早稲田大学英語教育センター教員公募

Center for English Language Education Faculty Recruitment Information

－「TWIns」では、どんな研究が行われている？

 東京女子医科大学 × 早稲田大学

早稲田大学の工学の技術、東京女子医科大学の医療の技術を組み合わせ、 今までにない新しい医療機器の開発を行っています。

早稲田大学の岩﨑研究室では、膝の靱帯断裂の治療に用いる、体内で再生する治療機器を東京女子医科大学と共同開発しています。

学部 × 学科

あらゆる生命系の実験ができる、学生実験室があります。

先進理工学部生命医科学科と創造理工学部総合機械工学科の学生たちが それぞれの専門を活かし、共同で研究を行っています。

先進理工学部生命医科学科、武岡研究室のナノシートと呼ばれる厚さ数十～数百ナノメートルの高分子超薄膜の技術と、創造理工学部総合機械工学科、岩田研究室の電子デバイスの基盤技術を融合させ、ナノシート上にエレクトロニクスを実装する取組みを行っています。

ナノシートは生体適合性が高いため、電子化することで皮膚一体型のデバイスが実現可能であり、例えば皮膚密着型のウェアラブルチケットとして、イベント会場等への応用が期待出来ます。

研究室 × 研究室

壁に仕切られない実験スペースで、分野の異なる様々な研究が行われています。

ここはオープンラボと呼ばれる研究室ごとの仕切りのない実験スペースで、海外では珍しくないですが日本で導入している研究施設はまだ数少ないです。TWInsでは、先進理工学部生命医科学科の全研究室がここで研究活動を行っています。

仕切りがないことで他研究室の実験の様子もわかりやすく、「なにをやっているの？」というところから、共同研究のヒントが見つかることも。

また、TWInsの1階では、教育学部生物学専修と先進理工学部電気・情報生命工学科という異なる学部学科の学生たちが、隣接する同じフロアで研究活動を行っています。

いかがでしたか？少しTWInsでの活動を知っていただけたでしょうか。

今後もTWInsで行われる様々な先進的研究をご紹介していきます。

この度、公式youtubeチャンネルも開設したので、ぜひチャンネル登録をお願いします！

TWIns(東京女子医科大学・早稲田大学 連携先端生命医科学研究教育施設) – YouTube

演題：自然とつながるデライトフルな建築へ

Delightful Architecture that connects with Nature

日時：2022年6月29日(水)10：40～12：10

会場：オンライン（Zoom）による開催

講師：川島 範久（明治大学 講師）

対象：学部生・大学院生、教職員、学外者、一般の方

参加方法：下記URLより事前登録を行ってください。

https://zoom.us/webinar/register/WN_2y9xXuhKR5avkrIU73MVOA

ご登録後、ウェビナー参加に関する確認メールが届きます。

主催：早稲田大学 創造理工学部　建築学科

問合せ：早稲田大学 理工センター 総務課

TEL：03-5286-3000

演題：ダイズおよびイネの生育を促進する土壌微生物の単離解析と利用

日時：2022年6月10日(金)16：00～17：30

会場：オンライン（Zoom）による開催

講師：大津　直子（東京農工大学農学研究院　生物生産科学部門　教授）

対象：学部生・大学院生、教職員、学外者、一般の方

参加方法：　事前申込先：[email protected]

「お名前」「所属」「メールアドレス」「講演会参加の目的」を明記下さい。

早稲田大学の学生の場合は、学籍番号もご記入ください。

申し込みいただいた方に、zoomアドレスをお送りします。

主催：早稲田大学 先進理工学部　生命医科学科

問合せ：早稲田大学 理工センター 総務課

TEL：03-5286-3000

2022年度 基幹・創造・先進理工学部一般入試（2月16、17日実施）の「数学」「物理」「化学」「生物」「空間表現」の記述解答問題について、出題の意図を公表いたします。

●2022年度理工一般　出題意図（数学）
●2022年度理工一般　出題意図（物理）
●2022年度理工一般　出題意図（化学）
●2022年度理工一般　出題意図（生物）
●2022年度理工一般　出題意図（空間表現）

