第３５号
2023 年 4 月－ 目次 －
１． 巻頭言＜新世代研究の役割＞

専務理事

山本 隆章

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２． 研究アラカルト＜スピントロニクス 「P」 コンピューター＞

スピントロニクス
研究会員

深見 俊輔

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３． 受賞情報－－9

４． コーヒーブレイク
Millie 先生、Gene 先生、M IT、Boston 訪問

理事

齋藤 理一郎10

５． ATI コンファレンス 開催案内

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－

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＜ 巻頭言 ＞
新世代研究所の役割
山本 隆章 専務理事
（元 セイコーソリューションズ(株) 会長）

新世代研究所は、2023 年 6 月に財団設立 30 周年を迎えます。現在、資産運用収入を確保し財団の永続を目指す、ATI コンファレンスを新設し財団関係者の幅広い交流の場を提供する、などの改革を進めています。しかし収入や交流は手段ですので、それにより財団は何を目指すのか。30 周年の節目に改めて考えてみました。
財団は寄附者の意思を遂行する団体であり、その憲法とも言える設立趣意書を読み返してみました。
「巨大化し普通の人間では理解し難い科学・産業技術、一国の政策では思い通りに動かない経済システ
ム、簡単に崩壊してしまう国家・社会システム。これまでの発想の延長線上では、人類が真の意味で適応可能な状況を作り出すことは困難。この状況を打開し、人類にとって豊かな新世代を切り拓く一つの試み
として、学問分野、国籍、世代を超えた人と人との共感を生む交流、熱意ある英知の結集により新しい思想を生み出す土壌を提供し、学術の振興及び社会の発展に寄与したい。（抜粋）」とあります。既に 30 年
前に、社会状況を憂い、その解決の一助として新世代研究を設立しています。キーワードは、「共感を生む交流」、「熱意ある英知の結集」、「新しい思想」、その目的は「学術の振興」を通じて「豊かな新世代を切り拓く」、「社会の発展に寄与」、と言えます。
30 年経ち、社会状況は更に悪化していると思います。SDGS、脱炭素など社会が対応すべき課題が益々大きな問題となってきました。その中で当財団に何ができるか、すべきか、を考えたときに、先日のNHK の放送を思い出しました。それはアメリカの人類進化生物学者であるジョセフ･ヘンリック 教授の「集団脳」という話で、少し紹介をさせていただきます。「ネアンデルタール人は、私たちホモ･サピエンスと同じ祖先（ホモ・エレクトス）から進化しながら、4 万年前に姿を消しました。なぜ私たちだけが生き残り、進歩を遂げることができたのか？ネアンデルタール人は、家族単位の小集団で暮らしていたが、ホモ･サピエンスは、150 人規模の大集団を築いていたようです。集団が大きいと、一定の確率で新たらしい技術や道具を思いつく人が出現し、集団内で広まり、世代を超えて受け継がれ、更に新しいことが生まれて累積をしていきます。しかし小さな集団ではそれが途絶えてしまいます。個々人の賢さではなく、大きな集団による活発なコミュニケーションが技術革新を加速させる、これが集団脳という考えです。」
当財団は、専門研究の異分野交流として既に「集団脳」を実践していますが、複雑な社会課題に対応して、豊かな新世代を切り拓く為には、更にパワーアップができないか。この財団には、若手～中堅～ベテランの研究者、そして社会の中で幅広い経験を持つ評議員や理事と多彩な才能と知見を持つ人達が集まっています。更に社会学者、産業界や行政の人も含めた広範囲な繋がりを作り、対面交流による心の共感とオンラインによる量の共有を合わせたコミュケーションで、より大きく活性化した「集団脳」を育て、それを若い人達に受け継いでいけたらと思います。これが当財団の役割ではないでしょうか。
財団集団脳の 2 人の巻頭言を紹介します。2017 年小泉評議員 「世界に利己思想が蔓延し、利他思
想（Altruism）が衰退する現代にあって、もう一度人間の原点に立ち返る必要性がある。その拠り所となるのが、『倫理を基調とした科学技術』」。2019 年小林評議員 「先端技術を極める研究者の方々の成果として「科学・技術：Science ＝ 自然（神）が創ったもの」をどのようにして社会に役立てるのか、我々企業人
は「Arts ＝ 人間が創ったもの」を通して、「社会＝人」に寄り添った視点を持つ事が一段と求められる。」。

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＜ 研究アラカルト ＞
スピントロニクス「P」コンピューター
深見 俊輔
スピントロニクス研究会(東北大学電気通信研究所 教授)

