SlideShare ist ein Scribd-Unternehmen logo
1 von 45
Downloaden Sie, um offline zu lesen
宇宙の歴史と⼈類の未来:
〜我々はどこから来たのか 我々は何者か
我々はどこへ⾏くのか〜
email: shimabukuro@ynu.edu.cn 島袋隼⼠(云南⼤学、SWIFAR)
ざっくり自己紹介
• 島袋隼士(しまぶくろ�はやと)
• 1987年10月29日生まれ。
• 沖縄県那覇市出身。
• 東北大学宇宙地球物理学科天文学コース卒(
2
0
1
1
年
3
月)
• 名古屋大学大学院素粒子宇宙物理学専攻卒(
2
0
1
6
年
3
月、博士(理学))
• でも、博士課程はほとんど熊本大学
• パリ天文台(ポスドク)→清華大学(ポスドク)→雲南大学(副研究員)→雲南大学(副教授)
• 英検
2
級、漢検
2
級、
H
S
K
4級(中国語の検定試験)
• 専門は観測的宇宙論。特に宇宙再電離期、
2
1
c
m
線。
宣伝
youtubeに出演しました!
「らぶラボQ」、「佐伯恵太のなんでも研究チャンネル」で検索してください!
•⼀般の⽅向けに「オンライン天⽂学講座」
もやっています。(「オンライン天⽂学講
座」で検索してみてください。)
フランスでの研究⽣活
2016年3⽉、博⼠号を取得。パリ天⽂台にてポスドクを開始。
子午線
3
5
0
年の歴史!
*職場からエッフェル塔が⾒えました。
(ボスのBenoit Semelin⽒と)
美術館
スイーツ
建造物
フランスってこんなところ
そして中国へ
清華⼤学(北京)
雲南⼤学(雲南)
中国屈指の名⾨⼤学。キャンパスが
でかい!(東京ドーム87個分)
中国の南に位置している
現在は中国・雲南省に
標⾼が2000mくらいで、空が近く、よく⾒える。
古い街並みが残っている
きのこが有名(⾁より⾼い!)
ここからは宇宙の話
⼈々は今から2000年以上前に既に夜空を⾒て、宇宙を感じ、理解しようとし
てきた。天⽂学は⼈類最古の学問の⼀つ。
©Greek astronomer
古代では農耕のために太陽や星の動きを理解することが重要だった。これが
「天⽂学」の始まりである。
•藤原定家の『明⽉記』には1054年に発⽣した超新星爆発SN1054(星が最期に迎え
る爆発)の記述がある。
(訳)1054年6⽉中旬以降の夜中に、超新星がオリオン座(觜・参)
の上の東⽅に⾒え、おうし座ζ(ゼータ)星のそばで輝く。その明る
さは⽊星(歳星)と同じだった。
(中⽇新聞より)
(古典の授業で習う古⽂の中に
は、他にも⾯⽩そうな話がある
かも。)
超新星爆発の記録に関するミステリー
•SN1054の記録は⽇本や中国などアジアの記録には残っている。
•でも、不思議なことに⻄洋にはほとんど記録が残っていない。
Why??
•実は未だにその理由は分かっていない。しかし、⻄洋はキリスト教圏である事が関係してい
る?
•当時のローマ教会は、宗教と天⽂学は密接な関係があると考え、天空(宇宙)を「完全かつ絶
対的なもの」とみなしていた。
•このように、天⽂学と宗教が密接に結びついて
いるキリスト教の世界では、空の変化(この場合
は超新星爆発)を記録することは、命がけで危険
な⾏為だった。
•しかし、最近、SN1054の記述がコインに記録されている可能性を⽰唆する論⽂が
発表された。
•あくまで仮説ではあるが、これがもし本当ならば勇気のある⾏動。
https://arxiv.org/abs/2206.00392
超新星爆発の記録に関するミステリー
(世界史で習う話が宇宙と繋がる例)
•ところで、天⽂学の様な「基礎学問」は、研究したからと⾔ってお⾦持ちになるとか、
逆に、研究しなかったからといって我々の⽣活に⽬に⾒える影響はなく、⼀⾒すると
「役に⽴たない」学問です。しかし、世の中には、⽇夜、これら学問の研究に励む研究
者が数多く存在します。
•ここで、皆さんに質問です。
「あなたが学問を学ぶ意義は何だと思います
か?」