※一般入試問題およびマーク解答問題の解答については、こちらを参照ください。

演題：Research and Design  -Focusing on “Baby Rooms”-

日時：2022年5月11日(水)10：40～12：10

会場：オンライン（Zoom）による開催

講師：仲　綾子（東洋大学ライフデザイン学部人間環境デザイン学科 教授）

対象：学部生・大学院生、教職員、学外者、一般の方

参加方法：時間になりましたら下記URLよりご入室下さい。

https://zoom.us/j/99452664180?pwd=SXNGeURVa09TSHJTT0lzRUxBWXlEQT09

主催：早稲田大学 創造理工学部　建築学科

問合せ：早稲田大学 理工センター 総務課

TEL：03-5286-3000

早稲田大学応用化学科教員公募

早稲田大学応用数理学科教員公募

宇宙線の鉄・ニッケル成分の最高エネルギー領域に至るスペクトルを測定

発表のポイント

国際宇宙ステーション（ISS）搭載の宇宙線電子望遠鏡（CALET）が、世界で最も高いエネルギー領域での宇宙線の鉄とニッケル成分の高精度な観測に成功した

これまで測定された宇宙線スペクトルの形状はスペクトル全体の総合的理解が困難な状況であったが、CALETの測定結果は、首尾一貫した実験的描像を描くことを可能にした

CALETで得られた信頼性の高い宇宙線原子核スペクトルは、天文学の他分野でも使用される重要な基礎データとなり得る

早稲田大学理工学術院主任研究員（研究院准教授）赤池陽水（あかいけようすい）、シエナ大学研究員Caterina Checchia、Francesco Stolziと、国立研究開発法人宇宙航空研究開発機構（JAXA）及び国内他研究機関、イタリア、米国の共同研究グループは、早稲田大学理工学術院名誉教授 鳥居祥二（とりいしょうじ）が代表研究者を務める国際宇宙ステーション（ISS）の「きぼう」日本実験棟の船外実験プラットフォームに搭載された宇宙線電子望遠鏡（CALET: 高エネルギー電子・ガンマ線観測装置）を用いて、銀河宇宙線中の鉄とニッケルの世界最高エネルギー領域に至る高精度なスペクトルの観測を成功しました。

ISSで５年間以上の定常観測を継続しているカロリメータ型検出器CALETは、核子あたり10ギガ電子ボルトから2.0テラ電子ボルトの広いエネルギー領域で、宇宙線中の鉄成分のスペクトル^*3、*4の高精度直接観測を行い、テラ電子ボルト領域に至るまでスペクトルの冪(べき)は-2.60で一定であることを測定しました。さらに、宇宙線中のニッケル成分についても、核子あたり8.8ギガ電子ボルトから240ギガ電子ボルトの領域で観測を行い、鉄成分と同様にスペクトルの冪(べき)は-2.51で一定であることがわかりました。今回の結果は、より軽い原子核のスペクトルに一般的に見られているスペクトルの硬化が存在しないことを示しており、今まさに活発に議論されている銀河宇宙線の加速^*5・伝播機構のモデル検証のために重要な情報を提供するものです。これまでの観測結果との比較を含めて、研究コミュニティへ速報する意義があると判断され、鉄成分の結果は2021年6月14日に、ニッケル成分は2022年4月1日に、それぞれ国際学術雑誌『Physical Review Letters』誌に掲載されました。

宇宙線は約100年前に発見されて以来、素粒子や宇宙の謎を解明する重要な情報をもたらしてきました。しかし、高エネルギーの宇宙線がどこでどのように加速されるのかは、まだ未解明な部分が多く残されています。これまでの多岐にわたる観測から、我々が住む銀河系内を起源とする宇宙線(銀河宇宙線)は「超新星爆発に伴う衝撃波で加速され、銀河系内を星間磁場により拡散的に伝播して地球に飛来する」という“標準モデル”による理解が一般的です。

このモデルでは、地球で観測される宇宙線スペクトルの形状は単調な冪型(べきがた)のスペクトル（指数関数形状のスペクトル）が予測されます。しかし、近年の気球や人工衛星、ISSによる直接観測で、陽子やヘリウム、さらに炭素や酸素などの原子番号(電荷：Z)が６程度以下の軽い原子核では、単純な冪形状からのズレ「スペクトル硬化」が報告されています。これは“標準モデル”では理解できない結果であり、宇宙線の加速・伝播機構モデルについてパラダイムシフトの必要性を示唆しており、その解釈をめぐって現在活発な研究が繰り広げられています。その解明の重要な鍵となるのが、星の核融合反応による元素合成の最終段階で生成される鉄(Z=26)とニッケル(Z=28)です。これより重い原子核は、星が超新星爆発を起こす直前にはほとんど存在しないため、この鉄とニッケルが星の進化の最終段階や加速機構の直接的な情報をもたらす重要な宇宙線成分となっています。

鉄成分のエネルギー領域は、これまで磁気スペクトロメータ (PAMELA, AMS-02) とカロリメータ(ATIC, CREAM, NUCLEONなど)の2種類の検出器によって別々に観測されていましたが、全領域を単独の検出器で高精度に観測できたのは今回のCALETの観測が初めてです。また、ニッケル成分の観測はその存在量の少なさゆえに、高エネルギー領域での高精度な観測はこれまでほとんど行われていませんでしたが、今回観測に成功しました。

これらの観測結果から得られた重要な成果として、鉄とニッケルのエネルギースペクトルは誤差の範囲内で単一冪の形をしており、軽い原子核で観測されていたスペクトルの硬化について否定的な結果です。最終的な結論は、今後のさらに高統計かつ高エネルギー領域での観測の結果で確認する必要がありますが、今回のCALETの測定結果は、宇宙線の加速・伝播機構モデルにおける積年の懸案事項を解決し、首尾一貫した実験的描像を描くために重要な示唆を与えることが期待されます。さらに、信頼性の高い宇宙線原子核スペクトルは、天文学の他分野でも使用される重要な基礎データになりえます。

