大噴火と人類、古代の超巨大噴火からトンガ噴火まで (日経BP)

世界を驚かせたトンガ噴火だが、人類はこれまでに大きな噴火を何度も経験してきた。そんな噴火と火山にまつわる記事を集めてみた。 トンガ噴火は「桁外れに奇妙」、異常な巨大津波、少ない火山灰 最新の研究で火山の歴史が明らかにされたものの、異例に速い巨大津波や、規模に比べて圧倒的に少ない噴出……

量子物理学: 量子コンピューターにおける時間結晶 (Nature Research)

Nature Japan Nature ハイライト 量子コンピューターにおける時間結晶 Nature ハイライト 量子物理学:量子コンピューターにおける時間結晶 2022年1月27日 Nature 601, 7894 今回X Miたちは、Google社の超伝導量子コンピューターで、多体局在離散時間結晶相を実験的に実現したことを報告している。この……

量子物理学: 極低温原子も優れた量子ビットになる可能性 (Nature Research)

Nature Japan Nature ハイライト 極低温原子も優れた量子ビットになる可能性 Nature ハイライト 量子物理学:極低温原子も優れた量子ビットになる可能性 2022年1月27日 Nature 601, 7894 今回T Hartkeたちは、光格子アレイ中のエンタングルしたフェルミオン原子対が、10秒を超える長寿命の運動コヒーレ……

神経科学: 嗅覚で駆動される空間地図 (Nature Research)

Nature Japan Nature ハイライト 嗅覚で駆動される空間地図 Nature ハイライト 神経科学:嗅覚で駆動される空間地図 2022年1月27日 Nature 601, 7894 動物は、音・光景・においなどの感覚情報を使って、ナビゲーションや環境の内的地図の作製を行っている。空間ナビゲーションについての多くの研究では……

進化学: エチオピアの初期のホモ・サピエンスのより正確な年代 (Nature Research)

Nature Japan Nature ハイライト エチオピアの初期のホモ・サピエンスのより正確な年代 Nature ハイライト 進化学:エチオピアの初期のホモ・サピエンスのより正確な年代 2022年1月27日 Nature 601, 7894 最古のホモ・サピエンス化石が発見された、エチオピアのオモ・キビシュ層。 | 拡大する × Natur……

流体力学: 高温固体の冷却 (Nature Research)

Nature Japan Nature ハイライト 高温固体の冷却 Nature ハイライト 流体力学:高温固体の冷却 2022年1月27日 Nature 601, 7894 今回、1000°Cを超える温度でもライデンフロスト効果を抑制することのできる、固体表面の構造化法が報告されている。この設計は、高温固体の冷却戦略の基礎となる可能性が……

がん: アンサンブルオミクスでがん治療応答を予測する (Nature Research)

Nature Japan Nature ハイライト アンサンブルオミクスでがん治療応答を予測する Nature ハイライト がん:アンサンブルオミクスでがん治療応答を予測する 2022年1月27日 Nature 601, 7894 今回、乳がんの前向き臨床試験のデータを用いて、デジタル病理学特徴やゲノミクス的特徴、臨床パラメーターなど……

古代DNA: ブリテン島を巡る青銅器時代の人の流れ (Nature Research)

Nature Japan Nature ハイライト ブリテン島を巡る青銅器時代の人の流れ Nature ハイライト 古代DNA:ブリテン島を巡る青銅器時代の人の流れ 2022年1月27日 Nature 601, 7894 今回D Reichたちは、中期~後期青銅器時代および鉄器時代にグレートブリテン島と大陸ヨーロッパに住んでいた793人について、……

エネルギー科学: 電池の力で高く飛ぶ (Nature Research)

Nature Japan Nature ハイライト 電池の力で高く飛ぶ Nature ハイライト エネルギー科学:電池の力で高く飛ぶ 2022年1月27日 Nature 601, 7894 1884年、電池式飛行船が空に飛び立ち、電気飛行の時代の幕開けを告げた。しかし、130年が経過した今、電気自動車はますます普及しているのに対し、電池式飛……

光物理学: 誤差逆伝播法で物理系を訓練する (Nature Research)

Nature Japan Nature ハイライト 誤差逆伝播法で物理系を訓練する Nature ハイライト 光物理学:誤差逆伝播法で物理系を訓練する 2022年1月27日 Nature 601, 7894 今回L Wrightたちは、制御可能な物理系を、誤差逆伝播法(ニューラルネットワークを訓練する最も一般的なアルゴリズム)を適用して訓練す……