ｼﾝｸﾞﾙﾓﾙﾄ･ﾊﾞｰ ですぺら

シングルモルト・ウィスキー専門のバーです。場所は赤坂見附、ボトルの品揃えは約７００種類。 店主がウィスキーの多様性を皆様と共に愉しむべく奮闘中です。

[ｼﾝｸﾞﾙﾓﾙﾄ･ﾊﾞｰ ですぺら @bar_despera]

@999cc エンジン回せるオンロード系単気筒400だとKTM(&ハスクバーナ)一択の現状、止むなくGoose350からRC390へ。いや悪くないよ、十分、うん。
でもDR-Zの新エンジン発表以降、今でもSUZUKIがトチ狂ってくれることを願っている。

[ｼﾝｸﾞﾙﾓﾙﾄ･ﾊﾞｰ ですぺら @bar_despera]

おいおいおいおい。どゆこと？ダメじゃね？

[騎空士鮫ミンよりも遠い場所🇦🇶 @usa_akasa]

いや、ちょっと待って！
文科省が博士の学生に金出すんじゃないの！？
大学教員が獲得した研究費から博士の学生に給料支払えってこと？

ハァ？？？？？？！？！？

[ｼﾝｸﾞﾙﾓﾙﾄ･ﾊﾞｰ ですぺら @bar_despera]

今日の昼ごはんは、洋食風チキンオニオンパスタ。
鶏肉と玉葱の旨味を活かしたレシピだよ。

[ｼﾝｸﾞﾙﾓﾙﾄ･ﾊﾞｰ ですぺら @bar_despera]

@bemusuta ですです。
スペースオペラの外見ながら歴オタ的嗜好の人達にも届いてたと思いますし。
また、古典はセーブポイントとして機能しオルタナティヴ・ルート開拓に資するので、物語に限らず過去の作品群やジャンル自体がノスタルジーと無縁の重要な文化資本足り得ると改めて思う昨今です。

[shinshinohara @ShinShinohara]

応用的に見えるかもしれませんが、ポリフェノールが鉄原子に電子を渡し続けるメカニズムは基礎研究に値しますし、二価鉄に光触媒としての機能があることを発見したのは恐らくМ氏が最初であり、なぜ二価鉄だと光触媒として機能するかの研究も基礎研究が必要です。基礎から応用まで横断するすごい研究なんですよ。

[窪田 敏之 Ph.D.,D.D.S. (TOSHI) @QuickToshi]

https://t.co/9phuDUPkY7

森川健治クラウディオ博士かな？おっ博士は東北大か。後輩だ。

不安定な二価の多価イオンに酸化還元剤を組み合わせて二価の触媒活性を維持するというのは、なかなか面白い研究。

ポリフェノールは植物界ではありふれた物質だし還元力を持つので三価の鉄イオンを二価に引き戻す事ができる。

この合剤、おそらく光抗菌力もありそうで、色々な工業的応用は考えられる。

造園資材、外壁建材とか、屋根材とかなどにはピッタリだし、パワーが落ちたら、追いポリフェノール（定期的に茶・コーヒー出がらしを噴霧するなど）で復活もできそうだ。

今回は鉄イオンだけれども、他の多価陽イオンや多価陰イオンに触媒活性がある場合などにも応用が利きそうだ。他の組み合わせもありそう。

[shinshinohara @ShinShinohara]

私の職場に、天才としか思えない研究者がいる。今日はそのM氏のことを紹介したいと思う。

M氏は、コーヒー滓や茶殻といった安価���ポリフェノール原料と鉄を混ぜたら、光触媒になるという発見をした。
光触媒と言えば酸化チタンが有名だけれど、酸化チタンは基本、紫外線でしか光触媒として機能しない。
ところがM氏の発見した光触媒は、紫外線は当然として、可視光、近赤外線でも活性化し、ヒドロキシルラジカルという非常に分解力の強い物質を放出し、瞬く間に殺菌してしまう。
私は、ノーベル賞ものの発見だと考えている。