•ニュートンは17世紀に太陽の周りを周る惑星の運動を説明するために、万有引⼒の
法則、微分積分、⼒学を発展させた。
•ニュートンによって近代物理学が開拓され、約350年
の時を経た現在、物理学は我々の⽣活の発展と切り離せ
ない関係にある。
•宇宙について考えた事が、結果として現代科学技術の礎を築いた。
「あなたが学問を学ぶ意義は何だと思いますか?」
私の答え(研究者としての回答)
•⾊々な答えがあって良いと思います。
•好奇⼼に駆られて始めた事が思いがけず、⼈類の財産となる発⾒・発明につなが
る場合がある。
「あなたが学問を学ぶ意義は何だと思いますか?」
私の答え(研究者としての回答)
•⾊々な答えがあって良いと思います。
•好奇⼼に駆られて始めた事が思いがけず、⼈類の財産となる発⾒・発明につなが
る場合がある。
(とはいえ、本⾳を⾔えば、⼈類のためとか正直、どうでも良い・・・)
「あなたが学問を学ぶ意義は何だと思いますか?」
私の答え(研究者としての回答)
•⾊々な答えがあって良いと思います。
•好奇⼼に駆られて始めた事が思いがけず、⼈類の財産となる発⾒・発明につなが
る場合がある。
(とはいえ、本⾳を⾔えば、⼈類のためとか正直、どうでも良い・・・)
•実際のところは、「新しい知識を得る前の⾃分と、得た後の⾃分では⽬に⾒える
光景が全く異なり、新しい物の⾒⽅をできる様になると、⼈⽣がちょっと楽しくな
る」というのが本⾳。
「あなたが学問を学ぶ意義は何だと思いますか?」
私の答え(研究者としての回答)
•⾊々な答えがあって良いと思います。
•好奇⼼に駆られて始めた事が思いがけず、⼈類の財産となる発⾒・発明につなが
る場合がある。
(とはいえ、本⾳を⾔えば、⼈類のためとか正直、どうでも良い・・・)
•実際のところは、「新しい知識を得る前の⾃分と、得た後の⾃分では⽬に⾒える
光景が全く異なり、新しい物の⾒⽅をできる様になると、⼈⽣がちょっと楽しくな
る」というのが本⾳。
•皆さんはこの先、受験を控えているので、学ぶ事を純粋に楽しむのは難しいかも
しれませんが、受験が終わって⼤学⽣になり、さらに⼤⼈になると、この感覚が分
かるかもしれません。そして、多くの⼈がこの気持ちを共有できれば、世の中が
ちょっと良くなると思いませんか?
•例えば、科学を学べば、景⾊が違って⾒える(かも)
ところで・・・
この絵を知っている⽅はいますか??
「我々はどこから来たのか 我々は何者か 我々はどこへ⾏くのか」
(D’où venons-nous ? Que sommes-nous ? Où allons-nous ?)
•フランスの画家ポール・ゴーギャンが描いた作品。
•右では⾚ん坊、中央では⻘年期、左側には置いた姿が描かれており、右から左へと
「⼈の⼀⽣が描かれている」
•「我々はどこから来たのか 我々は何者か 我々はどこへ⾏くのか?」この問
に答えるためには、宇宙の歴史、そして⼈類について知る必要がある。
1限⽬はここまで。ここまでの内容で
質問・感想はありますか?(よろしけ
れば、先⽣⽅からの質問・感想も)
今から約46億前に地球が誕⽣。
誕⽣したばかりの地球は熱かった。
徐々に冷えて現在の地球に。
約20万年前に現在の⼈類につながるホモ・サピエンスが誕⽣
⼈類の進化
(余談ですが、2022年のノーベル医学・⽣理学賞は⼈類の進化
+科学に関するものでした。過去にない受賞内容!)
今から約2000年前にエジプトでピラミッドやスフィンクスなどが作ら
れました。
そして、現在・・・数え切れない争いの末に⽂明が⾼度に発達(⼈類
の歴史については世界史や⽇本史、現代社会の授業で学びましょう)
現在の宇宙
©Hubble space telescope
現在の宇宙
星、銀河で輝く夜空
©Hubble space telescope
過去の宇宙
過去の宇宙
星や銀河が存在しない真っ暗な宇宙
過去の宇宙
星や銀河が存在しない真っ暗な宇宙
真っ暗な宇宙はどのような過程を経て、現在の宇宙になっ
たのだろう?
宇宙の歴史
現在
過去
https://universe-review.ca/