【論文情報】

・雑誌名：Physical Review Letters 126, 241101, 2021
・論文名：Measurement of the Iron Spectrum in Cosmic Rays from 10 GeV/n to 2.0 TeV/n with the Calorimetric Electron Telescope on the International Space Station
・著者名：O. Adriani et al. (CALET Collaboration), corresponding Authors: Yosui Akaike, Caterina Checchia and Frncesco Stolzi
・DOI: 10.1103/PhysRevLett.126.241101
・紙面掲載：Volume 126, Issue 24, 14 June 2021

・雑誌名：Physical Review Letters 128, 131103, 2022
・論文名：Direct Measurement of the Nickel Spectrum in Cosmic Rays in the Energy Range from 8.8 GeV/n to 240 GeV/n with CALET on the International Space Station
・著者名：O. Adriani et al. (CALET Collaboration), corresponding Authors: Yosui Akaike, Gabriele Bigongiari, Caterina Checchia and Frncesco Stolzi
・DOI: 10.1103/PhysRevLett.128.131103
・紙面掲載：Volume 128, Issue 13, 1 April 2022

ウェブ掲載：

宇宙航空研究開発機構 JAXA https://humans-in-space.jaxa.jp/kibouser/pickout/73228.html

早稲田大学 https://www.waseda.jp/top/news/79755

(1)これまでの研究で分かっていたこと

近年の目覚ましい発展により明らかになってきた、エックス線やガンマ線を含む宇宙における高エネルギー放射の最終的な理解には、その源となっている荷電宇宙線^*2解が必須となります。これは、電波や赤外・可視光等の電磁波スペクトル^*3に，黒体輻射(ふくしゃ)に代表される熱的放射を観測しています。これに対し、冪型スペクトルによって特徴づけられる非熱的放射の背景には必ず宇宙線の加速^*5と伝播が隠されているためです。

地球に降り注ぐ宇宙線、そのなかでも特に銀河宇宙線を観測するには、大気の希薄な高い高度で直接捉える(直接観測)ことが不可欠です。そのため、国内外で飛翔体を用いた様々な装置が考案され観測が実施されてきました。この結果、「超新星残骸における衝撃波によって加速され、銀河磁場によって拡散的に伝播して銀河外へ漏れ出す」という”標準モデル“による理解が進んでいます。

さらに2000年代に入って以降、素粒子実験で開発された粒子検出技術を駆使した宇宙線の直接観測が本格化し、南極周回実験や宇宙空間における観測が実施されています。その結果、陽子、ヘリウムや炭素、酸素等の主要な原子核成分に対し、単純な冪形状からのずれ、「スペクトル硬化」が示唆されています。これは宇宙線の加速や伝播機構に新たな仮説を導入した理論モデルの必要性を示唆しており、数多くの理論モデルが提案され、活発な議論が繰り広げられています。宇宙線の主成分である陽子についは、CALETの観測でもスペクトルの硬化を既に報告していますが、ヘリウム、炭素、酸素などの原子番号(電荷：Z)が６程度の軽い元素と、鉄、ニッケルといった重い元素におけるスペクトルの高精度観測による、両者のスペクトル構造の違いに注目が集まっています。

(2)今回の研究で新たに実現しようとしたこと、明らかになったこと

現在の宇宙線の直接観測は、主に磁気スペクトロメータとカロリメータの２種類の検出器による観測が主流です。

磁気スペクトロメータは磁場を持つ検出器で、通過する粒子の曲がり具合とその向きから粒子の運動量と電荷の正負を測定する検出器です。原理的に高精度な観測を達成することが可能ですが、観測エネルギーがテラ電子ボルト以下に制限されます。その代表的観測装置であるAMS-02はISSにおいて、2011年から現在まで観測を継続し、鉄までの重原子核成分について高精度な観測結果を報告しています。

カロリメータ型検出器は、高エネルギーの入射粒子が生成する粒子シャワーを、厚い物質量を持つ検出器で吸収することでエネルギー測定します。このため、高エネルギー領域での観測に適しており、その代表例としてCALETがあげられます。CALETは世界で初めての宇宙空間での観測のために開発された本格的なカロリメータ型検出器です。そして、広いエネルギー測定範囲と確実な装置較正により、磁気スペクトロメータと従来のカロリメータ型検出器によってカバーされていた領域を単独の検出器として初めて観測し、AMS-02では困難なテラ電子ボルトを上回る高いエネルギー領域まで原子核成分の観測を達成しています。

(3)そのために新しく開発した手法

CALETは2015年8月にISSに搭載され、同年10月より宇宙線観測を開始し、現在まで5年以上観測を順調に継続しています。原子核のエネルギースペクトルを測定するためには、高い電荷選別性能とエネルギー測定性能を持つ検出器で長期間観測し、データを蓄積する必要があります。CALETは日本の本格的な宇宙線観測装置で、特に高エネルギー電子の観測に最適化されていますが、図１に示すように原子番号(Z)が１から28の陽子からニッケルまで、エネルギーと種類を判別できる電荷測定性能と1ギガ電子ボルトから1ペタ電子ボルト^*1の6桁に及ぶ広いエネルギー測定性能を持ち、陽子や原子核成分の観測にも優れた測定性能を発揮します。