なぜそんな、一見単純にも思える研究成果が出ていなかったのか？その理由は、鉄の状態にある。
鉄はざっくりいうと、三つの状態のどれかになる。金属そのもの、二価の陽イオン、三価の陽イオン。
ところが２番目の「二価の陽イオン」の状態は不安定で、すぐに３番目の三価の陽イオンに変化してしまいがち。
光触媒やフェントン反応触媒などの触媒活性は「二価の陽イオン」の状態でないと発揮できない。
で、この「二価の陽イオン」の状態を安定的に維持できる技術がこれまでなかった。

M氏は、もともと、植物に鉄を吸収させる研究からスタートしていた。
植物は「二価の陽イオン」の鉄しかうまく吸収できないことが知られていた。そこでどうにかして「二価の陽イオン」を安定的に維持できないか？と考え、ふと飲んでいたコーヒーと反応させてみよう、と考えて、この技術を思いついたという。
そして、ビンゴ！コーヒーや茶に含まれるポリフェノールは、鉄原子に電子を供給し続け、「二価の陽イオン」の状態を安定的に維持できることを発見した。
「二価の陽イオン」の鉄でできることはほかにないかな？と調べると、フェントン反応というのが知られていた。
これは、���二価の陽イオン」の鉄に過酸化水素を与えると、ヒドロキシルラジカルという非常に強力な物質を放出し、石油などの汚染物質を瞬く間に分解できる技術として、ガソリンスタンドの跡地での活用がすでに行われていた。
ところが、すでに述べたように「二価の陽イオン」は不安定で、反応させるとあっという間に三価の陽イオンになり、触媒としての機能が失われてしまう。
このため、この触媒活性は一部でしか利用されていなかった。

M氏の開発したポリフェノール鉄は、ポリフェノールが次々に電子を鉄イオンに与え、「二価の陽イオン」を安定的に維持するので、フェントン反応触媒としても優れていた。
「こんな変な触媒なら、もしかして光触媒の活性もあるんじゃ？」と、半分ふざけて実験してみたらビンゴ！しかも、当時光触媒として有名な酸化チタンと違い、可視光や近赤外線でも光触媒としての機能を果たすことが分かった。

M氏の研究成果はこれにとどまらない。私の口からは言えないので、M氏の研究成果を紹介するのはすでに公開済みの光触媒にのみとどめるが、他にも目をむくような研究成果を出し続けており、天才と呼ぶにふさわしい人物だと私は考えている。

ところが、私の職場は農業の研究機関だからか、M氏は評価されていない。はっきり言えば、変わり者扱いされている。もし産総研や理科研などに所属していたら、その研究の画期性にみな目をむき、M氏は超有名な研究者になっていただろうに。日本にとどまらず、世界でも著名な研究者になっていたろうに。まるで砂漠に蓮を植えたかのよう。池にサボテンを植えたかのよう。現在の職場はどうもM氏と相性が悪いらしい。

つい先日も、東京で開催される大展示会でM氏の技術を紹介することになっていたのに、職場の研究成果としてふさわしくないという理由で外された。すでにいくつかの企業が関心を示し、その展示会で相談する手はずにもなっていたにもかかわらず。残念。非常に残念でならない。

M氏も年を取り、研究者人生はそう長くない。しかし、これほどまでの大天才を世に出せずに埋もれさせる日本の研究土壌は、私にしてみると、どうかしていると言わざるを得ない。どうにかしてこの大天才の成果を世に出すことはできないか、と、悔しさのあまり、M氏に断りもせず、ここに紹介する次第。

本当に、もったいない！どうにかしろ日本！

[ｼﾝｸﾞﾙﾓﾙﾄ･ﾊﾞｰ ですぺら @bar_despera]

ということで、
６月１日（月）は「ですぺら」をお休みさせて頂きます。
よろしくですー。
https://t.co/7xmMqkwsMn

[Jack @jackcoder0]

Two economists just published a mathematical proof that AI will destroy the economy.