宇宙暗⿊時代(Dark Ages)・・・宇宙誕⽣約40万年後から、数億年後までの星や銀河の存在
しない真っ暗な時代
宇宙の夜明け(Cosmic Dawn)・・・宇宙最初の星や銀河が作られる (宇宙誕⽣数億年後)。そ
の後、現在の宇宙へと⾄る。現在の宇宙は約138億歳。
©国⽴天⽂台
ビッグバン(Bigbang)・・・宇宙誕⽣後、数秒から数分の間に⽔素やヘリウムなどの元素が
宇宙の⾄るところで作られる。この時の宇宙は⾼温・⾼圧。
C
N
O
アミノ酸
•我々の体を構成するタンパク質を形作るアミノ酸の
材料の原⼦は、星の中で作られて、超新星爆発で宇
宙に拡散された。
我々は星の⼦供!
⼈類は星から⽣まれた!?
超新星爆発
炭素
窒素
酸素
(タンパク質やアミノ酸は化学や⽣物の授業で学んでください!)
宇宙での物質の循環
宇宙に⽣命は存在するのか?
©朝⽇新聞
•宇宙に地球⼈以外の知的⽣命体は存在する
のか?
•次世代⼤型電波望遠鏡SKAで推進する科
学⽬標の⼀つが「知的⽣命体」の探査
興味のある⼈は「宇宙⽣物学」や
「SETI」で調べてみよう。
•宇宙に⽣命が存在するかを探る天⽂学の分
野を「宇宙⽣物学」と⾔い、これからの天⽂
学のホットトピックの⼀つ。
宇宙⼈を探す、その前に・・・
•いきなり宇宙⼈を探すのは、難しい。ということで、まずは⼈体を構成
するアミノ酸が宇宙に存在するかを調べてみよう。
•もし、宇宙にアミノ酸が存在すれば、地球以外での⽣命誕⽣の可能性もあるはず!
•実は、はやぶさ2は⼩惑星リュウグ
ウからアミノ酸を検出している。
•しかし、星間空間のアミノ酸は
未検出。
N = R* × fp × ne × fl × fj × fc × L
みんなで考えよう。
ドレイク⽅程式
N = R* × fp × ne × fl × fj × fc × L
みんなで考えよう。
ドレイク⽅程式
N = R* × fp × ne × fl × fj × fc × L
みんなで考えよう。
ドレイク⽅程式
現在のような⼈類⽂明は、あとど
れくらい続くと思いますか??
宇宙開発・進出の時代へ
•今年、新たに新しい⽇本⼈宇宙⾶⾏⼠候補
が2名誕⽣。
•彼らは、アルテミス計画で、⽇本⼈として初め
て⽉⾯に⽴つかもしれない。
•これからの時代は宇宙で活動する時代に
皆さんの中からも、これからの宇宙開発を担う⼈材が出るかも!?
今⽇の話を聴いて、宇宙に興味を持ったあなたへ
•「宇宙」と⼀⾔で⾔っても、その対象は広いです。
•科学の対象としての宇宙に興味を持った→理学部の物理学科か天⽂学科に⾏きま
しょう。
•⼈類の宇宙進出・宇宙開発に興味を持った→⼯学部の宇宙⼯学科に⾏きましょう。
•⽂系だけど、宇宙に携わる仕事に興味を持った→例えば、宇宙開発の現場で
は広報や企画・運営など、⽂系出⾝の⽅が活躍する場はあります。
宇宙に理系も⽂系も関係ありません。もし、今⽇の話を聴いて宇宙に興味を持っ
たら、どういう事を学べるのか、どういう職業があるのか調べてみましょう!
最後に
•地球外⽣命体との遭遇を描いたSF作品「コン
タクト」(怖くない作品です!)
•監督:ロバート・ゼメキス(Back to the
future、フォレスト・ガンプ)
主演:ジョディー・フォスター
"Do you think there are people on other planets?"
(他の惑星にも⼈はいる?)
"I don't know. But if it is just us, that would be awful
waste of space."
(分からない。でも、もし私たちだけだと宇宙がもっ
たいないよ。)
まとめ
• ⼈類は⻑い歴史の中で、いつも宇宙について考えてきた
• ⼈類を構成する元素は星からやってきたもので、⼈類は⾃⾝が宇
宙と密接な繋がりがある。
• 宇宙には、知的⽣命体は我々だけしかいないのか?
• ⾼校で学ぶ知識は「役には⽴たない」。しかし、今回の話でもと
ころどころ出てきたように、知っていると⼈⽣を少し楽しむこと
ができるかもしれない。
• 宇宙はすべての⼈に開かれています!