CALETは図２に示すように３種類の検出器を組み合わせて構成されている装置です。検出器上部に電荷測定器（Charge Detector: CHD）を配置し、入射粒子の電荷を測定します。中央の解像型カロリメータ(Imaging Calorimeter: IMC)は、粒子が入射した位置と飛来した方向を測定します。最下部の全吸収型カロリメータ(Total Absorption Calorimeter: TASC)は、地球大気より厚い物質量を持ち、高エネルギーの入射粒子が生成するシャワー粒子のエネルギーを測定します。この3つ検出器から得られる情報を統合することで、その宇宙線について知るべきことがほとんどわかります。特にTASCの厚さや使われている物質と信号の読み出し方法によって、どれだけ高いエネルギーの粒子まで観測することができるかが決まるのですが、CALETはとりわけここが従来の観測装置に比べて高い性能を持っています。

図３はテラ電子ボルト領域のエネルギーを持つ鉄の原子核の観測例を示しています。上層から入射しCHDを通過した鉄がIMC内で核相互作用によって粒子シャワーを起こし、シャワーエネルギーがTASCによって測定されます。入射粒子のエネルギーがほぼ全て吸収される電子とは異なり、検出器からの漏れ出しは大きくなりますが、シャワーエネルギーの測定精度は高く、テラ電子ボルト領域まで含めて一様なエネルギー応答を有しています。これは磁気スペクトロメータでは得られない重要な特徴です。さらに、CHDとIMCを組み合わせること入射粒子の核種を正確に決定することができます。

(4)今回の研究で得られた結果及び知見

2015年10月13日から5年間以上にわたる継続的な観測で得られたデータを用いて、CALETにより測定された鉄とニッケルのエネルギースペクトルを図４に、他の観測データと比較して示します(赤点)。

黄色のバンドはCALETの観測に伴う現時点での統計誤差であり、緑色のバンドは系統誤差を含む全誤差です。図に示されているように、CALETの鉄のスペクトルの絶対値はAMS-02に比べて有意に低い観測結果でしたが、スペクトルの形状はAMS-02ともよく合致した結果となっています。一方CALETのニッケルの結果は、まだエネルギー領域が200GeV/nに限られるものの、鉄とのスペクトルの比はエネルギーによらず一定の値を示しており、両者がほぼ同じ加速・伝播機構で説明できることを示しています。

カロリメータによる原子核測定は独自の利点はあるものの難しさも大きく、系統誤差の見積もりも容易ではありません。CALETでは、加速器ビームによる性能検証実験やシミュレーション計算を駆使して詳細な系統誤差の評価を実施しています。さらに、鉄のスペクトルはAMS-02以外の多くの観測結果とは、誤差が大きいものの絶対値を含めて一致する傾向を示しています。AMS-02との絶対値の違いについては、まだ未知の系統的誤差に関する慎重な相互検証が必要です。

さらに、CALETは今後の観測データの蓄積により、原子核あたり100 テラ電子ボルト領域に至る陽子・原子核スペクトルを決定することで、電荷に比例する加速限界の発見を目指します。これは、超新星残骸における衝撃波加速のエネルギー上限に対する直接検証となります。一方、加速限界が見られず冪スペクトルが100テラ電子ボルト領域まで伸びている場合も、非常に重要な観測結果となります。衝撃波近傍における磁場増幅等により加速限界が実際に増大しているということを、荷電粒子の観測により直接示すことになるためです。

(5)研究の波及効果や社会的影響

CALETの観測には国内外から多くの関心が寄せられ、特に観測項目の一つである暗黒物質は宇宙における最大の謎の一つとして、新聞雑誌だけでなく国外向けのTV番組などでも放映されています。このことにより、CALETの科学成果だけでなくISSにおける「きぼう」の意義が再認識されるという成果も挙がっています。今回の成果もこれに続く波及効果を生むと期待されます。

(6)今後の課題

これまでに観測された荷電宇宙線のスペクトルは、硬化の現象が陽子、ヘリウムや炭素、酸素では既に確認されています。しかしスペクトル硬化の原因として提案されている理論モデルの正否の判定には、ここで報告した鉄やニッケルのようなさらに重い原子核におけるスペクトルのより精密な測定が非常に重要になります。さらに、ホウ素/炭素比のエネルギー依存性の観測も重要な役割を果たします。鉄やニッケルは星の元素合成過程の最終段階で生成され、超新星爆発に伴う衝撃波で加速され星間空間に放出される一次成分のみで構成されていますが、ホウ素は一次成分の宇宙線が銀河内を伝播中に星間物質と相互作用してできる二次的な成分です。このため、両者の測定が加速機構に加えて銀河内伝播の拡散過程を定量的に理解する上で重要になります。CALETはホウ素/炭素比テラ電子ボルト領域までの観測も実施しており、これまでの観測結果を総合することにより、スペクトル硬化の解明への貢献が可能になると考えられます。

