屋久島で伐採された杉の年輪試料の分析から、西暦774～5年というごく短い期間内に、大気中の炭素14(¹⁴C)が急激に増加したことが分かっている。また、南極の氷の試料からは同時期にベリリウム10(¹⁰Be)の増加があったことも分かっており、この時期に宇宙から強力な放射線が地球に降り注いだのではないかと考えられている。こうした現象には、太陽系近傍での超新星爆発や巨大太陽フレアの発生が考えられるが、いずれも当時の記録が残っていないことや他の証拠と合わないことから考えにくく、原因については謎となっていた。（/.J過去ストーリー「奈良時代後期に宇宙から強放射線」）
この原因について今回、太陽系に比較的近い位置（銀河系内）でショート・ガンマ線バースト(short Gamma-Ray Bursts, short GRBs)が起こり、発生した強烈なガンマ線が地球を叩いたことが原因ではないか、とする説が発表された。（/.本家記事、論文）

GRBのうち、比較的詳細に観測されている2秒以上続くロング・ガンマ線バースト(long GRBs)源は、候補として超新星爆発が考えられている。long GRBs はガンマ線のスペクトルが比較的フラットであり、西暦774～5年の¹⁴C/¹⁰Beの生成比をうまく説明できない。
一方、2秒未満で完了する short GRBs は、現象がごく短時間なうえ可視光で目立つ残光もないため当時の観測記録がなくても不思議ではなく、ガンマ線のエネルギーも ¹⁴C/¹⁰Be 生成比と矛盾がないとしている。short GRBs の正体はまだよく分かっていないが、候補としては中性子星やブラックホールの衝突・合体が考えられている（国立天文台による解説）。著者らの見積りによれば、太陽系から3000～12000光年の距離でこうしたイベントが発生したとすれば、¹⁴C増加をうまく説明できるという。この通りだとすると、我々の銀河系内で発生した short GRBs の初の証拠ということになる。

ガンマ線バーストといえば、遠い銀河で発生する高エネルギー現象という印象があるが、天文学的スケールでみてこれだけの至近距離かつ最近に発生し、その痕跡を地球上に残した、というのはなかなか恐ろしい話である。

牛個体識別制度をご存じだろうか。国内の全ての牛に一意の個体識別情報（以下、番号）が付与され、飼育から肉の加工・流通に至るまで管理される、牛のマイナンバーともいえる制度である。精肉店で購入した肉や料理屋で出された肉の番号さえ知っていれば、WWW上の牛の個体識別情報検索サービス（以下、照会サービス）で誰でもその牛肉の素性について情報照会することができる。つまり、消費者が自分で国産牛肉の安全を確認できるというわけだ。
しかし一方で、近年のプライバシー意識の高まりを受け、本制度による牛のプライバシー問題が提起されるようになってきている。食の安全・安心はもちろん大切ではあるが、牛のプライバシーはどうなっているのか。

セキュリティ専門家で国産牛のプライバシー問題に詳しい j☆beef氏は、この問題について次のように指摘している。（まとめ）

個体識別情報の番号自体は、秘密情報ではなく公開された情報といえる。たとえば、店頭にある牛肉パックの表示を見るだけで、肉の直接の消費者でなくても比較的容易に知ることができる。 ところが、現在の照会サービスでは、番号を入力するだけで肉の素性について情報照会できるようになっている。番号のみ知っていれば、肉の購入者でなくとも「この肉は○○牧場で飼育されたから脂が美味しい」など、牛の行動履歴や肉の個性といった牛のプライバシーに関する情報が得られてしまう。良心ある技術者では考えられないような欠陥だ。
さらに、こうした情報（俗にいうビーフデータ）を、食肉業者が安易にマーケティングに利用している例もある。照会サービス、食肉業者ともに、牛のプライバシーに全く配慮していないと言わざるを得ない。
新鮮で安心でおいしい国産牛肉Ｊビーフの健全な発展のためにも、欠陥のある照会サービスはただちに停止されるべきだ。