Weitere ähnliche Inhalte

Was ist angesagt?

【DL輪読会】 "Learning to render novel views from wide-baseline stereo pairs." CVP...
【DL輪読会】 "Learning to render novel views from wide-baseline stereo pairs." CVP...【DL輪読会】 "Learning to render novel views from wide-baseline stereo pairs." CVP...
【DL輪読会】 "Learning to render novel views from wide-baseline stereo pairs." CVP...Deep Learning JP
 
[DL輪読会]Transframer: Arbitrary Frame Prediction with Generative Models
[DL輪読会]Transframer: Arbitrary Frame Prediction with Generative Models[DL輪読会]Transframer: Arbitrary Frame Prediction with Generative Models
[DL輪読会]Transframer: Arbitrary Frame Prediction with Generative ModelsDeep Learning JP
 
ディリクレ過程に基づく無限混合線形回帰モデル in 機械学習プロフェッショナルシリーズ輪読会
ディリクレ過程に基づく無限混合線形回帰モデル in 機械学習プロフェッショナルシリーズ輪読会ディリクレ過程に基づく無限混合線形回帰モデル in 機械学習プロフェッショナルシリーズ輪読会
ディリクレ過程に基づく無限混合線形回帰モデル in 機械学習プロフェッショナルシリーズ輪読会Shotaro Sano
 
論文紹介:Dueling network architectures for deep reinforcement learning
論文紹介:Dueling network architectures for deep reinforcement learning論文紹介:Dueling network architectures for deep reinforcement learning
論文紹介:Dueling network architectures for deep reinforcement learningKazuki Adachi
 
Neural Processes Family
Neural Processes FamilyNeural Processes Family
Neural Processes FamilyKota Matsui
 
定理証明支援系Coqについて
定理証明支援系Coqについて定理証明支援系Coqについて
定理証明支援系CoqについてYoshihiro Mizoguchi
 
[DL輪読会]GQNと関連研究,世界モデルとの関係について
[DL輪読会]GQNと関連研究,世界モデルとの関係について[DL輪読会]GQNと関連研究,世界モデルとの関係について
[DL輪読会]GQNと関連研究,世界モデルとの関係についてDeep Learning JP
 
Transformerを雰囲気で理解する
Transformerを雰囲気で理解するTransformerを雰囲気で理解する
Transformerを雰囲気で理解するAtsukiYamaguchi1
 