コンピューターで複雑な問題を解く際、しばしば確率的なアルゴリズムが⽤いられます。今はこれを決定論的に動作するコンピューターで実⾏しているわけですが、もし確率的に動作するコンピューターがあったとしたら？
1. はじめに
昨今の情報社会は、⼈⼯知能（AI）、モノのインターネット（IoT）、デジタルトラ
ンスフォーメーション（DX）、ビッグデータなどのキーワードに彩られており、これらを活⽤した暮らしやすい社会の実現に向けて、コンピューティング技術にはこれまで経験したことがないペースでの演算性能の向上が要求されている。これと同時に、地球温暖化ガスの排出を抑制して 2050 カーボンニュートラルを達成するため、コンピューティング技術には省電⼒化という課題も突き付けられている。この演算性能の向上と省電⼒化は相反する関係にあり、従来型のコンピューター（古典コンピューター）のみで多様化する社会的要求の全てに対応することは困難である。このため各⽤途に特化した様々な新概念コンピューターの研究開発が活発に⾏われている。
このような中、凝縮系物理学がコンピューティング技術において従来とは本質的に異なる⼤きな役割を担う時代への扉が開かれつつある。従来のコンピューティング技
術では、凝縮系物理学とは独⽴に演算の原理が存在し、その実⾏に必要なトランジス
タなどの部品を実現する上での指針を与えるのが凝縮系物理学の役割であったと⾔える。しかし最近になって、凝縮系物理学の法則そのものを演算の原理に利⽤し、かつそれを「⾃然なかたち」で実現する舞台として⼈⼯的なネットワークを⽤いるという新しいコンピューティングのパラダイムが開けつつある。
本稿では、筆者らが研究を進めているスピントロニクス素⼦の確率的（Probabilistic）
な振る舞いを積極利⽤したコンピューター（P コンピューター）を実例にとり、複雑な問題を⾼効率で処理する新たなコンピューティング技術の可能性を議論する。
2. P コンピューター（確率論的コンピューター）現代の情報社会は⾔うまでもなく⾼度に発展した古典コンピューターに⽀えられている。古典コンピューターは、1936 年にアラン・チューリングが発表したチューリ
ングマシン [1] の概念に⽴脚し、ジョン・フォン・ノイマンが考案したノイマン型アー
キテクチャに基づいて実現されている。古典コンピューターでは情報を「ビット」と2呼ばれる基本単位の羅列で表して演算や記憶を⾏う。ビットは「０」か「１」のいず
れかの状態を決定論的に取り、これを⽤いて逐次的に演算が⾏われる。演算や記憶の担い⼿となるトランジスタの集積度が半世紀以上に渡ってムーアの法則に従って指数関数的に増⼤することで古典コンピューターの性能は⾶躍的に進化し、今⽇の⾼度情報社会の基盤をなすに⾄っている。
しかし、ここにきて古典コンピューターの限界も⾒え始めている。古典コンピュー
ターは四則演算の組み合わせに落とし込むことのできる単純な問題に対しては圧倒的な威⼒を発揮する⼀⽅で、いくつか効率的に処理することが難しい問題がある。膨⼤な組み合わせの中から最適な解を探索する「組合せ最適化問題」、複雑なデータの背後にあるルールを探る「機械学習」、シュレディンガー⽅程式を⽤いて分⼦軌道などを求める「量⼦化学計算」などはその典型例である。
こうした⾃然界、社会に存在する計算論的に複雑性の⾼い問題を取り扱う⽅策に関連して、1981 年にリチャード・ファインマンは「 Simulating physics with computers 」と題した講演を⾏った [2] 。よく知られているように彼はこの講演の中で “ If you wantto make a simulation of nature, youʼd better make it quantum mechanical, … ” と述べており、これが今⽇の⼤々的な量⼦コンピューターの開発の⼀つの重要なきっかけとなっている。⼀⽅ファインマンはこの講演の中で “ … the other way to simulate aprobabilistic nature is by a computer which itself is probabilistic, … ” とも述べている。
これは古典とも量⼦とも異なる、確率的な振る舞いを積極利⽤した新たなコンピューターの可能性を⽰唆するものである。これが本稿の主題の確率論的コンピューター（Pコンピューター）である。
なお、前述のような複雑性の⾼い問題を取り扱うために、マルコフ連鎖モンテカルロ法などの確率的アルゴリズムが開発され、社会で利⽤されている。しかしこれらは現時点では決定論的な動作を基調とする古典コンピューターで実効されており、ソフトとハードの間に根本的なミスマッチがあるために必ずしもエネルギー効率は⾼くはない（第 6 章で詳述）。本稿で扱う P コンピューターは凝縮系物理学の教えに基づき、
確率的なアルゴリズムを⾼いエネルギー効率で実⾏するものである。
以下、第３項で P コンピューターを実現する上で最重要な構成要素となる確率ビッ
ト（P ビット）について述べたのち、第 4,5 項では筆者らがここ数年で⾏った、確率的に動作するように設計されたスピントロニクス素⼦を⽤いた P コンピューターの原
理実証実験を紹介し、第 6 項で今後の課題や展望を述べて本稿をまとめる。
3. 確率ビット（P ビット）
量⼦コンピューター（Q コンピューター）を構成するのが量⼦⼒学的性質を⽰す量
⼦ビット（Q ビット）であるのと同様に、確率論的コンピューター（P コンピューター）は確率的な性質を⽰す確率ビット（P ビット）により構成される。著者らは熱ゆらぎにより確率的に動作する磁気トンネル接合を⽤いて確率ビットを構築した。図 1に磁気トンネル接合の模式図を⽰した。磁気トンネル接合は⾃由層の磁化の⽅ 向で3

