2026年10月29日号

3I/ATLASは、別の恒星からやって来るのが観測された天体として、史上まだ3つ目にすぎない。2025年12月、ジェームズ・ウェッブ望遠鏡が、その氷の核を取り巻くちりを調べた。

温かいちりは赤外線で輝く。岩石をつくる鉱物であるケイ酸塩は、10マイクロメートル付近にこぶ状の盛り上がりを残す。太陽系の彗星では、このこぶにしばしば結晶の痕跡が見られる。ところがここでは、こぶはなめらかだ。

最もよく合うのは、結晶ゼロ。多くても5.3%だ。ちりは非晶質で、ガラスのように乱れている。彗星では、結晶はかつて加熱されたちりであることを物語る。このちりは、ほとんど加熱されていなかった。

他のチームは、そのガスから、30ケルビン未満で生まれたことを示す手がかりを見つけていた。ちりもそれと一致する。この彗星はおそらく、故郷の円盤の冷たく静かな片隅で成長した。かき混ぜられることは少なく、熱もほとんどなかった。

出典：JWST/MIRI Observations of Amorphous Silicates in Interstellar Comet 3I/ATLAS, https://arxiv.org/abs/2610.37540

平原で火事が、どの方向にも同じ速さで広がっている。あなたはその周りに、リアルタイムで、レンガを1つずつ積んで壁を築く。火を閉じ込めるには、どれだけ速く築けばよいだろうか。

数学者のAlberto Bressanは、その答えを長く予想してきた。火が広がる速さの2倍を超える速さだ。まだ誰もそれを証明できておらず、それをかわす方法も見つかっていない。

彼は今回Luca Talaminiとともに、火の速さの1.626倍ではけっして足りないことを示した。これまでの限界値は1.5だった。証明では、焼けた土地を一対のシャボン玉と比べる。

壁が1つのループとして閉じる場合については、決着がついた。2を超えなければ、火は逃げ出す。もっと安上がりな戦略があるとすれば、奇妙な壁が必要になる。その唯一の役目は、火にのみ込まれる前に、火の勢いを遅らせることだ。

出典：On the Minimum Speed for a Fire Blocking Problem, https://arxiv.org/abs/2610.36919

1974年に予言された衝突がある。ニュートリノが原子核全体に一度にぶつかってはね返るというものだ。原子核まるごとが関わるので、数キログラムの検出器でもとらえることができる。

CONUS+は、スイスのライプシュタットにある原子炉の炉心から20.7メートルの位置に置かれている。重い遮蔽体の中で、5.6キログラムのゲルマニウム結晶が、このごく小さな衝撃を待ち受けている。

2025年2月から2026年7月までに、チームはこうした事象を1,555個数えた。理論の予測は1,701個で、誤差の範囲内に収まっている。ブラインド解析を経て、信号は、その不確かさの10.2倍の大きさがある。

原子炉のそばでのこの衝突の測定としては、最も精密なものだ。弱い力のパラメータの一つも絞り込んでいる。もう1年分のデータがあれば、統計誤差は約5%まで縮むだろう。

出典：High significance measurement of reactor coherent elastic neutrino-nucleus scattering on germanium by CONUS+, https://arxiv.org/abs/2610.37318

小さな系外惑星の大きさは、2つの値のまわりに集まっている。地球の幅の約1.3倍と2.4倍だ。大きいほうは、厚い水素の大気を保っていると考えられている。小さいほうは、それを失ったと考えられている。

よく知られた考えでは、惑星形成の終わりごろに起きる巨大衝突が原因とされる。衝突で岩石が溶け、灼熱の表面がガスを吹き飛ばすというのだ。これで決まりだろうか。

上海とイェール大学の2人の研究者が、衝突のエネルギー収支をすべて計算し直した。衝突天体の質量はすべて重力を強める。一方で、その金属の核は沈み込み、融解が熱を吸収し、上層大気はほとんど温まらない。

シミュレーションした1億個の惑星全体で、衝突はたいてい惑星が水素を保つ助けになっていた。したがってサブネプチューンは、スーパーアースより重い岩石の内部を隠しているのかもしれない。将来の望遠鏡は、それらの質量を測り、大気を調べることで確かめられる。

出典：Retention of primordial atmospheres through giant impacts, https://arxiv.org/abs/2610.36446

ロボット式の股関節装具は、体の筋肉にとって歩行を楽にしてくれる。しかしその調整には、ふつう新しい装着者ごとに長いセッションが必要になる。

ニュージャージー州のチームは、かわりにコンピューターの中で装具を訓練した。相手は304本の筋肉をもつ仮想の体で、その大きさや歩き方はランダムに変えた。目標は、その筋肉が消費するエネルギーを減らすことだ。

その後、8人の実際の成人が、調整を一切せずに装具をつけてトレッドミルの上を歩いた。呼気分析装置が彼らの負担を記録した。電源を切って装着した場合と比べて、エネルギー消費は18.3%減った。全員が恩恵を受けた。

難点は、5.9キログラムの装置そのものが13.1%の余分なコストを生むことだ。それでも6人は、装置なしのときより少ないエネルギーで歩き、最大で24%少なかった。フレームを軽くすれば、その差は広がるはずだ。

