんないわけです
よね でその分子の集団的な統計的な性質もね
わかってはいるんですけどもそれもあまり役に立たないと 例えばあの
空気空気は加熱すると膨張するんですけども コタツを加熱すると猫はコタツの中入っていくわけですよ
でこんなのほらこう微分方程式で書けないじゃないですか猫方程式って書けますかっていう 話ですよね
で猫を構成する分子の物理法則は宇宙の物理法則と同じなのでまあ違いは猫が極めて複雑な系である ということなんですねこれは猫は極端な例ですけども
猫を構成するあるいは我々人間を構成するタンパク質のような巨大分子がどう 振る舞うかって非常に難しい問題だったんですねこれがまあ
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あのスーパーコンピューターの 性能が良くなったりとかコンピューターのアルゴリズムがものすごくよくなったりとか
あるいはまた猫漁師コンピューターのような新しいパラダイムそれから ai というかもディープラーニングのような新しい技術が生まれることによって
タンパク質の振る舞いというのがまる程度 予測できるようになってきたわけですねそうするとまあいずれ猫とか人間とかもコンピューターの中で
シミュレートできるかもしれないですこれは本当わからないです もう一つねコンピューターによって可能になった生命科学というのがあってこれが
まあこれをね生命科学と呼ぶかどうかは意見が割れるんですけれども人工生命という 研究分野があります
これは最初にルールを決めといてそのルールの中で生命として振る舞うことができるかっていう 研究なんですけども
僕はねできていると思いますまた例えばコンピュータウィルスなんかはね一種の人工生命だっていう 考え方もできるわけであれはあの
人間が作ったものなしコンピューターの上で動いているということはそのコンピュータウィルスを支配している 法則というのはもう全部わかっているわけなんですけども
それが 苦情できない
とか 規制するわけですよね人間が持っているデータに規制することで
人間学者できなくなってしまうとかねそういうことが起こるのでもうこれをまあ生命現象しかも自己 複製していくしコピーしていくしなんだったら自分で進化するやつもいるし
まあどこで生命と非生命の線を切るのかっていうのは
難しいところなんですけどもまあそれもまあ例えばねウィルスは生命か生命じゃないかというと 生命じゃないっていう学説の方が圧倒的なんでしょうけども
ウィルスのバイオウィルスですねバイオウィルスだったらあれ あの単体で生きていけないので生命じゃないというね
学説が圧倒的なんですけれどもまあコンピュータウィルスは単体でも生きていけるしまあ生きてるというのか どうかわかんないけども単体でもあの
永続しますから 生命でいいのかなあとなんか僕は思います
そこらへんはねこのニュースレターのね相関号に書かせていただいていてまだポッドキャスト化して いないんですけれども
読んでいただければと思いますまたいずれねポッドキャストかもしようかなと思っています ちょっと図が多いのでうまく説明できるかどうかわからないんですけれども無理だったら youtube でお話し
ありかもしれないですね ニュースレターねあのおすすめ書籍それからおすすめテッドトークなんかも載せていますし q&a も載せていますのであとね
1週間の出来事とかのコラムも書かせていただいています1510の話っていうねコラムも 載せていますのでよろしかったらぜひね
よろしかったらぜひとおかしいですよねぜひぜひ ニュースレターご登録お願いします無料で読めます
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というわけで計算を聞いてくださってありがとうございました ではまた次のポッドキャストでお会いしましょう
me
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