(7)用語解説

*1 電子ボルト

エネルギーの単位です。1ボルトの電位差を抵抗なしに通過した際に電子が得るエネルギーが1電子ボルトです。ここではその10⁹倍のギガ電子ボルト、10¹²倍のテラ電子ボルト、10¹⁵倍のペタ電子ボルトのエネルギー領域を扱っています。

*2 スペクトル硬化

冪の絶対値が小さくなる方向のスペクトル変化を表し、エネルギーに対する流束の減少割合が減っていくことを示します。逆に、エネルギーに対する流束の減少割合が増えていくことは、スペクトルの軟化と呼ばれています。

*3 宇宙線

宇宙空間は、何もないように見えますが、じつはとてもたくさんの粒子が飛んでいます。それらは陽子・原子核、電子などの粒子で、宇宙空間で手をかざしたら一秒間に100個以上が手にあたるほどたくさん飛んでいます。そのような粒子を宇宙線と言います。宇宙線は約100年前に発見されて以来、常に物理学の最先端テーマでした。宇宙線の研究から、陽電子や中間子の発見など、人類の知識を大きく広げる成果があがっています。宇宙線は、太陽や天の川銀河（地球がある銀河系）など宇宙の様々な場所から飛んできます。特に高いエネルギーをもったものは、私たちが暮らす太陽系の外からはるばるやってきています。そのうち特に銀河系内の超新星爆発などで加速された宇宙線は銀河宇宙線と呼ばれています。

*4 スペクトル

本稿ではすべてエネルギースペクトルの意味で用いています。横軸をエネルギー、縦軸を流束とした図をエネルギースペクトルと言います。全宇宙線スペクトルは冪形状となっていて、その冪の値は大体 -2.7程度ですので、高いエネルギ―になるにつれ急激に流束が減少します。

*5 宇宙線加速

高エネルギーの宇宙線がどこからきてどのように加速されたのか（＝高いエネルギーを得たのか）についてのもっとも有力な説明は、「超新星爆発」です。超新星爆発とは、質量の大きな星がその一生の最後に起こす爆発で、そのとき甚大なエネルギーが放出されます。そのエネルギーによって加速されて地球まで飛んできた粒子が高エネルギーの宇宙線だと考えられていますが、加速されるメカニズムの詳細については、まだわからない点が多く残されています。

早稲田大学基幹理工学部数学科教員公募

公募要領_早稲田大学社会環境工学科

作業内容や環境が変化しても行動をリアルタイムに決定・実行可能な深層予測学習型のロボット制御技術を開発

本制御技術がロボット工学分野で最高峰を誇る国際学術誌Science Roboticsに掲載

早稲田大学理工学術院の尾形 哲也（おがた てつや）教授と日立製作所の研究グループは、ロボットの過去の学習内容と現実との差を認識し、次の行動をリアルタイムに決定・実行可能な、深層予測学習型のロボット制御技術を開発しました。本成果は国際学術誌「Science Robotics」に掲載^*1されました。 本誌はScience誌の姉妹誌であり、2021年7月時点のインパクトファクタ（IF=23.748）はロボット工学分野で最高峰を誇ります^*2。

本ロボット制御技術は、生体の脳の働きを解釈可能な自由エネルギー原理^*3を参考に、過去の学習内容と現実の差が最小になるように次の動作を決定・実行可能な計算アルゴリズムを考案したもので、未学習の作業内容や環境に対してもロボットが次の作業を柔軟に実行することができます。さらに本技術では、複数の予測モデルのうち、ロボットが状況に応じて予測モデルをリアルタイムに切り替えることで、急な作業内容や環境の変化にも柔軟に対応可能です。

今後、状況が変わりやすくロボットの導入が困難であった作業現場に本技術の適用を図ることにより、ロボットの適用範囲を拡大し、社会の労働力不足の解決をめざします。

※現場の状況とモデルの予測誤差を最小化する深層予測学習のロボット制御技術を用いて、自律的にドアを開け通過する機能を実証（動画）

■開発した技術の詳細

１．脳機能を参考とする深層予測学習技術

従来の機械学習では、ロボットが多様な作業に適用できるように、大規模なデータを用い最適な予測モデルを構築する方式が主に用いられてきました。しかし、実際にはロボットは想定外の事象に遭遇するため、事前に全ての状況に対応できる予測モデルを構築することは困難でした。そこで本研究では、予測モデルの不完全性を前提とし、現場の状況とモデルの予測誤差を最小化するアルゴリズム「深層予測学習」を考案しました。本技術は、生体が実世界と脳の予測誤差が最小となるように振る舞うことを説明する「自由エネルギー原理」を参考に開発したもので、ロボットは視覚運動情報に基づき近未来の状況を予測し、現実との誤差（ギャップ）を最小とするように次の動作を指令します。ロボットは学習時と現実の差を許容しながらリアルタイムに動作を調整し続けることで、未学習の状況下でも柔軟に作業可能です。