出典：Multi-Agent Reinforcement Learning of Co-Adaptive Hip Exoskeleton Control (MARL-Exo) for Metabolic Energy Reduction, https://arxiv.org/abs/2610.37441

チャットボットに、1から30までの乱数を1つ求めてみよう。答えはすぐに返ってくる。人々はこうした答えを、同点の決着をつけたり、仮想のコインを投げたりするのに使っている。だが、それはどれほどランダムなのだろうか。

ある研究者が、各モデルがそれぞれの数に与える正確な確率を計算した。サンプリングも当て推量もない。対象はオープンモデル18系統、5つの範囲、2台の異なるコンピュータだ。

チューニングは、素のモデルをチャットアシスタントに変える。調べた15組すべてで、チューニングは答えの均等さを下げた。あるアシスタントは、ほぼ毎回17と答える。チューニング前の版は、17を特別に好んではいなかった。

チューニング済みモデルは、1や最大の数をほとんど口にしない。10の倍数を避け、多くは奇数に傾く。対策は簡単だ。本物の乱数生成器に選ばせ、その結果をモデルに渡せばよい。

出典：3, 7, 14, 17, 42: Instruction Tuning Installs and Sharpens Number-Choice Heuristics in Language Models, https://arxiv.org/abs/2610.36178

AIの影響を最も受けやすい米国の職業を考えてみよう。そこでは学校教育を1年受けるごとに、賃金が約7.5%上がっていた。ChatGPT以降は、約6.9%だ。

ブエノスアイレスの3人の経済学者が、2018年から2026年半ばまでの米国の賃金調査を比較した。ChatGPTの公開が、この期間を2つに分ける。彼らは、ソフトウェア開発者や会計士のようにAIにさらされた職業を、トラック運転手やウェイターと対比させた。

彼らの考えはこうだ。AIは書き留められた知識を配ってくれるので、学校で教わることの希少性が下がる。一方、実践を通じて身につけたノウハウは、機械からそう簡単には得られない。

実際、それらの職業では、初期の経験が今ではわずかに多く報われている。しかし約18年を過ぎると、経験を1年積み増すごとの見返りは小さくなる。一部のスキルは、古い働き方に結びついているようだ。著者たちはこれを予測ではなく、価格の付け直しと呼んでいる。

出典：Practice Makes Perfect: Tacit Knowledge, Generative AI, and Returns to Schooling and Experience, https://arxiv.org/abs/2610.36008

ロープを切ると、端がほつれる。古典的な説明には3つの要素が必要だ。ねじれ、ロープを引っ張る力、そして糸どうしの摩擦である。

マサチューセッツ大学のチームは、何もしない状態でばねのように巻いているより糸を使った。より合わせてから切っても、束は固定されたままだ。それを押さえるスリーブはない。

彼らのシミュレーションでは、摩擦はほぼ完全に取り除かれている。それでも形がふさわしければ、つかむものが何もなくても束はほどけない。それぞれの糸は好みの形から押し出され、隣の糸を押し返すのだ。

ただし巻きが足りないと、束は亀裂が広がるように端からほどけていく。まっすぐな糸を含む一部の形は、どれほど摩擦があっても救えない。技術者はこの境目を利用して、ひとりでにほどける繊維をつくれるかもしれない。

出典：No friction required: Self-locking in entangled assemblies of curved filaments, https://arxiv.org/abs/2610.36330

火山の噴火、砂嵐、コーヒーミル。ぶつかり合った粒は電気を帯びる。その理由を、物理学者たちはいまだに完全には説明できていない。さらに奇妙なことに、同じ材料の2つの粒が、反対の電荷を帯びることがある。

韓国のKAISTのチームは、衝突の熱に注目する。2つの粒は同じ量の熱を受け取ると仮定する。すると小さいほうがより温まる。その熱を吸収する物質が少ないからだ。

1000分の数度というこの温度差が、電圧を生む。熱電対の原理であるゼーベック効果だ。そして電荷が、一方の粒からもう一方へ流れる。

向きを決めるのは材料だ。彼らの計算では、石英の小さな粒はマイナスに、大きな粒はプラスになる。ナイロンでは逆転し、小さな粒がプラスになる。どちらの傾向も、実験ですでに報告されていた。

出典：Tribocharging of Granular Materials Dictated by Geometric and Thermoelectric Effects, https://arxiv.org/abs/2610.36757

小さな結晶は、2枚の鏡の間のように、面と面の間に光を閉じ込めることができる。そのため、微小なレーザーの候補になる。だが、ひびが1本入るだけで、閉じ込められた光は失われてしまう。

インドのハイデラバード大学の化学者たちは、オレンジ色に光るそうした結晶を、わざと割った。道具は原子間力顕微鏡の探針の先端で、小さなハンマーのように使われた。

次に、破片を押し戻して接触させた。するとひびが消えた。別々になった2つの破片が、ふたたび1つの結晶に融合することさえあった。光を導く6つの結晶で、戻った光は32%から99%だった。

幅31マイクロメートルの結晶では、光の共鳴がひびのところで消えた。修復後、共鳴は戻り、無傷の結晶と一致した。ただし、修復された部分はやわらかくなっている。剛性が約3分の2に下がるのだ。

出典：Fracture Mechanics and Self-Healing in Molecular Crystal Resonators for Lasing, https://arxiv.org/abs/2610.36692