Not might. Not could. Will — if nothing changes.

The paper is called "The AI Layoff Trap." Published March 2, 2026. Wharton School, University of Pennsylvania. Boston University. Peer reviewed. Mathematically modeled.
The conclusion is one sentence.
"At the limit, firms automate their way to boundless productivity and zero demand."

An economy that produces everything. And sells it to nobody.
Here is how you get there.
A company fires 500 workers and replaces them with AI. A competitor fires 700 to keep up. Another fires 1,000. Every company is behaving rationally. Every company is following the incentives correctly. And every company is building a trap for itself.

Because the workers who were fired were also customers.
When they lose their jobs faster than the economy can absorb them, they stop spending. Consumer demand falls. Companies respond by cutting costs — which means automating more workers — which means less spending — which means more falling demand — which means more automation.

The loop has no natural exit.
The researchers tested every proposed solution. Universal basic income. Capital income taxes. Worker equity participation. Upskilling programs. Corporate coordination agreements.
Every single one failed in the model.
The only intervention that worked: a Pigouvian automation tax — a per-task levy charged every time a company replaces a human with AI, forcing them to price in the demand they are destroying before they pull the trigger.

No government has implemented this. No major economy is seriously discussing it.
Meanwhile the numbers are already tracking the curve. 100,000 tech workers laid off in 2025. 92,000 more in the first months of 2026. Jack Dorsey fired half of Block's workforce and said publicly: "Within the next year, the majority of companies will reach the same conclusion."
Nobody is doing anything wrong. Companies are following their incentives perfectly. That is exactly the problem.

Rational behavior. At scale. Simultaneously. With no mechanism to stop it.
Two economists built the math. The math leads to one place.

Source: Falk & Tsoukalas · Wharton School + Boston University ·

[YUMI WATANABE @ym_damselfly]

あるノルウェーの神経科学者が、手書きという行為が、タイピングでは物理的に不可能な方法で人間の脳に変化をもたらすことを証明するために20年を費やしましたが、その分野以外の人でその論文を読んだ人はほとんどいません。

彼女の名前はオードリー・ヴァン・デル・メールです。

彼女はトロンハイムで脳研究ラボを運営しており、この議論に決着をつけた論文は2024年に『Frontiers in Psychology』という学術誌に掲載されました。この発見は、地球上のあらゆる教室を変えるべきほど衝撃的なものでした。

実験は単純なものでした。彼女は36人の大学生を募集し、それぞれに256個のセンサーが頭皮に密着したキャップを被せ、脳活動を記録しました。画面には単語が1つずつ点滅して表示されました。

学生たちは、デジ��ルペンを使ってタッチスクリーンにその単語を手書きしたり、キーボードで同じ単語を入力したりしました。単語が画面に表示されている5秒間、あらゆる神経反応が記録されました。

その後、彼女のチームは、長年にわたり多くの研究者が無視してきたデータの部分、つまり課���遂行中に脳の異なる部位がどのように相互に通信しているかを分析しました。

学生たちが手書きをした際、脳の至る所が一斉に活性化しました。

記憶、感覚統合、そして新しい情報の符号化を担う領域がすべて、大脳皮質全体に広がる協調的なパターンで同時に活性化していました。ネットワーク全体が覚醒し、つながっていたのです。

同じ学生たちが同じ単語をキーボードで入力した際、そのパターンはほぼ完全に崩壊しました。

脳の大部分は静まり返り、ほんの数秒前まで活発だった領域間のつながりは、脳波（EEG）上ではどこにも見当たりませんでした。

同じ単語、同じ脳、同じ人物でありながら、神経学的には全く異なる二つの現象が起きたのです。

その理由は、彼女の研究以前には誰も注目していなかった点にありました。手書��は単一の動作ではなく、目とリアルタイムで連携した何千もの微細な動きの連続であり、それぞれの文字が異なる形状をしているため、脳はわずかに異なる空間的な問題を解決しなければならないのです。