とりわけ、照会を拒否したい牛に対し、オプトアウトの手段が提供されていない点は大きな問題と言えるだろう。このほか、最近よくみられる主張として、「肉をハッシュドビーフに一方向に加工すれば元の牛肉との味の関連は見えなくなり、プライバシー上の問題は生じない」というものがあるが、j☆beef氏はこれについても誤りだとしている。理由として、ハッシュドビーフのレシピは公知であり、料理店Aと料理店Bで調理された（元となる国産牛が同一の）ハッシュドビーフの味を紐付けることは容易にできてしまう点を挙げている。
本制度については、食の安全だけでなく、消費者の利便性、業者のマーケティング上の思惑が複雑に入り乱れている。こうした事情と牛のプライバシーの両立は難しい問題であるが、なにか美味い方法はないものだろうか。

大規模化するデータセンタや、より小型で高性能になるモバイル機など、コンピュータの省電力化は近年ますます重要になっている。こうしたデジタル計算機の動作にあたっては、常に正確な動作を得られるように十分なマージンを設けた電力を使っている。DRAMの内容が揮発しないような短いリフレッシュ間隔や、回路でタイミングエラーを発生させないための高い駆動電圧といったものだ。しかし、アプリケーションによってはそこまで正確な結果を要求しないものもある。

ワシントン大学の研究チームは、ある程度の誤差を許容することで劇的な省電力を目指すハードウェアと、それをソフトウェア面でサポートするための言語を提案している。本件は、米サンノゼで開催されている PLDI 2011 で発表される。(Session 3a.“EnerJ: Approximate Data Types for Safe and General Low-Power Computation”)

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たとえばMPEG2動画再生では、一瞬だけどこかのピクセルの色がおかしかったり、音声に少しノイズが乗ったところで視聴上の問題はほとんどない。仮に、そうした処理が1秒あたり10^-9の確率でメモリのビット化けを許容できるなら、DRAMのリフレッシュレートを今よりも下げて消費電力を17%削減できる。同様に、回路のタイミングエラーをある程度許容したり（駆動電圧を下げられる）、浮動小数点演算の仮数部の有効ビット数を減らすことでも省電力化を図れる。
このようなエラーや誤差を許容した「近似的な」プログラミングを行うために、EnerJと呼ばれるJavaの拡張が提案されている。これは、近似的でもよいデータをプログラム上で区別し、安全に取り扱えるようにしたものだ。以下は、EnerJによる近似的な変数の例である。

    int p;                // デフォルトでは、従来と同様に正確な値を保持する変数になる
    @Approx int a = ...;  // 正確さが要求されない変数には、近似を示すアノテーション @Approx を付ける
 
    p = a;                // こうした代入は許されない
    p = endorse(a);       // 近似的なデータを正確な変数に代入する必要がある場合は明示的に変換する

こうすることでEnerJランタイムは、近似的でも構わないデータや演算は省電力の（ただしエラー確率の高い）ハードに、正確性が求められる処理では通常のハードに割り当てて実行できるようになる。
おもしろいことに、近似的に扱う対象はプリミティブなデータ型やその演算に限らず、クラスやその振る舞いにも適用可能だ。つまり、本件はハードだけによる省電力アプローチではない。以下は、float配列の平均値を返す「近似的に」正しいコードの例である。

  @Approximable class FloatSet {         // 近似的なインスタンスを許容するクラス
    @Context float[] nums = ...;
    float mean() {                        // 配列の平均値を返す（通常版）
      float total = 0.0f;
      for (int i = 0; i < nums.length; ++i)
        total += nums[i];
      return total / nums.length;
    }
    @Approx float mean_APPROX() {         // 配列の平均値を返す（近似版）
      @Approx float total = 0.0f;
      for (int i = 0; i < nums.length; i += 2)
        total += nums[i];
      return 2 * total / nums.length;
    }
  }