0 と 1 を表現することができ、不揮
発性メモリの記憶素⼦として⽤いられている。ここでは磁化が上を向いた 0 状態と下を向いた 1 状態の間のエネルギー障壁を熱ゆらぎに対して⼗分に⾼く設計することで信頼性の⾼い情報保持が実現される。P ビッ
トはこれとは設計思想が真逆であり、0 状態と 1 状態の間のエネルギー障
壁が極端に低減され、これによって０と１の状態間を熱によって短い時間間隔で確率的に⾏き来し、０と１の状態の間で絶えず揺らぐこととな

図 1) 磁気トンネル接合の構造と、不揮発性メモリ素子向け、及び P ビット向け用途でのエネルギー障壁の設計の概念図。 [4]る。この性質を利⽤し、電⼦部品と組み合わせることで [3] 、外部⼊⼒
によって 0 と 1 に滞在する割合を制御できる
P ビットを実現できる。
図 2 に作製した P ビ
ットの⼊出⼒特性を⽰した [4] 。時間領域では
0 と 1 の間で絶えず状態が変化し、時間平均で⾒ると⼊⼒電圧に応じて出⼒電圧がシグモ

図 2) 確率的に振る舞う磁気トンネル接合を用いた P ビットの動作特性。
上段は時間平均した出力電圧と入力電圧の関係。下段は各入力電圧での出力電圧の時間変化。 [4]イド的に変化している
ことが分かる。これが P コンピューターに求められる P ビットの特性である。
4. 組合せ最適化（因数分解）
前項で述べた通り、組合せ最適化問題は古典コンピューターが苦⼿とする問題の典型であり、巡回セールスマン問題、ナップザック問題などがその代表例である。著者
らは、スピントロニクス P コンピューターの原理実証システムを構築し、組合せ最適化問題のアルゴリズムを適⽤して因数分解のデモ実験を⾏った [3] 。因数分解は、整数F が与えられたとき F = X ×Y を満たす整数 X と Y を求める問題であるが、これは Xと Y の積が F に近くなる「最適な組み合わせ」を求める問題と⾒ることもでき、すな
わち組合せ最適化問題として扱うことができる。なお因数分解もまた古典コンピュー
ターが苦⼿とする問題の典型例であり、⼀定規模以上の問題は古典コンピューターで4

は現実的な時間で解けず、これが現在の暗号化技術の前提になっている。
図 3(a)に 構 築 し た 原 理 実 証 シ ス
テムの写真を⽰した。確率的に動作
す る 磁 気 ト ン ネ ル 接 合 （ stochastic
magnetic tunnel junction: s-MTJ）とNMOS トラ ンジ ス タ な どか ら な る
確率ビットが８つ、マイクロコント
ローラー（MCU）と DAC で接続されている。シミュレーテッドアニー
リングや量⼦アニーリングなどで組合せ最適化問題を解く場合、与えら