[DL輪読会]Autonomous Reinforcement Learning: Formalism and Benchmarking
[DL輪読会]Autonomous Reinforcement Learning: Formalism and Benchmarking[DL輪読会]Autonomous Reinforcement Learning: Formalism and Benchmarking
[DL輪読会]Autonomous Reinforcement Learning: Formalism and BenchmarkingDeep Learning JP
 
チュートリアル:細胞画像を使った初めてのディープラーニング
チュートリアル:細胞画像を使った初めてのディープラーニングチュートリアル:細胞画像を使った初めてのディープラーニング
チュートリアル:細胞画像を使った初めてのディープラーニングDaisukeTakao
 
[チュートリアル講演] 音声波形直接生成モデル「ニューラルボコーダ」の比較
[チュートリアル講演] 音声波形直接生成モデル「ニューラルボコーダ」の比較[チュートリアル講演] 音声波形直接生成モデル「ニューラルボコーダ」の比較
[チュートリアル講演] 音声波形直接生成モデル「ニューラルボコーダ」の比較Takuma_OKAMOTO
 
AHC-Lab M1勉強会 論文の読み方・書き方
AHC-Lab M1勉強会 論文の読み方・書き方AHC-Lab M1勉強会 論文の読み方・書き方
AHC-Lab M1勉強会 論文の読み方・書き方Shinagawa Seitaro
 
[DL輪読会]GENESIS: Generative Scene Inference and Sampling with Object-Centric L...
[DL輪読会]GENESIS: Generative Scene Inference and Sampling with Object-Centric L...[DL輪読会]GENESIS: Generative Scene Inference and Sampling with Object-Centric L...
[DL輪読会]GENESIS: Generative Scene Inference and Sampling with Object-Centric L...Deep Learning JP
 
CycleGANについて
CycleGANについてCycleGANについて
CycleGANについてyohei okawa
 
【DL輪読会】Novel View Synthesis with Diffusion Models
【DL輪読会】Novel View Synthesis with Diffusion Models【DL輪読会】Novel View Synthesis with Diffusion Models
【DL輪読会】Novel View Synthesis with Diffusion ModelsDeep Learning JP
 
[DL輪読会]A Style-Based Generator Architecture for Generative Adversarial Networks
[DL輪読会]A Style-Based Generator Architecture for Generative Adversarial Networks[DL輪読会]A Style-Based Generator Architecture for Generative Adversarial Networks
[DL輪読会]A Style-Based Generator Architecture for Generative Adversarial NetworksDeep Learning JP
 
最近のSingle Shot系の物体検出のアーキテクチャまとめ
最近のSingle Shot系の物体検出のアーキテクチャまとめ最近のSingle Shot系の物体検出のアーキテクチャまとめ
最近のSingle Shot系の物体検出のアーキテクチャまとめYusuke Uchida
 
Kaggle M5 Forecasting (日本語)
Kaggle M5 Forecasting (日本語)Kaggle M5 Forecasting (日本語)
Kaggle M5 Forecasting (日本語)Masakazu Mori
 

Was ist angesagt? (20)

week1
week1week1
week1
 
Альтернативні джерела енергії
Альтернативні джерела енергіїАльтернативні джерела енергії
Альтернативні джерела енергії
 
【DL輪読会】 "Learning to render novel views from wide-baseline stereo pairs." CVP...
【DL輪読会】 "Learning to render novel views from wide-baseline stereo pairs." CVP...【DL輪読会】 "Learning to render novel views from wide-baseline stereo pairs." CVP...
【DL輪読会】 "Learning to render novel views from wide-baseline stereo pairs." CVP...
 