このようなコードは従来のプログラミング言語でも可能だが、EnerJではシステム側が近似的なデータや処理を把握できるため、プログラマはより安全にコードを書けるようになる。たとえば、ハッシュ関数のような処理に対して近似データを渡してしまうようなコーディング上の誤りを防ぐことができる。
ビット化けやタイミングエラーを許容するようなハードウェアについては専用のものが必要であり、実現に向けての提案や設計を行っている段階だが、近似的アルゴリズムといったソフトウェア面での対応だけであれば現在のハード上でも実行できる。見積もりでは、ソフトウェア側の対応で30～50%、ハードウェア側の対応があればさらに20～25%（アプリケーションによっては50%）の省電力化が見込めるという。研究チームは近々、EnerJ をオープンソースで公開する意向とのことだ。

近似的プログラムはどのような局面で有効になるのか。/.J諸氏は何か良いアイディアをお持ちだろうか。

米ブルックヘブン研究所(BNL)の実験により、ヘリウム4(⁴He)の反物質である反ヘリウムが発見されたようだ。反ヘリウムは、既知の反物質としては最も重いものとなる。(BNL RHIC Physicists Nab New Record for Heaviest Antimatter)

BNLの重イオン加速器RHICによる実験で、ほぼ10億回の金原子核の衝突によって生じた5000億の荷電粒子の軌跡を調べたところ、その中で18例だけ、反ヘリウム原子核と思われるケース（つまり、陽子のほぼ4倍の質量で、電子2つ分のマイナスの電荷を持つ粒子）が含まれていた。これは、計算上予想される反ヘリウムが生じる確率ともよく合うのだそうだ。
なお、反ヘリウムよりも重い反原子核、たとえば次の反リチウムの生成確率は非常に低いため、実験装置に何らかのブレイクスルーがない限り、人類に合成できそうな反物質で一番重いのは今回の反ヘリウムまでということになりそうだという。

BNLのプレスリリースにも書かれているが、今年2011年は、金箔にα線（ヘリウム原子核）を衝突させた実験の結果から、ラザフォードが原子模型の着想に至った1911年からちょうど100年目にあたる。その記念的な年に、金の原子核の衝突実験によって反ヘリウム原子核を見つけたという報が出てくるのは面白い話である。

Amazonが提供しているクラウド型の計算リソース提供サービス Amazon EC2 のメニューに、新しく「クラスタGPUインスタンス」が追加となった。この強力な計算リソースを、早速パスワードクラックに使ってみた人が出たようだ。

本家 Cracking Passwords With Amazon EC2 GPU Instances
元ネタ Cracking Passwords In The Cloud: Amazon’s New EC2 GPU Instances

新メニュー「クラスタGPUインスタンス」では、1インスタンスあたり CPU:Xeon X5570 x2、メモリ:22GB、ストレージ:1.69TB に加え、NVIDIA Tesla M2050 x2 が割り当てられ、1時間 2ドル10セント（EC2とのデータ転送料金等は別途）で利用することができる。
（Internet Watch の記事 Amazon EC2でGPUインスタンス「Cluster GPU Instance」が利用可能に）

この計算リソースを利用して今回試みられたのは、14個のSHA1ハッシュの値（リスト）から元のパスワードを見つけ出す作業。結果、6文字以内の短いパスワードによる10個のハッシュ値について元のパスワードを見つけ出すことに成功した、と報告されている。計算のために要した時間は49分、つまり利用料は2ドル10セントに収まっている。

なお、内容についてみてみると、GPGPUによって力任せにパスワードを見つけ出すという単純な手法であり、どちらかといえば計算パワーを示すデモにすぎない。辞書を使っていないため、7文字以上ではあるが単純なパスワード（たとえば 'password' や 'cryptohaze'）については検出できていない。計算量としても、個人PCで実現不可能という規模ではない。
要は、「短いパスワードは安全でない」という、ごく当たり前の事実を提示しているだけである。