図 3) 構築した因数分解用スピントロニクス P コンピューターのデモシステム(a)と、4 ビットで 35 を因数分解した結果(b)、8 ビットで 945 を因数分解した結果(c)。 [4]れた問題に対してコスト関数（エネルギー関数とも⾔う）を定義し、コスト（エネルギー）が低くなるような状態を探すことで解を得る。本実験の因数分解では E = ( F ‒XY ) 2 というコスト関数を採⽤した。 F = XY のときにコストが最⼩になる。 X , Y は⼆進数的に X = 1 + 2 x 1 + 4x 2 + 8 x 3 + …、 Y = 1 + 2 y1 + 4 y 2 + 8 y3 + …、と表した。ここで x 1 , x 2 , x 3 , …, y 1 , y 2 , y 3 , …が各 P ビットの状態（０または１）に対応し、これらは絶えず 0 と 1 の間で揺らぐので、あらゆる X と Y の組み合わせを探索することができる。
従って E を最⼩化するような相互作⽤をマイクロコントローラーにプログラムしておくことで、ある⼀定時間の統計を取ったときに最も頻繁に観測された状態として解を得ることができる（詳細は原著論⽂[4]または解説記事[5]を参照されたい）。
図 3(b),(c)には 4 ビットで 35 を因数分解した結果、8 ビットで 945 を因数分解した結果が⽰されている。上段は各 P ビットを相互作⽤させていない（因数分解の機能を与えていない）状態、下段は各 P ビットを相互作⽤させた（因数分解の機能を与えた）
際の結果である。(b)では 7 と 5、5 と７の組み合わせのところに、(c)では 63 と 15の組み合わせのところに最も⾼い確率で滞在していることが分かり、すなわち正しく因数分解ができていることが確認できる [4] 。
5. ボルツマン機械学習
続いて、スピントロニクス P コンピューターを⽤いたボルツマン機械学習の原理実証に関する成果 [6] について紹介する。機械学習とはあるパターン（⼿書き⽂字、顔、
⾳声、…）が与えられたときにその特徴を抽出する作業であり、⼈⼯知能（AI）の⼀部として社会の様々な場⾯で利⽤されている。機械学習と前項の組合せ最適化は逆の関係にあり、すなわち組合せ最適化はビット間の結合は既知であり、最終的なパターン（図 3(b), (c)下段のヒストグラムに相当）を求める問題であったのに対して、機械学習では最終的なパターンが与えられ、そのパターンの元となるビット間の結合を求める問題と捉えることができる。

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現⾏の機械学習の歴 史 を 遡 る と 、 G.
Hinton 博⼠が 1985
年に発表したボルツ
マン機械学習の提案[7]に⾏きつく。ここでは各ビットに揺らぎの要素を加えることで、求めたいビッ

図 4) スピントロニクス P ビットを用いたボルツマン機械学習の回路ブロック
図(a)と、作製したデモシステムの写真(b)。 [6]ト間の結合を効率的に求められる、すなわち効率的な学習ができることが指摘されている。しかしこの発想は決定論的かつ逐次的な動作を基調とする古典コンピューターとは本質的に相性が悪く、そのままで利⽤することは困難であった。そこでその後、深層信念ネットワー
ク、誤差逆伝搬法などが開発されて、ある⼀定の消費電⼒のペナルティを受け⼊れながらも古典コンピューターで実⾏可能となるよう改良され、現代社会で利⽤可能なレベルにまで⾄っている。ここでもし、確率論的、かつ⾮同期的に動作するコンピュー
ターを⽤いることができるなら、G. Hinton のオリジナルのボルツマン機械学習を起点とする別の（よりエネルギー効率の⾼い）機械学習の道が切り拓かれると期待される。このような期待に基づき、筆者らはスピントロニクス P コンピューターを⽤いた
Hinton 博⼠提案のオリジナルのボルツマン機械学習の原理実証を⾏った。
図 4(a)はスピントロニクス P ビットを⽤いたボツルマン機械学習のための回路ブロック図、図 4(b)は作製したシステムの写真である。図 3 の組合せ最適化⽤のシステムとの違いはビット間の結合を更新する機能が追加されていることである。ここ では
RC 回路を⽤いて結合の更新が⾏われる。具体的の⼿順は以下の通りである。(i) マイ
クロコントローラーに格納されたビット間での結合（図 4(a)の⾚枠部分）を反映し、P ビット（図 4(a)の緑枠部分）の状態が時々刻々と変化する。(ii) P ビットが出⼒する状態と理想状態の差分を RC 回路（図 4(a)の⻘枠部分）が⾃動的に計算し、その差分が⼩さくなるよう RC 回路にて結合強度が更新される。(iii) この(i)と(ii)を繰り返すことで、P ビットが出⼒する状態と理想的な状態の距離が近づき、学習が完了する。
図 5 にこの⽅式で全加算器の⼊出⼒関係を学習した結果が⽰した。
全加算器は⼊⼒ A , B 、及び下位の桁からの桁上がり（ C in ）に対して、
和（ S ）と 上位の 桁へ の桁上 がり（ C out ）を計算するものであるが、学習の最後の 60 秒でのヒストグ
ラムは真理値表を反映したものとなっていることが分かる。