[DL輪読会]Transframer: Arbitrary Frame Prediction with Generative Models
[DL輪読会]Transframer: Arbitrary Frame Prediction with Generative Models[DL輪読会]Transframer: Arbitrary Frame Prediction with Generative Models
[DL輪読会]Transframer: Arbitrary Frame Prediction with Generative Models
 
ディリクレ過程に基づく無限混合線形回帰モデル in 機械学習プロフェッショナルシリーズ輪読会
ディリクレ過程に基づく無限混合線形回帰モデル in 機械学習プロフェッショナルシリーズ輪読会ディリクレ過程に基づく無限混合線形回帰モデル in 機械学習プロフェッショナルシリーズ輪読会
ディリクレ過程に基づく無限混合線形回帰モデル in 機械学習プロフェッショナルシリーズ輪読会
 
論文紹介:Dueling network architectures for deep reinforcement learning
論文紹介:Dueling network architectures for deep reinforcement learning論文紹介:Dueling network architectures for deep reinforcement learning
論文紹介:Dueling network architectures for deep reinforcement learning
 
Neural Processes Family
Neural Processes FamilyNeural Processes Family
Neural Processes Family
 
定理証明支援系Coqについて
定理証明支援系Coqについて定理証明支援系Coqについて
定理証明支援系Coqについて
 
[DL輪読会]GQNと関連研究,世界モデルとの関係について
[DL輪読会]GQNと関連研究,世界モデルとの関係について[DL輪読会]GQNと関連研究,世界モデルとの関係について
[DL輪読会]GQNと関連研究,世界モデルとの関係について
 
Transformerを雰囲気で理解する
Transformerを雰囲気で理解するTransformerを雰囲気で理解する
Transformerを雰囲気で理解する
 
[DL輪読会]Autonomous Reinforcement Learning: Formalism and Benchmarking
[DL輪読会]Autonomous Reinforcement Learning: Formalism and Benchmarking[DL輪読会]Autonomous Reinforcement Learning: Formalism and Benchmarking
[DL輪読会]Autonomous Reinforcement Learning: Formalism and Benchmarking
 
チュートリアル:細胞画像を使った初めてのディープラーニング
チュートリアル:細胞画像を使った初めてのディープラーニングチュートリアル:細胞画像を使った初めてのディープラーニング
チュートリアル:細胞画像を使った初めてのディープラーニング
 
[チュートリアル講演] 音声波形直接生成モデル「ニューラルボコーダ」の比較
[チュートリアル講演] 音声波形直接生成モデル「ニューラルボコーダ」の比較[チュートリアル講演] 音声波形直接生成モデル「ニューラルボコーダ」の比較
[チュートリアル講演] 音声波形直接生成モデル「ニューラルボコーダ」の比較
 
AHC-Lab M1勉強会 論文の読み方・書き方
AHC-Lab M1勉強会 論文の読み方・書き方AHC-Lab M1勉強会 論文の読み方・書き方
AHC-Lab M1勉強会 論文の読み方・書き方
 
[DL輪読会]GENESIS: Generative Scene Inference and Sampling with Object-Centric L...
[DL輪読会]GENESIS: Generative Scene Inference and Sampling with Object-Centric L...[DL輪読会]GENESIS: Generative Scene Inference and Sampling with Object-Centric L...
[DL輪読会]GENESIS: Generative Scene Inference and Sampling with Object-Centric L...
 
CycleGANについて
CycleGANについてCycleGANについて
CycleGANについて
 
【DL輪読会】Novel View Synthesis with Diffusion Models
【DL輪読会】Novel View Synthesis with Diffusion Models【DL輪読会】Novel View Synthesis with Diffusion Models
【DL輪読会】Novel View Synthesis with Diffusion Models
 
[DL輪読会]A Style-Based Generator Architecture for Generative Adversarial Networks
[DL輪読会]A Style-Based Generator Architecture for Generative Adversarial Networks[DL輪読会]A Style-Based Generator Architecture for Generative Adversarial Networks
[DL輪読会]A Style-Based Generator Architecture for Generative Adversarial Networks
 
最近のSingle Shot系の物体検出のアーキテクチャまとめ
最近のSingle Shot系の物体検出のアーキテクチャまとめ最近のSingle Shot系の物体検出のアーキテクチャまとめ
最近のSingle Shot系の物体検出のアーキテクチャまとめ
 
Kaggle M5 Forecasting (日本語)
Kaggle M5 Forecasting (日本語)Kaggle M5 Forecasting (日本語)
Kaggle M5 Forecasting (日本語)
 