２．深層予測学習を用いた動作生成技術

ロボットの機械学習は従来、所望の動作を獲得するまで膨大な数の試行錯誤をすることで、人が考え付かない効率的な動作を獲得できる反面、機械学習に手間と時間を要することが課題でした。本技術では図2に示すように、人が遠隔操作によりロボットに必要な動作を複数回教示し(Step1)、さらに計算機内で数時間学習するだけで(Step2)、所望の動作をプログラミングレスで獲得できる手法を開発しました。ロボットが作業を実行する際には(Step3)、学習内容である過去の経験を想起し現実と比較、実世界に即した必要な動作をリアルタイムに予測することで、未学習の環境や作業対象物に対応することが可能になりました。本技術の有効性を検証するために、

一例として、実ロボットを用いた「ドア開け通過動作」を選定しました。人が日常的に行っているドア開けという簡単な動作でも、そのため、外見からのドアの認識に加え、ドアの動かし方（引く、押す）、ドアの構造（右開き、左開き）、ドアノブの位置・形状に応じた動作を検討する必要があり、人の脳はこれら一連の動作を過去の経験から適切かつ瞬時に判断します。一方で、ロボットでドア開けをする場合には、すべての状況に対応するために膨大な動作学習やプログラムを記述する必要がありました。これに対し本技術は、多種多様な用途･条件下で適用が可能であり、所望の動作を複数回教示するだけで、未学習のドアの模様やドアノブの位置、形状に対しても、ロボットが適切にドア開け動作を実行できることを確認しました。

３．複数予測モデルのリアルタイム切替技術

複数工程にまたがる作業をロボットが実行するためには、想定される一連動作の流れに加え、想定外の状況への対応を別にプログラムする必要があるため、多くの開発費やロボットの調整作業が必要でした。また、作業環境に想定外の外乱が生じた場合は、ロボットが状況の変化を認識し、作業を再計画するために多くの計算を要し、ロボットの機能停止や作業時間が増加する問題がありました。

本技術では、ロボットは「ドアを開ける」「通過する」といった個別動作ごとに予測モデルを記憶し、それらを組み合わせて一連の作業を実現します。各予測モデルはセンサからの情報を用いて、近未来の状況を示す予測画像を生成し、実際のロボットの視覚画像(実画像)と比較することで(Step1)、現実の状態にどの程度の正確性で作業可能かを示す指標（確信度）の時間変化をリアルタイムに計算します(Step2)。さらに、最も確信度が高い予測モデルをロボットが自律的に選択することで(Step3)、状況に適した行動を実行します。ロボットはこれらの計算をリアルタイムに行うため、動作を切り替えるタイミングや動作の流れを正確に設計することなく、1つの予測モデルでは対応しきれない複雑な作業に対応可能になりました。

*1 Horoshi Ito, Kenjiro Yamamoto, Hiroki Mori, Tetsuya Ogata, “Efficient multitask learning with an embodied predictive model for door opening and entry with whole-body control”, Science Robotics, 6 April 2022, Vol 7, Issue 65

*2日立調べ。

*3 自由エネルギー原理：　環境に対する予測可能性を上げるという原理によって、認識だけでなく行動も生成されるとする仮説に従った脳の理論

■役割分担

早稲田大学

• 認知科学等に基づいた深層予測学習モデルの提案

日立製作所

• 複数予測モデルによるリアルタイム切替技術の提案、実ロボットシステム開発と実験評価

■掲載論文

雑誌名：Science Robotics
論文名：Efficient multitask learning with an embodied predictive model for door opening and entry with whole-body control
執筆者名（所属機関名）：Horoshi Ito（日立製作所、研究当時：早稲田大学大学院基幹理工学研究科博士後期課程）, Kenjiro Yamamoto（日立製作所）, Hiroki Mori（早稲田大学）, Tetsuya Ogata（早稲田大学）
掲載日（現地時間）：2022年4月6日（米国東部時間）
掲載URL：https://www.science.org/doi/10.1126/scirobotics.aax8177
DOI：10.1126/scirobotics.aax8177

社会文化領域コース進入説明会を、2022年6月2日 (木) にオンラインで開催します。
関心のある学生は、以下のポスターおよび社会文化領域のホームページ上の情報をよく確認し、必要な手続きをとってください。

• 第2回進入説明会開催のおしらせ

プログラム中の文字列チェック機能の脆弱性を自動修正する技術を世界に先駆けて実現

～専門知識をもたない開発者でもReDoS脆弱性の修正が容易に～

日本電信電話株式会社（本社：東京都千代田区、代表取締役社長：澤田　純、以下「NTT」）と学校法人早稲田大学（本部：東京都新宿区　理事長：田中愛治　以下、「早稲田大学」）は、文字列のチェック機能の処理時間を長期化させコンピュータの負荷を大幅に増大させる攻撃を引き起こす脆弱性に対する実用的な自動修正技術を世界に先駆けて実現いたしました。文字列のパターンマッチに用いられる正規表現^※1とは、特定の文字の並び(文字列)をルールに基づき簡略化して表現する方法で、Webサービスなどにおいてユーザの入力値が期待したものであるかの検証など幅広い場面で利用されています。難解な正規表現の仕組みやルールを深く理解し、検証すべき文字列を厳密に定義できていないと脆弱性になってしまうため、近年グローバルで大きな脅威となっています。この技術によって、専門知識をもたない開発者でもこうした正規表現の脆弱性の修正が可能となり、安全なサービスの実現が期待できます。