図 5) ボルツマン機械学習による全加算器の入出力関 係の学習の結果 [6]66. 今後の課題、展望
ここまででスピントロニクス P コンピューターの概要を述べ、古典コンピューターが⾼いエネル
ギー効率で扱うことを苦⼿とする組合せ最適化 [4]と機械学習 [6] の２つを例にとって⼩規模システム
での原理実証の結果を紹介した。最後にこのＰコ
ンピューターを⼤規模化して社会実装を⽬指す上
での課題と、それらの課題を乗り越えた先に実現されると予測される性能を述べ、本稿を締める。
スピントロニクスＰコンピューターの性能は、磁気トンネル接合素⼦の特性に⼤きく左右され、性能の⾼い磁気トンネル接合の実現とそれに向けた物理的機構の理解が極めて重要となる。その中で⼀ 番 ⼤き な 課 題 が揺 ら ぎ の ⾼速 化 で あ る。 第 ４,図 6) 様 々なコンピューターで確 率 的なアルゴリズムを実行する際の消費電
力 と処 理 (サンプリング)速 度 の比 較 。
N1～N4 は GPU（Graphics ProcessingUnit）コンピューターを用いた場合、G1～ G2 は TPU （ Tensor ProcessingUnit）コンピューターを用いた場 合、F1
はシミュレーテッドアニーリングコンピュ
ーターを用いた場合の報告値。 [10]５項で紹介した組合せ最適化、機械学習の計算にはそれぞれ 15 秒、1000 秒程度の時間を要しており、社会実装に向けてはこれを⼤幅に短縮する必要がある。原理実証実験では 1 ミリ秒程度の時定数で熱擾乱により磁化反転が起こる磁気トンネル接合素⼦が⽤いられたが、筆者らは磁気トンネル接合素⼦の磁気異⽅性の制御により磁化反転時間を⼤幅に短縮できることを理論的に⾒出し [8] 、
実験では 8 ナノ秒の揺らぎを観測している [9] 。図 6 はこのようなナノ秒で揺らぐ磁気トンネル接合素⼦を⽤い、現⾏の不揮発性メモリで確⽴されているメガビットレベルの集積技術を適⽤した場合に予測される P コンピューターの消費電⼒と計算（サンプリング）速度を他のコンピューターでの報告値と⽐較したものである。P2 が予測値であり、P1 は本稿では紙⾯の都合上割愛するが、スピントロニクス素⼦とプログラマブ
ル半導体回路（FPGA）を組み合わせて構築した数 1000 ビットの規模の P コンピューターでの実測値である [10] 。P コンピューターは、GPU や TPU、シミュレーテッド
アニーリングで報告されている値と⽐べて桁違いに⾼い電⼒性能を実現できるポテン
シャルを有していることが分かる。また、ゆらぎの⾼速化に加え、時間平均応答特性を決める物理的な機構の解明 [11,12] 、外乱磁場に対するロバスト性の向上 [13] などについてもいくらかの知⾒が得られつつあり、今後これら技術をさらに発展させることで社会実装にかなう素⼦技術が実現されていくものと期待される。また社会実装に向けては、素⼦技術に加え、回路、アーキテクチャ、アルゴリズムの各階層において多くの課題に取り組む必要があり、重要なのはこれらの階層が協調しながら研究開発を推進することであると考える。これらの課題に順次取り組み、技術を向上していくことで、確率的なアルゴリズムを⽤いることが有効な複雑な問題を低消費電⼒で処理する、新概念コンピューターの実現へと繋がっていくものと期待される。