とはいえ、大きな計算リソースを使う作業のために自前で高性能な計算機を用意することなく、安価なクラウド型のサービスを利用してほいほいできてしまうとは、なかなか恐ろしい時代になったものである。

WIREDに、自転車のペダルに電動アシストを内蔵する新発明という記事が掲載されている。詳細はリンク先を参照していただきたいが、英国の発明家が、通常の自転車に取り付けるだけで電動アシスト化できる器具を考案した、という内容だ。
いまどきは自動車をEVに改造する人もいるくらいだから別に珍しいことでもないが、この発明のポイントは、「バッテリやモーターが1対のペダルに組み込まれていて、取り付けに必要な作業は自転車のペダル交換だけ。追加のハードウェアは一切必要ない」というところである。

この発明について、記事を書いたCharlie Sorrel氏は疑問を感じたようで、「これは実際に機能するのだろうか」と読者の見解を求めている。
これが「ペダル単体で自転車が動くか」という問題であれば、空回りするだけだろうから効果はないだろう。ただ、実際に使用される場面では、ペダルの空回りを妨げる漕ぎ手の足が上に乗っており、こうなると話は少し複雑になる。氏自身もペダルを10分ほど回して考えてみたそうだが、機能しないと断言できるまで至らなかったようだ。
元の英語版WIREDの記事に対する読者コメントには、"Snake oil" という意見もあれば "Of course it works" という意見もある。

そこで、/.J諸氏のご意見を伺いたい。この電動アシストペダルは機能するのだろうか？

（ちなみに原文のタイトルは "Impossible-Looking Pedals Push Your Bike Up Hills" となっている）

2月27日に南米チリ中部で発生した地震(M8.8)は、震源地周辺の大きな被害が報告されつつあるのに加え、太平洋を隔てた日本へも津波が押し寄せるという、非常に大きなものだった。
NASA JPLの研究者がこの地震の地球に与えた影響を計算したところ、「1日」が1マイクロ秒ほど短くなるほどの規模だったことが分かったようだ。

本家 Chilean Earthquake Shortened Earth's Day
元ネタ Chilean Quake Likely Shifted Earth’s Axis, NASA Scientist Says

地震によって地球表面で大きな質量が上下すると、地球の自転速はわずかに変化する。今回の地震で動いた断層の長さやすべり量から見積もったところ、地球の自転速が上がることによって「1日」が1.26マイクロ秒ほど短くなり、また地軸も2.7ミリ秒角（距離にして約8cm）ほど移動したと見込まれるとのこと。
ただし、この変化は非常にわずかで、大気の動きなど他の要因による自転速の変化にかき消されるため、直接測定することは非常に難しいという。

なお、地震が地球に与える影響については、他の大地震でも同様の計算が行われている。今回の地震よりも規模の大きかった2004年12月のスマトラ島沖地震(M9.1-9.3)では、「1日」の長さは2.68マイクロ秒短くなり、地軸の位置は約2cmほど移動したとみられている。関連ストーリー 地球の自転周期が2.68マイクロ秒短くなった!?

円周率π計算の桁数の記録が更新された。計算機の進歩とともに記録は更新されるものだが、今回の記録更新で使われたのはスーパーコンピュータではなく、なんと1台のデスクトップPCなのだそうだ。

本家 New Pi Computation Record Using a Desktop PC
元ネタ Pi Computation Record

今回の計算で達成した桁数は、約2兆6999億桁。前回の記録は昨年、筑波大・計算科学研究センターで達成された約2兆5769億桁なので、1200億桁ほどの記録更新となる。

元ネタのPress Releaseによると、計算に使われたマシンの主なスペックは以下の通り。

• Core i7 CPU 2.93 GHz
• 6 GiB RAM （※GiB = ギビバイト、PC分野で一般に使われるGBと同じ）
• 7.5 TB HDD (1.5TB HDD x5)

