●科学技術書・理工学書＜新刊情報＞●「星宙(ほしぞら)の飛行士」（油井亀美也、林 公代、宇宙航空研究開発機構(JAXA)著／実務教育出版）

 

＜新刊情報＞

 

書名：星宙(ほしぞら)の飛行士～宇宙飛行士が語る宇宙の絶景と夢～

著者：油井亀美也、林　公代、宇宙航空研究開発機構(JAXA)

発行：実務教育出版
 
　39歳でJAXA宇宙飛行士候補者に認定された油井亀美也(ゆい・きみや)宇宙飛行士。「中年の星」と親しまれ、Twitterフォロワー数18万人以上を誇る油井宇宙飛行士の初の単行本。宇宙で撮影した数万枚の絶景写真の中から、91点を厳選。宇宙から宇宙を撮影した、他では見られない貴重な写真の数々を、撮影時のエピソードを交えながら１点１点紹介。秒速８km、拳銃の弾の約20倍の速さで移動するISS(国際宇宙ステーション)から撮影するテクニックや、また、天体マニアである油井宇宙飛行士しか話せない宇宙空間での「星の探し方」など内容盛りだくさん。４章では、宇宙飛行士になる前、自衛隊で戦闘機パイロットとして活躍していた時の油井宇宙飛行士の宇宙への思いや、宇宙滞在を通して得たこれからの夢について語る。油井宇宙飛行士が愛する「宇宙の美しい星々」と「儚い地球への思い」が詰まった唯一無二の一冊。

●科学技術ニュース●理化学研究所と日本医科大学、AIでがんの未知なる特徴を発見

　理化学研究所（理研）革新知能統合研究センター病理情報学チームの山本陽一朗チームリーダー、日本医科大学泌尿器科の木村剛准教授らの共同研究グループは、医師の診断情報が付いていない病理画像から、がんに関わる知識をAIが自力で獲得する技術を開発し、がんの再発の診断精度を上げる新たな特徴を見つけることに成功した。

　同研究成果は、手術後の高精度ながんの再発予測法として、個々に合った治療選択に生かせるとともに、画像から新たな知識を獲得するための自動解析手法として役立つ。さらに、ブラックボックスといわれているAIの解析根拠をひも解く一歩として、医療において安心して使用できるAIの実現に貢献すると期待できる。　

　今回、共同研究グループは、1枚あたり100億画素以上の前立腺病理画像から、AIが画像上のがんの特徴を、人に教わることなく自動で取得し、それを人間が理解できる情報として出力する技術の開発に成功した。

　AIが見つけた要素には、今日までに世界中で使われているがんの診断基準のほか、専門家も気づいていなかったがん領域以外の部位の特徴が含まれていた。

　これらの要素の再発予測性能を確かめるために、三つの大学病院の15,000枚以上の病理画像（AI学習用の分割画像にすると約960億枚に相当）で検証したところ、現在の診断基準よりも高い精度で再発予測ができた。加えて、病理医の診断と合わせて使うことで、予測精度をさらに上げることができた。（「理化学研究所」ウェブサイトより）

●科学技術書・理工学書＜新刊情報＞●機械力学＜第2版＞（末岡淳男、綾部 隆著／森北出版）

 

＜新刊情報＞

 

書名：機械力学＜第2版＞

著者：末岡淳男、綾部　隆

発行：森北出版

　数多くの例題を解いて考え方を身につける、初学者向けの入門テキスト。前半は、基礎事項をくわしく説明し、運動の力学の考え方を順序立てて学ぶ。後半は、仕事とエネルギーや、解析力学(ラグランジュの運動方程式)の考え方を導入し、1自由度振動や実際の回転機械のスムーズな理解を目指す。＜第2版＞では紙面を一新し、例題・演習問題と詳細解答を充実した。