1．背景

ソフトウェアの脆弱性を悪用するサイバー攻撃は後を絶たず、世界中で大きな被害が報告されています。脆弱性とは、プログラムの不具合や設計上のミスなどが原因となって発生するセキュリティ上の欠陥であり、なかでも正規表現を用いた文字列のパターンマッチを行う機能に対して、処理時間が長くなる入力を与えることで計算リソースを消費しサービス運用妨害を引き起こす脆弱性をReDoS脆弱性^※2と言います。

正規表現は、ほとんどのプログラミング言語に組み込まれて利用されており、入力文字列が意図されたパターンと一致するか否か(例えば、メールアドレスや電話番号の形式チェック)を判断するエンジン等として、さまざまなソフトウェア／サービスで幅広く利用されています。このReDoS脆弱性が原因で商用のサービスが停止するようなインシデントは、この数年の間にたびたび発生しており、グローバルで大きな脅威として注目を集めています。

2．研究の成果

正規表現は形式言語理論に端を発していますが、パターンマッチの発展・応用に伴って利用可能な演算子が拡張され、実際のソフトウェアで利用される実世界の正規表現^※3は従来の理論では扱うのが難しいことが知られています。これまで、実世界の正規表現のReDoS脆弱性を自動的に修正する技術は存在しませんでした。

本成果では、実世界の正規表現を対象にReDoS脆弱性および脆弱性のないことを保証する条件を厳密に定義してReDoS脆弱性の修正問題を形式化し、その修正問題を解くアルゴリズムを考案し、理論的な保証付きのReDoS脆弱性自動修正技術を世界に先駆けて実現しました。

NTTは、実世界の正規表現におけるReDoS脆弱性の定義や修正問題の定義、修正アルゴリズムを考案し、早稲田大学理工学術院の寺内多智弘教授はNTTが考案した手法の理論的な正確さの検証を行いました。

本成果は、セキュリティとプライバシー分野の最難関国際会議IEEE S&P 2022（43rd IEEE Symposium on Security and Privacy）^※4に採録されました。S&Pは、1980年から続くセキュリティ・プライバシー分野のトップレベルの国際会議であり、採択率12％程度の狭き門であることが知られています。

3．技術のポイント

本技術のポイントは、①従来の理論では扱いづらかった実世界の正規表現を対象に「ReDoS脆弱性」「ReDoS脆弱性がないことを保証する条件」「ReDoS脆弱性の修正問題」の3点を論理モデルとして明確に定義したこと、②論理モデルに基づいて定義された脆弱性がないことを保証する性質と、プログラムが満たすべき入出力の例をもとに自動でプログラムを生成する「Programming by Examples (PBE)」メソッド^※5を用い、修正対象となる正規表現および利用者が望む正規表現に対するポジティブな例（受理される文字列）とネガティブな例（拒否される文字列）を与えると、それらの例を正しく分類し、ReDoS脆弱性がないことを保証した正規表現を出力するアルゴリズムを考案したことです。

このアルゴリズムではReDoS脆弱性がないことを保証するために、正規表現の書き方から曖昧さを排除し、任意の文字列に対してパターンマッチの方法を一意に定める条件を定義し、それに合う修正正規表現を出力させることにより、出力結果に理論的にReDoS脆弱性がないことを保証しています。

このように、プログラムがある性質を満たすことを論理的に検証し、特定の不具合が存在しないことを保証する手法は「形式検証^※6」と呼ばれ、従来の発見型のレビューやテストによる網羅性を持たない検証の問題点を解決でき、高品質なソフトウェアを効率的に生成できると期待されています。

４．今後の展開

本技術は、世界中で幅広く使われている正規表現の脆弱性を自動的に修正する技術であり、安全なソフトウェアの創出を可能にするものと期待されます。

発表について

本成果は、2022年5月22～26日に開催されるセキュリティとプライバシー分野の最難関国際会議IEEE S&P 2022（43rd IEEE Symposium on Security and Privacy）にて、下記のタイトル及び著者で発表されます。(所属組織名は投稿時のもの)

タイトル：Repairing DoS Vulnerability of Real-World Regexes

著者：Nariyoshi Chida (NTT Secure Platform Laboratories), Tachio Terauchi (Waseda University)

