●科学技術書・理工学書＜新刊情報＞●「身近な気象のふしぎ」（近藤純正著／東京大学出版会）

＜新刊情報＞

書名：身近な気象のふしぎ

著者：近藤純正

発行：東京大学出版会

　地球温暖化によって雨は増えるのか？　晴れた日の夜はなぜ冷え込むのか？　火山噴火が夏の気温に与える影響とは？　身の回りやニュースで目にする天気の疑問や不思議を考えることで、自然現象の原理とそのおもしろさを学びながら、気象学の基本を身につける。

●科学技術ニュース●三菱重工と日本触媒、水素利用拡大に向けアンモニア分解システムの共同開発契約を締結

　三菱重工業と日本触媒は、水素・アンモニアサプライチェーンの導入と大量輸送の本格化を見据え、アンモニア分解システムの共同開発契約を締結した。

　アンモニアは、燃焼してもCO2を排出しないゼロエミッション燃料である水素を、安全かつ大量に長距離輸送・貯蔵することが可能な水素キャリアの1つとして注目されている。

　日本の「燃料アンモニアサプライチェーンの構築」プロジェクトをはじめ、欧州などの国内外においてサプライチェーン構築が計画されており、今後の市場の伸長が期待されている。

　アンモニア分解技術はアンモニアから水素を取り出すために不可欠であり、サプライチェーン構築の実現において重要な役割を担う。アンモニア熱分解触媒を用いた最適なシステムの共同開発に当たり、三菱重工は、アンモニア製造プラントをはじめとした国内外における多数の化学プラント納入実績や、これまで培ってきたアンモニアや水素のハンドリング技術に関する深い知見を生かす。

　また、日本触媒は、アクリル酸触媒をはじめとするプロセス触媒や、自動車触媒、排ガス触媒などの環境触媒を多数開発・実用化してきた触媒技術の実績と知見を生かす。

　同分解システムから取り出された水素は、クリーンな原料・燃料として使用することが可能であり、早期実用化を目指し開発を推進していく＜三菱重工＞。

●科学技術ニュース●京都大学と住友電工システムソリューションズ、渋滞長を予測する時空間AI「QTNN」を開発し東京都の１時間先の渋滞長予測で誤差40ｍ以下を達成

　京都大学 大学院情報学研究科 竹内 孝 助教、鹿島 久嗣 教授、住友電工システムソリューショズのグループは、これから起きる渋滞の場所と長さを予測する新たな時空間ＡＩ技術「QTNN」（Queueing－Theory－based Neural Network）を開発した。

　QTNN最大の特徴は、交通工学の知見に基づいて、混雑の変化と道路網の関係を学習する機能。

　警視庁から提供されたデータを用いた、東京都内1098箇所の道路における「１時間先の渋滞長を予測する実験」で、QTNNは平均して誤差40メートル以下という高精度な予測を達成した。

　この結果は、現時点で最先端とされる深層学習手法よりも予測誤差を12.6パーセントも削減することに成功している。

　交通渋滞は、私たちに日々のストレスを与えるだけでなく、日本国内に年間約10兆円の損失をもたらし、さらには温室効果ガス排出量にも影響を及ぼす深刻な問題となっている。この問題を解決すべく、渋滞がいつ・どこで発生するかを予測するAIに世界中から注目が集まっている。

　今後は、実環境での本格的な運用に向けて、一部の道路において評価試験を実施し、本AI技術の信頼性の検証を進める予定。＜科学技術振興機構（ＪＳＴ）＞

●科学技術書・理工学書＜新刊情報＞●「システム設計のセオリー II」（赤 俊哉、川又眞綱、中西良明著／リックテレコム）

＜新刊情報＞

書名：システム設計のセオリー II～クラウドベース開発～

著者：赤 俊哉、川又眞綱、中西良明

発行：リックテレコム

　部分的にせよ全面的にせよ、クラウドサービスを抜きにして、企業のITシステムを考えることはもはやできない。オンプレミスでは不可能な柔軟性と俊敏性を獲得でき、最新テクノロジーも手軽に適用可能となった。この革新性は「システム設計」の前提条件と、設計手法そのものにも大きく影響しする。前著「システム設計のセオリー」の刊行から7年を経て、「クラウドベース開発」を前提にして内容を全面刷新。定評ある前著の思想を踏襲しつつ、新たな共同執筆者2名を加え、より包括的に、より今日的に、システム設計の手本を明示すする。