指、手首、視覚、そして空間内の位置を追跡する脳の部位がすべて連携して、一つの文字を作り出し、次へ、そしてまた次へと生み出しているのです。

タイピングは、そのすべてを無に帰してしまいます。キーボードのどのキーを押すにしても、まったく同じ指の動きしか必要としないため、脳が統合すべき情報はほとんどなく、解決すべき問題もほとんどないのです。

ヴァン・デル・メール氏はインタビューで、それを率直に語りました。

同じ指で同じキーを何度も押すことは、脳を意味のある形で刺激するものではありません。そして彼女は、子供にiPadを渡したすべての親を戦慄させるべき事実を指摘しました。

タブレットで読み書き���学ぶ子供たちは、しばしば「b」と「d」のような文字を見分けることができません。なぜなら、紙の上で実際にそれらの文字を書くために必要な動作を、身体で実際に感じたことがないからです。

彼女より10年前、プリンストン大学の2人の研究者が全く異なる手法を用いて同様の研究を行い、同じ結論に達しました。パム・ミューラーとダニエル・オッペンハイマーは、3つの実験を通じて327人の学生を対象に調査を行いました。半数はインターネットを無効にしたノートパソコンでノートを取り、残りの半数は手書きでノートを取り、その後、全員が視聴した講義の内容を実際にどの程度理解しているかをテストしました。

表面的な記憶ではなく、真の理解が求められるすべての質問において、手書きグループが圧倒的な差をつけて勝利しました。

その理由は、両グループが実際に書き留めた内容の記録の中に隠されていました。

ノートパソコンを使った学生たちは、ほぼ一語一語をタイプし、総量としてはより多くの内容を記録しましたが、その過程でほ��んど何も処理していませんでした。一方、手書きの学生たちは、講義をリアルタイムで書き写すほど速く書くことが物理的に不可能だったため、注意深く耳を傾け、何が本当に重要かを判断し、それを自分の言葉で紙に書き留め���ことを余儀なくされました。

何を残すかを選ぶというその一挙手一投足が、まさに学習そのものであり、キーボードは静かにその選択を省略し、それとともに学習そのものも省略してしまったのです。

2つの研究。2つの国。同じ結論。

手書きは脳を働かせます。タイピングは脳を怠けさせます。

これまで手書きではなくタイピングで記録したすべてのノートは、より細いパイプを通って脳に入っていました。会議の内容、本の要約、紙ではなくスマホに記録したアイデアのすべてが、表面的な理解でしか処理されませんでした。

あなたがそれらを忘れたのは、記憶力が悪いからではありません。タイピングでは、記憶を定着させるはずの脳の領域が決して活性化されなかったからです。

解決策は、あなたの祖母がすでに知っていたことです。

ペンを手に取りましょう。それを書き留めましょう。遅い道こそが、実は近道なのです。
【DeepL翻訳】

[Yu F @fj_twt]

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AliExpressで格安プロジェクターを購入・自宅Wi-Fiに接続してしまう → レジデンシャルプロキシになってしまう → インターネッ トバンキング不正送金等の踏み台に悪用されてしまう → 警察が自宅に来てしまう → (以下省略

警察庁 令和７年におけるサイバー空間をめぐる脅威の情勢等について(PDF) https://t.co/eG2Lo9Ibee

[Michael Levin @drmichaellevin]

A lot of people have suggested over the centuries that ecosystems might have some degree of cognition. What would that look like? Could there be recognizable memory phenomena on the scale of population dynamics? Here's a #preprint where amazing high-school student @asamanta42, @HananelHazan, and I use a model system - in silico predator-prey dynamics - and analyze the possibility of several kinds of learning:
https://t.co/JqmiakAJPM

(the basics are kind of like https://t.co/PH1ZKUxXqS, but some very cool new stuff here, including the interesting and unique pattern of learning-compatible values in the parameter space).