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謝辞
本研究は東北⼤学電気通信研究所の⼤野英男教授（現、同⼤学総⻑）、⾦井駿准教
授、W. A. Borders ⽒、舩津拓也⽒、早川佳祐⽒、⼩林奎⽃⽒、カリフォルニア⼯科⼤
学サンタバーバラ校 Kerem Camsari 博⼠、パデュー⼤学 Supriyo Datta 博⼠、メッシーナ⼤学 Giovanni Finocchio 博⼠らと共同で⾏われたものである。また科学技術振興機構（JST）CREST, JPMJCR19K3、⽇本学術振興会・科学研究費補助⾦ 19H05622などの⽀援を得て⾏われた。
参考⽂献[1] A. M. Turing, Proceedings of the London Mathematical Society 42, 230, (1936).
[2] R. P. Feynman, International Journal of Theoretical Physics 21, 467 (1982).
[3] K. Y. Camsari, S. Salahuddin and S. Datta, IEEE Elec. Dev. Lett. 38, 1767 (2017).
[4] W. A. Borders, A. Z. Pervaiz, S. Fukami, K. Y. Camsari, H. Ohno and S. Datta, Nature 573,
390 (2019).
[5] 深⾒俊輔「スピントロニクスによる確率論的コンピューター」 固体物理（株式会
社アグネ技術センター）vol. 56, no. 2, pp. 25-37 (2021).
[6] J. Kaiser, W. A. Borders, K. Y. Camsari, S. Fukami, H. Ohno, and S. Datta, Phys. Rev.
Appl. 17, 014016 (2022).
[7] D. H. Ackley, G. E. Hinton, and T. J. Sejnowski, Cogn. Sci. 9, 147 (1985).
[8] S. Kanai, K. Hayakawa, H. Ohno, and S. Fukami, Phys. Rev. B 103, 094423 (2021).
[9] K. Hayakawa, S. Kanai, T. Funatsu, J. Igarashi, B. Jinnai, W. A. Borders, H. Ohno, and S.
Fukami, Phys. Rev. Lett. 126, 117202 (2021).
[10] ⾦井駿、深⾒俊輔、⼤野英男「確率ビット向け微細磁性体の熱ゆらぎ」⽇本物理学会誌、2023 年 5 ⽉号掲載予定[11] A. Grimaldi, K. Selcuk, N. A. Aadit, K. Kobayashi, Q. Cao, S. Chowdhury, G. Finocchio,
S. Kanai, H. Ohno, S. Fukami and K. Y. Camsari, 2022 IEEE International Electron Devices
Meeting (IEDM), Dig. Tech. Pap., pp. 539-542 (2022).
[12] K. Kobayashi, W. A. Borders, S. Kanai, K. Hayakawa, H. Ohno, and S. Fukami, Appl.
Phys. Lett. 119, 132406 (2021).
[13] T. Funatsu, S. Kanai, J. Ieda, S. Fukami, and H. Ohno, Nat. Comm. 13, 4079 (2022).
[14] K. Kobayashi, K. Hayakawa, J. Igarashi, W. A. Borders, S. Kanai, H. Ohno, and S.
Fukami, Phys. Rev. Appl. 18, 054085 (2022).

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＜ 受賞紹介 ＞＜2023 年度 奨励賞 （当財団）＞
松尾 貞重 氏
「並列ジョセフソン接合間に流れる非局所超伝導電流の制御 」
理化学研究所創発物性科学研究センター 研究員
当財団 研究助成採択 2020 年度

外間 進悟 氏
「細胞内ナノ領域に生じる温度を計測可能な量子センサーの創出」
大阪大学蛋白質研究所

助教

当財団 研究助成採択 2018 年度＜第 64 回 本多記念賞＞
本多記念賞は、理工学特に金属及びその周辺材料に関連する研究を行い、基礎または応用面において優れた成果を挙げ、科学文化の発展に卓抜な貢献をした研究者に贈呈されます。 （本多記念会 HP より引用）

前川 禎通 氏「磁性と伝導及びスピンエレクトロニクスの基礎的研究」
理化学研究所創発物性科学研究センター

特別顧問

当財団 評議員副会長＜第 113 回 学士院賞 ＞
本院における授賞制度は、明治 43 年に創設され、学術上特にすぐれた論文著書
その他の研究業績に対して授賞を行っています。（日本学士院 HP より引用 ）柴田 直哉 氏
「最先端電子顕微鏡法の開発とナノ界面工学への貢献」
東京大学大学院工学系研究科総合研究機構長 教授
当財団 界面ナノ科学研究会 委員長
幾原雄一氏（東京大学大学院工学系研究科総合研究機構 教授）との共同研究＜第 11 回 技術経営・イノベーション大賞 経済産業大臣賞＞
この表彰は、わが国発の優れた新規事業を発掘しそのプロセスを他の技術者・経営者への範として紹介し、広くわが国でイノベーションを促進させようとする ものです。 （一般社団法人 科学技術と経済の会 HP より引用）

