引き続き、「奇跡のリンゴ」に対する批判を行います。我ながらよく飽きもせずに書き続けられるなぁ、と思いますが、一年以上温め続けたネタなので、いくらでも書けそうです。もう少し続けます。このシリーズの執筆は、私自身の農学のいい勉強になっております。 1．はじめに 「奇跡のリンゴ」は、農薬を使わないことに加えて、肥料を使わないことも売り文句となっております。厳密にはマメ科作物を植えて土壌に窒素を供給していることを明言しているのですから、これを「無肥料」と表現していいのかは大いに疑問です。もっとも、法的にも学術的にも「肥料」の定義は非常に難しいので、言った者勝ちの面はありますが。 今回は、肥料を使わない農業は可能なのか、ということを考えてみたいと思います。いきなり結論を述べてしまうと、「できない」に尽きます。肥料がなくても農業ができるのならば、なぜそもそもこの世に肥料という物が存在しているのでしょう
デニス・ノーミル（Dennis Normile） 原文：Insistence on Gathering Real Data Confirms Low Radiation Exposures (Science 10 May 2013: Vol. 340 no. 6133 pp. 678-679) （翻訳 山形浩生） 東京： 2011年3月、福島第 1 原子力発電所での惨事が展開する中で、早野龍五は放射性物質の放出についてツイッター投稿を始めた。この東京大学素粒子物理学者は、次第に地域住民の被曝をめぐる論争にますます深く引きずり込まれるようになっていったのだった。当局がきちんとした事実を提供していないことに失望した早野は、学校給食の放射性セシウム検査を始めた。これは福島周辺の環境で最も量の多い放射性核種だ。そして、汚染食物を食べることで地元住民がどれだけ放射性核種を吸収しているか計測しようとし
印刷 関連トピックスホンダ東京電力原子力発電所アシモのプロフィル ホンダの二足歩行ロボット「アシモ」が、東京電力福島第一原発の事故現場に投入される可能性が出てきた。ホンダは、人間に近い作業ができるアシモの技術を応用し、専用ロボットを開発。人が近づけない放射線量の高い場所で作業することを検討している。 活用が検討されている機能は、人のように滑らかに動く腕の技術。モーターで動く肩やひじ、手首の微妙な力加減を、コンピューターで調整できる。 ホンダは、アシモを原型として、腕の技術を生かした事故処理専用ロボットの製作をめざしている。現場は足場が悪く、転倒の危険もあるため、足回りは二足歩行ではなく、タイヤや、戦車のようなクローラー（無限軌道）を使うとみられる。 関連リンク〈日刊工業〉原子力機構、原発用ロボ完成−５０メートル先まで線量測定(6/22)「原発作業６０歳以上で」 １６５人応募、議論呼ぶ
下記報道に対するみなさんのはてなブックマークでの反応が完全に間違っていたのでとても気になった。これはみなさんの責任ではなく、報道側の責任である。ひいては残念ながらわれわれ遺伝学者の責任であるとも言える。 http://www.afpbb.com/article/life-culture/health/2767480/6341100 何が間違っているかというと、うつ病の原因と考えられる「遺伝子」を発見したと報道しているのだが、みなさんの反応はうつ病の「遺伝」の原因を発見したと捉えているようなのだ。しかし「遺伝」と「遺伝子」は違う。英語で考えると、遺伝子はgeneだが、親から子へ受け継ぐ遺伝、正しくは「遺伝的継承」はinheritance。違うでしょ？ここで、遺伝学はgeneticsじゃないかと思うかもしれない。しかし親から子へ受け継ぐ遺伝をさしてgeneticsとは言わない。genetics
「ものを怖がらなさ過ぎたり、怖がり過ぎたりするのはやさしいが、正当に怖がることはなかなか難しい」。明治時代の偉大な物理学者、寺田寅彦が残したこの言葉の意味を、食品偽装や残留農薬など食の問題に右往左往する我々日本人は、じっくりと噛みしめるべき時に来ているのではないか。 今、日本で最も多い食品関係の事故は微生物汚染による食中毒だ。それなのに、細菌数が高いとされるレバ刺しや鶏刺しなどを、抵抗力の低い高齢者に安易に提供する飲食店は少なからずあるし、お客も何の疑問も抱かずに食べている。その一方で、残留農薬や食品添加物に対する怖がりようはすごい。栽培時に使った農薬や食品製造に使った添加物が原因で健康被害が生じた例はただの一度もないのにだ。 このように、実態以上の恐怖におびえているのは、農薬や添加物のような化学物質の場合、それが毒物になるかならないかはその量によって決まることが理解できていないから、
データから「構造」を発見する：より人間に近づく人工知能 2008年7月31日 サイエンス・テクノロジー コメント： トラックバック (1) Brandon Keim 生物学者のエルンスト・ヘッケルが作成した系統樹(現在は不正確だとされている)。 Image: WikiMedia Commons コンピューターがより人間らしく考えるのに役立つかもしれない、ある新しいパターン認識モデルが登場した。 7月28日(米国時間)刊行の『米国科学アカデミー紀要』(PNAS)に掲載されたこのモデルは、生のデータセットから出現する見込みが最も高いパターンの種類を判断する。 こうした処理は、人間が周囲の世界を理解する際に無意識のうちに使っているものだが、人工的な認識ツールでは一般に難しいとされてきた。 顔認識や系統学などに使われている現行の諸モデルでは、予想されるパターンの型があらかじめ特定されている必要があ
ちょっと前から隠れて物理を勉強している。使っている本は、山本義隆『新・物理入門』駿台文庫、である。出版社名を見ればわかる通り、これは高校生向けの参考書である。 物理を勉強したいのは、研究上の必要と個人的な興味と両方なのだが、研究上必要な部分については、ちゃんともっと専門的な本で勉強しているので、この本を読んでいるのは個人的な興味のためである。そもそもは、熱力学や統計力学のことをわかりたくて、畏友の物理学者・加藤岳生にいろいろ根掘り葉掘り質問していたら、彼が「小島さんの疑問に答えられる最もいい本は、山本さんの参考書ではないか」といったのだ。そして、「高校生向けの参考書だけれど、普通の大学生向けの物理の教科書には書いていない根源的な問いに関する説明が試みられている名著ですよ」とも付け加えてくれた。それで買ったのだ。ぼくは、拙著『算数の発想』NHKブックスや『ゼロから学ぶ線形代数』講談社などに、
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