[Qun @watch_dog_timer]

僕も以前書いたが、浜松-都心の二重生活をしていると首都圏の小売が貧弱化し、今や地方都市の方が圧倒的に品揃えがよい。地価上昇で首都圏小売は地代を賄えなくなり、限られた商品しか置けなくなっているのが遠因なのかなと。
https://t.co/GcYddT4Bqp
https://t.co/Utwo3P15bd

[Ihtesham Ali @ihtesham2005]

A Norwegian neuroscientist spent 20 years proving that the act of writing by hand changes the human brain in ways typing physically cannot, and almost nobody outside her field has read the paper.

Her name is Audrey van der Meer.

She runs a brain research lab in Trondheim, and the paper that closed the argument was published in 2024 in a journal called Frontiers in Psychology. The finding is brutal enough that it should have changed every classroom on Earth.

The experiment was simple. She recruited 36 university students and put each one in a cap with 256 sensors pressed against their scalp to record brain activity. Words flashed on a screen one at a time.

Sometimes the students wrote the word by hand on a touchscreen using a digital pen, and sometimes they typed the same word on a keyboard. Every neural response was recorded for the full five seconds the word stayed on screen.

Then her team looked at the part of the data most researchers had ignored for years, which is how different parts of the brain were communicating with each other during the task.

When the students wrote by hand, the brain lit up everywhere at once.

The regions responsible for memory, sensory integration, and the encoding of new information were all firing together in a coordinated pattern that spread across the entire cortex. The whole network was awake and connected.

When the same students typed the same word, that pattern collapsed almost completely.

Most of the brain went quiet, and the connections between regions that had been alive seconds earlier were nowhere to be found on the EEG.

Same word, same brain, same person, and two completely different neurological events.

The reason turned out to be something nobody had really paid attention to before her work. Writing by hand is not one motion but a sequence of thousands of tiny micro-movements coordinated with your eyes in real time, where each letter is a different shape that requires the brain to solve a slightly different spatial problem.

Your fingers, wrist, vision, and the parts of your brain that track position in space are all working together to produce one letter, then the next, then the next.

Typing throws all of that away. Every key on a keyboard requires the exact same finger motion regardless of which letter you are pressing, which means the brain has almost nothing to integrate and almost no problem to solve.

Van der Meer said it plainly in her interviews.

Pressing the same key with the same finger over and over does not stimulate the brain in any meaningful way, and she pointed out something that should scare every parent who handed their kid an iPad.

Children who learn to read and write on tablets often cannot tell letters like b and d apart, because they have never physically felt with their bodies what it takes to actually produce those letters on a page.

A decade before her, two researchers at Princeton ran the same fight using a completely different method and ended up at the same answer. Pam Mueller and Daniel Oppenheimer tested 327 students across three experiments, where half took notes on laptops with the internet disabled and half took notes by hand, before testing everyone on what they actually understood from the lectures they had watched.

The handwriting group won by a wide margin on every question that required real understanding rather than surface recall.

The reason was hiding in the transcripts of what the two groups had actually written down.

The laptop students typed almost word for word, capturing more total content but processing almost none of it as they went, while the handwriting students physically could not write fast enough to transcribe a lecture in real time, which forced them to listen carefully, decide what actually mattered, and put it in their own words on the page.

That single act of choosing what to keep was the learning itself, and the keyboard had quietly skipped the choosing and skipped the learning along with it.

Two studies. Two countries. Same answer.

Handwriting makes the brain work. Typing lets it coast.

Every note you have ever typed instead of written went into your brain through a thinner pipe. Every meeting, every book highlight, every idea you captured on your phone instead of on paper was processed at half depth.

You did not forget those things because your memory is bad. You forgot them because typing never woke the part of the brain that would have made them stick.

The fix is the thing your grandmother already knew.

Pick up a pen. Write the thing down. The slower road is the faster one.

[ｼﾝｸﾞﾙﾓﾙﾄ･ﾊﾞｰ ですぺら @bar_despera]

「ぶり白子のパスタ」
ぶり白子が安かったので作ってみました。
今日の昼ごはんです。

[Milk Road AI @MilkRoadAI]

This is WILD!