PC自体は2000ユーロ（25～6万円程度）のもので、OSにはLinux、π計算プログラムは独自に作られたもの。

どのように計算したのか、どれくらいの時間がかかったのか、いろいろと疑問に思う点があるが、そのあたりはFAQに詳しい情報がある。それによると、円周率計算で直接かかった時間は116日間で、もちろんスーパーコンピュータよりも時間は長い。また、計算式自体も、前回の筑波大の記録で使われた公式よりも収束が遅いものを使ったという。しかし、CPUキャッシュを効率よく利用する、といった「1台のPCならでは」の工夫によって、計算効率自体は非常に高いものになっているとのこと。
なお、計算が正しく行われたかの検証は、全桁についてチェックしたわけではなく、πの16進表記で最終50桁についてのみ行われたようだ。（10進や16進表記で、πのある桁以降についてのみ直接計算できる公式がある）

本家 Intel Allows Release of Full 4004 Chip-Set Details より。

38年前の1971年11月15日、インテルの歴史的なマイクロプロセッサ4004の出荷が開始された。つまり一昨日38周年を迎えたわけだが、これを記念してインテルは、4004ファミリ(MCS-4)をリバースエンジニアリングしていたチームに対し、その詳細情報を公開することを許諾した。
対象は以下の通り。

MCS-4 chipset

• マイクロプロセッサ 4004
• 2kビット ROM 4001
• 320ビット RAM 4002
• I/Oエクスパンダ 4003

これが初となる完全な4004ファミリの公開情報は、以下のWebページで参照できる。この情報は、歴史的興味がある人や教育など、非営利目的(CC license Attribution-Noncommercial-Share Alike 3.0)で利用可能となっている。

Complete Artwork, Schematics, and Simulator for Intel MCS-4 (4004 family) microprocessor chip-set available for the first time

ここではリバースエンジニアリングの苦闘についても述べられているが、4004については回路認識プログラムを使った回路図復元や、ロジックシミュレータを使って実際にテストコードを走らせて再現させたが、周辺チップについては概略図やマスクが失われていて低品質の顕微鏡写真を利用せざるを得なかったり、いろいろと苦労されたようだ。
なお、Windowsで動くMCS-4シミュレータも公開されている。インテルからはMCS-4 User Manual(PDF)もダウンロードできるので、興味のある人は実際にコードを走らせてみていただきたい。例えば…電卓プログラムとか。

ネット界隈ではときおり、不思議な「証明」が話題になることがある。例えば、古典的な「"2=1"を数学的に証明した」というネタは、この手の記事専門の虚構新聞でも以前取り上げられたことがある（「２と１は等しい」　数学界で論議）。こうしたものは、直感に反した結果になるという意味ではパラドックスと呼んでよいだろう。
"2=1"の証明は種明かしをすると単純なトリックだが、もっと込み入った例もある。以下は、直感的には発散しそうな足し算なのに、なぜか有限の和になるという「証明」だ。
1 + 2 + 3 + 4 + ... = -1/12
1 — 2 + 3 — 4 + ... = 1/4

さて、こうした数学上のトリックや手法を使ったパラドックスであれば、ひと時の楽しい頭脳パズルになるだろう。しかし、現実世界でこんなものに直面したら少々笑えない事態になる。
タレコミ子自身は、あるデスマーチな仕事において、有限の線表に際限なく作業を詰め込もうとする「ゼノンのパラドックスなマネージャー」の下で働くという、アキレスも真っ青の恐怖体験をしたことがある。直感的には、どれだけ仕事をしてもゴールに着きそうになかったのだが…（とりあえず、有限の時間でその仕事からは生還することができた。その理由は今でも解らない）。

/.Jの諸氏は、こうした奇妙な論理や直感に反する要求を経験をされたことはあるだろうか？　また、もしパラドックスを打ち破ることに成功した猛者がいらっしゃれば、ぜひその方法もご教授いただきたい。