航空自衛隊創設70周年ということで、各国の空軍参謀長を招聘するイベントが入間基地であり、F-35が来た。こないだ予行があって、その時もものすごい爆音で飛んでいた。
式典が今日あることは知っていて、何となく音も聞こえていたのでカメラを用意しつつ仕事をしていた。近くの森でカラスの群れが大騒ぎしていた。
いざ音が大きくなり、来るぞと思って窓からカメラを構えたときにはもういない。速すぎ。上空をパスした後、基地への着陸態勢で進入してきたタイミングで何とか撮れた。
黒い。なぜシャッター速度優先AEにしなかった＞俺。
F-15は入間航空祭に来るが、F-35やF-2はほぼ来たことがないと思う。家からF-35が撮れた貴重な機会であった。
コロナ禍や能登半島地震などで、入間ではここ数年ブルーインパルスが飛んでいない。11/3の入間航空祭では5年ぶりにブルーが飛ぶらしい。晴れてほしい。
先週土曜の遠征で走行距離44444km達成。高速走行中だったのでメーターの写真は残念ながら撮れず。
乗り始めたときは27000kmだったので、20年で17000km余。年間1000kmも走っていない。
2003年の火星大接近のときに、会社が好業績で賞与が多めに出た。それを元手に’95年式のMINIを中古で購入し、壊れたパーツを交換し、ヤレた塗装を全塗装し、まだ乗っている。乗り換える気はない。維持費で軽の新車3台分くらいは使ったかもしれない。4台分まではいかないだろう。かかったコストを補って余りある豊かな経験をさせてくれている。急に止まったり、始動しなくなったり、オーバーヒートしたり、ガソリンが漏れたり、いろいろあったが、JAFに入っていれば何とかなる。いまだ無事故なのは我ながら偉い。
目下の課題は、ライトが暗いのでLED化したい。余裕があればバンパーにオーバーライダーを付けてミラーもメッキに替えたい。
前にも書いたかもしれないが、アストロアーツのツイートや『星空年鑑』の付属ソフトで使われている地上風景の画像で、南東の地平線付近に停まっている車は私の車である。
撮影したときに駐車位置が悪くて写り込んでしまったもの。レタッチして消してもよかったが、良いアクセントになるから残そう、と言ったらそのまま使われている。
10/12（土）
圏央道から楽に行ける範囲で西〜西南西の低空が見えそうな場所ということで、鵠沼海岸あたりに行こうかと思ったのだが、IC から高速に乗るところで方面表示が「中央道」「関越道」の二択になっており、あれどっちだっけと思いながら間違えて関越道方面に行ってしまった。あほすぎる。
そのため圏央道を北上せざるを得ず、しょうがない、赤城山の西麓あたりに行こうと思い直した。関越道を渋川伊香保ICで降り、利根川河川敷に布陣。しかし低空の雲が多く、彗星は確認できなかった。コマだけ写ってるっぽいのが1枚だけあったが、どうにもならない。
群馬まで来たので低緯度オーロラが見えるかと思ったが、そちらももう消えていたようで空振り。上里SAで饅頭を買って帰る。
10/13（日）
天気予報が鉄板だったので午前中に出発。当初は富士山麓の富士ヶ嶺（旧上九一色村）に行こうと思っていた。昔、ヘール・ボップ彗星を見た思い出の地で、ゲンがいい。しかしGPVでは雲が出そうな予報だったので、茨城・栃木方面に変更。
なるべく西が平らで光害も少なそうなところということで、栃木県芳賀町の田園地帯へ。もう少し北上すれば高根沢町というところ。
Google Maps で布陣場所を考えていて気づいたが、この地域には「星宮神社」という、いかにも天体観測に御利益がありそうな名前の神社がたくさんある。全国に存在するようだが、栃木県南部には20社くらい集中している。布陣場所に一番近い星宮神社にお参りして、彗星が見られることをお祈りした。
ついでに、やはり布陣場所の近くにあった日枝神社にも参拝。こちらも地元の氏神様という風情。鎮守の森があり、雰囲気が良かった。シイタケ栽培の原木がたくさん置かれていた。
日没まで時間があったので「道の駅はが」へ。親への土産で梨を買う。温泉もあるらしい。
日没は17:07で、快晴だが西の低空だけ雲があった。金星とアルクトゥールスは見えていたので、金星とほぼ同じ高度の彗星もしばらくは大丈夫だろうと期待して待機。
日没の40分後くらいに彗星を発見。写真も撮れた。市街光や月明もあったが、彗星の存在は分かりやすかった。後半は雲に隠されたが、45分くらいは見えていた。コマの中央集光が強く、なかなかの彗星。高度5度くらいなのでコマも大気の吸収で赤く見えた。赤い彗星シャアじゃん。
尾は心眼で見れば5度くらいは伸びている感じ。上の画像でも雲の上まで伸びている。それにしてもこの彗星は青緑色の成分が全くない。
帰りの関越道は行楽帰りの車で大渋滞だった。
今年最大の天文イベントで、久々に彗星らしい彗星を見ることができた。ただしこれらの写真は画像処理で強調しているので、肉眼でこれほど見えるわけではない。市街地では双眼鏡がないときついし、「iステラ」などで位置を事前に把握していないと難しい。
コマの集光の強さは昨日が地球最接近だったおかげだと思うが、天気が良ければ今月はしばらくの間見えそう。他の人たちの写真を見ると、標高の高い場所の方がいいかも。今月は仕事も混んでいるので、自分はこれ以上の遠征はできそうにないが、これだけ見て撮れれば大満足。