都甲 潔 氏「世界初の味覚センサ技術による食品業界のイノベーション」
国立大学法人九州大学

特別主幹教授当財団 ナノメカニクス研究会 委員長
池崎秀和氏 （株式会社 インテリジェントセンサーテクノロジー社長）との共同受賞

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＜ コーヒーブレーク ＞
Millie 先生、Gene 先生 MIT, Boston 訪問,Feb.2023
齋藤 理一郎ナノカーボン研究会（東北大学大学院理学研究科 教授）
私事で恐縮ですが、ＡＴＩニュースが届く 2023 年 4 月に東北大学を定年退職いたします。ＡＴ
Ｉナノカーボン研究会では 20 年近くお世話になりました。定年後も、もう少しナノカーボン研究会に参加し楽しませていただければ幸いでございます。
定年前にしておきたかったこととして、30 年以上にわたり共同研究して下さった MIT の Mildred
Dresselhaus 終身教授, Gene Dresselhaus 教授ご夫妻（以下 Millie 先生、Gene 先生）のお墓参りがございました。すばらしいことに共同研究者である MIT Jing Kong 先生とボストン大学 Xi Ling
先生が、MIT で Millie 先生の命日の日２月 20 日に両先生を偲び、また私の定年を祝う！会[1]を企画してくださいましたので、5 年ぶりに 25 回目の MIT 訪問とお墓参りの希望がかないました。
ちなみに Millie 先生は、ATI の特別顧問でナノカーボン研究会では常連でした。本コーヒーブ
レークのお話として、お墓参りのことと、MIT の変貌ぶりなどをご紹介したいと思います。
2 月 19 日（日）にハーバード郊外の Mt Auburn Cemetery[2]に両先生のお墓参りをいたしました。
ご家族、お孫さんや長年秘書さんだった Laura さん、OB が集まり、お墓の前で昔話に花が咲きました。2017.2.20 に Millie 先生が、また 2021.9.29 に Gene 先生がお亡くなりになった後はコロナ
で、2017.11.27 に Millie 先生のお墓参りした以来でした。Gene 先生のお墓の名前は、春になって彫るそうです。また、MIT のドームの隣に完成した MIT.nano (Building 12)[3]のガラスの壁に沿って竹が植えられた小道ができ、Millie 先生の小さな記念碑が「The Improbability Walk (あり得ない道のり)」[3]という名前で MIT.nano 入り口に付近にございました。「私ができたのだか
ら誰でもできる」と書かれています。MIT.nano は文字通り、ナノサイエンスのために建てられたビルです。Millie 先生は 2018 年の完成を見ることはありませんでした。MIT.nano の１階と２階は全てクリーンルームです。3 階は、Millie 先生の居室があった Building 13 と廊下がつながっています。奇しくも Millie 先生の部屋番号 13-3005 と同じ 12-3005 がセミナー室でした。

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2 月 20 日（月）に、MIT で Millie 先生、Gene 先生、そして私の定年を祝う Workshop が 34-401 でありました。共同研究者で同い年の Marcos Pimenta 先生も一緒に定年をお祝いいたしました。
リーガルシーフードで夕食会もしていただきました。主催者の両先生に心より感謝いたします。

今回の滞在中、いつものように MGM ミーティング(Millie group meeting)をボストン大学、MIT でそれぞれ別の日に行いました。Millie 先生、Gene 先生がまるでいるようで、各 2 時間の予定が昼
食をはさんで大幅に超過してしまいました。共同研究の宿題も多くいただきました。今回は、最後の訪問であるので家内もつれて、1991-2 年に住んだ MIT Westgate アパートや、ヘイマーケット（青空市場）、Freedom trail（歴史の道）、Porter Sq. などボストン市内を歩きまわりました。
昔のままの懐かしいところもありますが、MIT のある Cambridge 市は非常に大きく変わり、浦島太郎状態でした。MIT には新しい建物がんどん立てられ、Central Sq.も洗練された街になっていました。道がガタガタで、トラックがドーンと大きな音を立てていたバッサール通りも自転車専用
道もあるおしゃれな道になり、新しい学生寮が立っていました。MIT がますます大きくなり、学生や研究者のものすごい活気を肌で感じることができ、議論を多くしてすっかり若返りました。

MIT.nano の一階の廊下の壁に one.MIT[4]の展示があり、６インチぐらいの Si ウエファーに、MITの学生、教授、Visitor の名前 32 万人分が刻まれています。そのわきにそれを拡大した絵がありますが、小さな名前で描かれています。上記の Web サイトで名前を検索すると、自分の名前や知っている人の名前がどこにあるか教えてくれます。自分の名前の場所が大体分かったのですが、見つけられませんでしたが、MIT に自分の名前がナノで刻まれていることがとてもうれしかったです。昔足繁く MIT を嬉々として訪問し、Millie 先生、Gene 先生そして各年代の共同研究者と研究できたことはとても幸せでした。今回の訪問は、人生のとても良い思い出になりました。
1) Workshop の Web サイト：https://sites.bu.edu/mildred-dresselhaus-workshop/2) Mt Auburn Cemetery：https://www.mountauburn.org/, burial search (墓石検索)ができます。
3) MIT.nano: https://capitalprojects.mit.edu/projects/mitnano-building-12
4) 記念碑: https://news.mit.edu/2019/improbability-walk-mitnano-honors-mildred-dresselhaus-1115
5) one.MIT：https://onemit.mit.edu/