Ähnlich wie 宇宙の歴史と人類の将来

Ähnlich wie 宇宙の歴史と人類の将来 (20)

宇宙の歴史と人類の将来
宇宙の歴史と人類の将来宇宙の歴史と人類の将来
宇宙の歴史と人類の将来
 
『宇宙のこども時代ってどうだった?』
『宇宙のこども時代ってどうだった?』『宇宙のこども時代ってどうだった?』
『宇宙のこども時代ってどうだった?』
 
琉大トーク2023
琉大トーク2023琉大トーク2023
琉大トーク2023
 
サイエンス居酒屋
サイエンス居酒屋サイエンス居酒屋
サイエンス居酒屋
 
サマチャレOB/OG発表会
サマチャレOB/OG発表会サマチャレOB/OG発表会
サマチャレOB/OG発表会
 
CEEDトーク_宇宙論
CEEDトーク_宇宙論CEEDトーク_宇宙論
CEEDトーク_宇宙論
 
広島SSM
広島SSM広島SSM
広島SSM
 
20130920
2013092020130920
20130920
 
NHK カルチャー講義(第1回)
NHK カルチャー講義(第1回)NHK カルチャー講義(第1回)
NHK カルチャー講義(第1回)
 
Spaceunit150111
Spaceunit150111Spaceunit150111
Spaceunit150111
 
Nhk150726
Nhk150726Nhk150726
Nhk150726
 
Spaceunit150213
Spaceunit150213Spaceunit150213
Spaceunit150213
 
Toyota 130601
Toyota 130601Toyota 130601
Toyota 130601
 
Kwasan 20141206
Kwasan 20141206Kwasan 20141206
Kwasan 20141206
 
Sci cafe151128
Sci cafe151128Sci cafe151128
Sci cafe151128
 
Midorioka141212
Midorioka141212Midorioka141212
Midorioka141212
 
Kwasan 20150328
Kwasan 20150328Kwasan 20150328
Kwasan 20150328
 
130322 meiho
130322 meiho130322 meiho
130322 meiho
 
Sci cafe sasaki_130222
Sci cafe sasaki_130222Sci cafe sasaki_130222
Sci cafe sasaki_130222
 
20130925
2013092520130925
20130925
 

Mehr von Hayato Shimabukuro (20)

21cm cosmology with machine learning (Review))
21cm cosmology with machine learning (Review))21cm cosmology with machine learning (Review))
21cm cosmology with machine learning (Review))
 
21cm線で探る宇宙暗黒時代と宇宙の夜明け
21cm線で探る宇宙暗黒時代と宇宙の夜明け21cm線で探る宇宙暗黒時代と宇宙の夜明け
21cm線で探る宇宙暗黒時代と宇宙の夜明け
 
論文紹介1
論文紹介1論文紹介1
論文紹介1
 
Application of machine learning in 21cm cosmology
Application of machine learning in 21cm cosmologyApplication of machine learning in 21cm cosmology
Application of machine learning in 21cm cosmology
 
21cm cosmology with ML
21cm cosmology with ML21cm cosmology with ML
21cm cosmology with ML
 
lecture31&32
lecture31&32lecture31&32
lecture31&32
 
lecture29
lecture29lecture29
lecture29
 
lecture30
lecture30lecture30
lecture30
 
lecture28
lecture28lecture28
lecture28
 
lecture27
lecture27lecture27
lecture27
 
lecture26
lecture26lecture26
lecture26
 
lecture25
lecture25lecture25
lecture25
 
lecture23
lecture23lecture23
lecture23
 
lecture24
lecture24lecture24
lecture24
 
lecture22
lecture22lecture22
lecture22
 
lecture21
lecture21lecture21
lecture21
 
lecture20
lecture20lecture20
lecture20
 
lecture19
lecture19lecture19
lecture19
 
lecture18
lecture18lecture18
lecture18
 
lecture17
lecture17lecture17
lecture17
 

宇宙の歴史と人類の将来