MIT just solved one of the hardest unsolved problems in robotics (Save this).

For decades, the fundamental problem with soft robots and wearable exoskeletons has not been compute or AI, it has been actuation.

The moment you try to give a soft robot meaningful strength, you run into the same wall every engineer has hit since the field began, fluid-driven systems require external pumps, hydraulic reservoirs, and heavy infrastructure that makes the entire thing impractical to wear or embed into fabric.

MIT's new Electrofluidic Fiber Muscles solve that problem by eliminating external infrastructure entirely.

The key insight is electrohydrodynamic pumping using electric fields to generate pressure directly from electricity, with no moving parts, no motors, and no external fluid reservoir.

The fibers are less than 2 millimeters thick, can be woven into fabric like ordinary textile, and operate in complete silence because nothing physically moves inside them, it is just ions propelling fluid through a closed circuit.

The performance numbers published in Science Robotics are not conceptual, they are empirical results from actual hardware.

These fibers achieve a power density of 50 watts per kilogram, matching skeletal muscle, with a contraction strain of 20% and a response time of 0.3 seconds.

A single bundled configuration lifted 4 kilograms, 200 times its own weight while a separate configuration drove a robotic arm through a 40-degree bend compliant enough to safely complete a human handshake.

Another configuration launched objects in under 100 milliseconds, which is faster than a human flinch reflex.

The design mirrors biological muscle architecture in a way that prior artificial muscle approaches never achieved.

The fibers are organized into antagonistic pairs, one contracts while the other extends, exactly like biceps and triceps and because the system runs in a closed loop, the relaxing fiber serves as the fluid reservoir for the contracting one, which is what allows the whole system to operate untethered with no external tank.

The applications are not hypothetical but rather are the exact use cases the industry has been waiting years for the hardware to catch up to.

Exoskeletons for physical labor, prosthetic limbs that move with the natural compliance of biological tissue, assistive garments for patients with motor disorders, and soft robots capable of safe physical contact with humans are all immediately unlocked by a muscle technology that is silent, lightweight, and weavable into clothing.

The deeper significance is what this technology does when it meets the AI robotics wave that is already underway.

Every major humanoid robot program, Figure, 1X, Boston Dynamics, Tesla Optimus is currently bottlenecked by the same hardware limitations these fibers address, actuators that are too rigid, too loud, too heavy, or too dependent on infrastructure to operate naturally alongside humans.

Electrofluidic fiber muscles do not just solve a materials science problem but rather they remove one of the last physical barriers between robots that live in labs and robots that live in the world.

[finalvent @finalvent]

放送大学について調べていて、まあ知ってはいたんですけれど、何と言うか。

放送大学は、個別の大学が経営破綻や募集停止に追い込まれた際に、学生を路頭に迷わせないための「国の高等教育セーフティネット」として機能しているのが実態がありますね。

東京基督教大学もその例ですが、とうもその氷山の一角に過ぎないのかも。というのは、今後、日本��大学の約4割が淘汰される可能性も指摘される中、このような「放送大学による代行」は、特別な事例ではなく「標準的な撤退戦の形」になっていくのかもしれません。

大学閉校の国のスキームでもあったわけですね（厳密には放送大学は国営ではありませんが）。

[三宅秀道 Hidemichi MIYAKE @hidemichimiyake]

私は近年、ちょっとだけ入門的な勉強をしただけですが、進化心理学的かつ集団心理学的な現象なんだろうと思います。仲間内であるトピックを「聖域」にして、それを協力して防衛することで、仲間意識を育む。そういうゲームが得意な人が群れの中で序列が上がる。この場合、その「聖域」の設定がいくらか無理筋であることには、敢えてそれにコミットメントをするコストを上げることで忠誠心を試すメリットがあるのです。そういうソーシャルゲームで序列をつくるコミュニティなんじゃないでしょうか。