11＜ ATI コンファレンス ご案内＞
2023 年に財団設立 30 周年を迎えます。この節目にあたり、ATI 関係者と各界で活躍されている方を交えた幅広い交流の場として、「ＡＴＩコンファレンス」 を新設いたします。第一回は今年の 11 月 12 日(日)～14 日(火)、ロイヤルホテル八ヶ岳で開催いたします。

ATI 関係者 各位

2022 年 10 月 4 日
理事長 遠藤守信

ATI コンファレンスのご案内
日本の研究力の劣化が著しいと国際調査機関が分析し、同様に我が国のメディアも警告を込めて
しばしば報道しています。我が国の経済力の退潮とも相まって、アジア諸国においても『もはや日本から学ぶことはなくなった』と言われるようになっています。
これには様々な要因がありましょうが、しかし今ならまだ十分に日本の科学技術力の復興は可能であるとの大方の思いがあります。我が国の文化基盤でもある研究者間の絆の一層の強化は対策の一つです。学術コミュニテーを越えた研究者の交流を深め、高度な知の交換・継承を促進すれば、間違いなくそれは研究力の復興、そして産業・経済の再生に繋がるでしょう。当財団の設立趣旨には、『学問分野、国籍、世代を超えた人と人との共感を生む交流の場を設け、・・・熱意ある英知の結集により新しい思想を生み出す土壌を提供する（抜粋）』と謳われています。今、まさにそのような機会が必要でしょう。
このような状況に鑑み、日頃から当財団にご支援、ご協力いただくご関係者を中心に我が国の斯界で活躍する研究者、技術者、経済人等が一堂に会して交流し、もって科学振興や人的資本の強化・発展に資する機会を提供することは、大変に重要と認識しています。当財団関係者で議論を重ねた結果、
また財団事業の選択と集中も加味して、ここに“ATI コンファレンス”を新設することと致しました。これによって社会の要請に応えるとともに、当財団の目的がより明確に推進でき社会貢献を的確に果たせると確信しています。
関係各位のご理解と益々のご協力の程、衷心よりお願い申し上げる次第です。
以上【概要】(1) 内 容 ： 研究会、成果発表会、研究報告会、招待講演、法人会議などを同時開催(2) 頻 度 ： 毎年１回開催 （2023 年に第一回）(3) 方 法 ： ２泊３日 （原則全日程参加、対面会議）(4) 時 期 ： 11 月上旬～中旬／日曜～火曜 （2023 年は 11 月 12 日～14 日）(5) 場 所 ： 山梨県 ロイヤルホテル八ヶ岳(6) 参加者 ： 研究会員、助成採択者、選考委員、評議員・理事・監事・顧問、招待者(7) 規 模 ： 参加 70 名程度 （参加率約 70%)(8) 費 用 ： 原則財団負担

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日程
1 日目

プログラム（予定）
午後（11/12）

理事長・来賓 挨拶

時間（仮）14:00～17:30

講演 3 件 （討論含む）
社会視点、研究環境、専門研究奨励賞 授与式・研究成果講演
夜

2 日目

3 日目

懇親交流会 （立食）

18:30～20:30

ナイトセッション

21:00～

午前

2 研究会（参加自由）

09:00～12:30

午後

3 研究会（参加自由）

13:30～17:00

夜

夕食

18:00～19:00

研究助成成果発表会＋交流会

19:00～21:00

ナイトセッション

21:00～

自由開催（各研究会､評議員会､理事会等）

09:00～12:00

午前※ 詳細プログラムや推奨アクセスなどは、8 月頃にご案内いしたします。
・テニスコート、自然散策路、露天風呂、

ロイヤルホテル 八ヶ岳

天体望遠鏡などの施設
・北に八ヶ岳、南西に南アルプス、南に富士山と、日本百名山の９峰を眺望
・11 月は空気が澄み、昼の青空、朝焼
けと夕焼け、満点の夜空が望め、周囲の山々は紅葉の盛り13〒104-0031 東京都中央区京橋 1-4-10 大野屋京橋ビル 3 階
電話：03-3516-3327
ホームページ：http://www.ati.or.jp/