こうして他の彗星を見ると、ヘール・ボップがいかに化け物だったかがよく分かる。あれは車を運転しながらでもフロントガラス越しに肉眼で見えていた。
10/11（金）
仕事で神田へ。バイト先の近く。有意義なお話をさせていただいた。
昼食後、少し散歩をしようと思い、高田馬場近辺を歩く。近くに二等三角点があることが分かったので見に行ったが、学校のグラウンドの中にあるらしく、下校する生徒さんがたくさんいたので入るのを断念。この歳で学校の近くをうろついていたら不審者以外の何物でもない。
三等、四等の三角点はたまにあるが、二等は珍しい。高田馬場駅から歩いて行ける場所なので、いつかちゃんと許可を取って見てみたい。
革靴で長距離を歩いたため、足の裏の皮が痛くなった。
平和賞は日本被団協が受賞。日本の人物・団体の平和賞受賞は佐藤栄作以来。
日本の原水禁運動が受賞候補として名前が挙がることは昔からあったが、そのたびに「でも、団体が分裂してるんだよね。受賞するとしても、どこがもらうんだ？」という話が出ていた記憶がある。
元々は「原水協」という団体だけがあったが、1961年に「原発みたいな平和利用はいいじゃん」という自民党・民社党系の人たちが分派して「核禁会議」という団体を作り、さらに残った原水協の中でも、「米国の核は悪だけど、ソ連の核は米帝に対抗するための核だから“良い核”」と共産党系の人々が冗談のようなことを言い出し、「いや、どの国の核も悪だろ」という社会党系の人たちと対立して、結局社会党系も出て行って「原水禁」という団体を作った。なので今でも3団体あるんですよね。詳細は以下の文書に載っている。2020年時点でもまだ軋轢が残っていることが分かる。理念やイデオロギーで集まった団体は必ず、理念やイデオロギーをめぐって分裂するものである。
結局、今回の賞はこれら3団体ではなく、被爆者の団体である被団協に授与された。まあそうするしかないしね。しかし、3団体の分裂に連動して、被団協の方も県によっては分裂している。詳しくは以下。
授賞のプレスリリースではそういうドロドロした歴史には一言も触れていないが、「反核なのに米国の核の傘に入るのはOKなのか？」「保有国によって“良い核／悪い核”があるのか？」「核兵器はNGだけど原発はOKなのか？」などなど、日本国内だけでなく世界でも、理想と現実の狭間でもがき続けているのが核をめぐる歴史である、という認識は重要。
クリアファイルに書類を入れていつも持ち歩いているが、いつの間にか紙がクリアファイルからはみ出して端っこがぼろぼろになる。A4きつきつサイズの鞄を使っているせいなのか、振動でだんだん紙がクリアファイルから飛び出すらしい。紙がクリアファイルに収まっている状態よりもはみ出している状態の方がエネルギー準位が低いのだろうか。ランダムに振動するなら、紙のはみ出しが増える方向にも減る方向にも等確率で遷移しそうなものだが、そうではないらしい。
汚らしいなぁと長年思いながら使っていたが、クリアファイルに紙を入れた状態で、別のクリアファイルをもう一つ、180度回転させた状態でかぶせてやればいいことに気づいた。なぜもっと早く思い付かなかったんだろう。
全く関係ないが、化学賞はまさかの機械学習が受賞（再）。計算機科学じゃん（再）。
たんぱく質はいろんな種類のアミノ酸が数珠つなぎになった構造だが、ただの鎖ではなく、特定の位置で折れ曲がり、全体が特定の3次元構造を取る。この構造に特定の分子だけがうまくはまり込む、といったことでたんぱく質のいろんな機能が実現されている。生物の体内で起こっている化学反応はだいたい全部これ。
だが、アミノ酸の配列がすべて分かっても、そのたんぱく質がどこでどんな風に折れ曲がってどんな3次元構造をとるかを予測するのは大変むずかしかった。もしこれを簡単に求めることができれば、新薬の開発とか生命機能の解明とかが超楽になる。このたんぱく質の folding の問題を計算機で解く方法を確立したのが今回の受賞者3人。
賞金の 1/2 を獲得した Baker は Rosetta というプログラムを開発し、望みの立体構造を持つ（自然界に存在しない）たんぱく質のアミノ酸配列を求めて実際にこれを作ることに成功した。
あとの2人は DeepMind という会社で、例の囲碁 AI「AlphaGo」とかを開発し、さらに Transformer というしくみを使った AlphaFold2 というAIプログラムを開発して、たんぱく質のきわめて精度の良い構造予測を可能にした。
Transformer はもともと機械翻訳とか文章の生成とかをおこなう大規模言語モデル (LLM) に使われていたが、その肝は「注意機構 (attention)」というやつで、単語列の中で「この単語とこの単語が意味的に強く結びつく」という重み付け処理を機械学習のシステムに組み込んで、ある種の文脈理解能力を実現したもの。これによってAIが飛躍的に賢くなったのはご存じの通り。ChatGPT とかは全部これを使っている。
たんぱく質が立体構造を取るときも、アミノ酸の鎖の中で「このアミノ酸とこのアミノ酸は引き合いやすい」というような、「アミノ酸の文脈」とも呼べるような要素が構造を作る上でカギになる。そこで、Transformer 入りのニューラルネットを使ってアミノ酸配列から正しい立体構造を求められるように学習させたのが AlphaFold2 で、これが大変に成功した、ということらしい。