用語解説

※1　正規表現

コンピュータで特定の文字の並び(文字列)をルールに基づき簡略化して表現する方法の1つで、特定の文字列のパターンを検索・抽出・置換するときに用いられる。

※2　ReDoS脆弱性

ReDoSとはRegular Expression Denial of Serviceの略で、正規表現のパターンマッチにかかる処理時間を長期化させて計算リソースを消費し、サービス停止を引き起こすような正規表現の脆弱性のことを表す。

※3　実世界の正規表現

形式言語理論において正規言語を表すために導入された純粋正規表現とは異なる性質を持つ、実際のソフトウェアで利用されている拡張された正規表現のことを表す。具体的には、純粋正規表現にはない演算子(後方参照、先読み)を利用可能な正規表現を示している。

※4　S&P

IEEEが主催するセキュリティとプライバシー分野のトップ会議 IEEE Symposium on Security and Privacyであり、最先端のセキュリティ対策技術が発表される。

※5　 Programming by Examples (PBE)メソッド

プログラミングの知識を持たないエンドユーザでもプログラムを生成できるようにする手法の1つで、プログラムが満たすべき入出力の例を与えると、それを実現するプログラムを自動で生成する技術。

※6　形式検証

プログラムの状態をモデル化し、ある性質を満たしていることを論理的に検証する高信頼なソフトウェアを設計・開発する手法。

An international astronomer team has discovered the most distant galaxy candidate to date, named HD1, which is about 13.5 billion light-years away. This discovery implies that bright systems like HD1 existed as early as 300 million years after the Big Bang. This galaxy candidate is one of the targets of the James Webb Space Telescope launched late last year. If observations with the James Webb Space Telescope confirm its exact distance, HD1 will be the most distant galaxy ever recorded.

To understand how and when galaxies formed in the early Universe, astronomers look for distant galaxies. Because of the finite speed of light, it takes time for the light from distant objects to reach Earth. If an object is 1 billion light-years away, it means that the light left that object 1 billion years ago and had to travel for 1 billion years to reach us. Thus studying distant galaxies lets us look back in time.

The current record holder for the most distant galaxy is GN-z11, a galaxy 13.4 billion light-years away discovered by the Hubble Space Telescope. However, this distance is about the limit of Hubble’s detection capabilities.

HD1, a candidate object for the earliest/most-distant galaxy at 13.5 billion light-years away, was discovered from more than 1,200 hours of observation data taken by the Subaru Telescope, VISTA Telescope, UK Infrared Telescope, and Spitzer Space Telescope. “It was very hard work to find HD1 out of more than 700,000 objects,” says Yuichi Harikane, an assistant professor of ICRR, the University of Tokyo, who discovered HD1. “HD1’s red color matched the expected characteristics of a galaxy 13.5 billion light-years away surprisingly well, giving me a little bit of goosebumps when I found it.”

The team conducted follow-up observations using the Atacama Large Millimeter/submillimeter Array (ALMA) to confirm HD1’s distance. Akio Inoue, a professor at Waseda University, who led the ALMA observations, says, “We found a weak signal at the frequency where an oxygen emission line was expected. The significance of the signal is 99.99%. If this signal is real, this is evidence that HD1 exists 13.5 billion light-years away, but we cannot be sure without a significance of 99.9999% or more.”

HD1 is very bright, suggesting that bright objects already existed in the Universe only 300 million years after the Big Bang. HD1 is difficult to explain with current theoretical models of galaxy formation. Observational information on HD1 is limited and its physical properties remain a mystery. It is thought to be a very active star-forming galaxy, but it might be an active black hole. Either possibility makes it a very interesting object. In recognition of its astronomical importance, HD1 was selected as a target for the cycle 1 observations by the James Webb Space Telescope, launched last year. Yuichi Harikane, who is leading these observations, says, “If the spectroscopic observation confirms its exact distance, HD1 will be the most distant galaxy ever recorded, 100 million light-years further away than GN-z11. We are looking forward to seeing the Universe with the James Webb Space Telescope.”

This research will be published in the April 8, 2022 issue of The Astrophysical Journal as Yuichi Harikane, et al. “A Search for H-Dropout Lyman Break Galaxies at z~12-16”. This work was supported by the Japanese Ministry of Education, Culture, Sports, Science and Technology (MEXT), the Japan Society for the Promotion of Science (17H06130, 19J01222, 20K22358, 21K13953), and the NAOJ ALMA Scientific Research Grant (2020-16B).

Journal: The Astrophysical Journal
Title: “A Search for H-Dropout Lyman Break Galaxies at z~12-16”
Authors: Yuichi Harikane, Akio K. Inoue, Ken Mawatari, Takuya Hashimoto, Satoshi, Yamanaka, Yoshinobu Fudamoto, Hiroshi Matsuo, Yoichi Tamura, Pratika Dayal, L. Y. Aaron Yung, Anne Hutter, Fabio Pacucci, Yuma Sugahara, and Anton M. Koekemoer
DOI：10.3847/1538-4357/ac53a9
URL：https://iopscience.iop.org/article/10.3847/1538-4357/ac53a9
https://ui.adsabs.harvard.edu/abs/2021arXiv211209141H/abstract