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答えから先に言うと、はい、観測出来ます。。。です。光子を1つずつカウントするのが可能であると言うのがもっと正確な答えですね。そのための光子検出にはいくつかの素子が使えますが、有名なのは光電子増倍管と呼ばれるものです。ニュートリノの観測で使われたカミオカンデは、気持ち悪いくらい（笑）たくさん並んだ光電子増倍管で囲まれた水槽みたいなものです。水に放射線が飛び込んだ時に発生するメチャクチャ弱い光を、それが光子1つの光発生でも見逃すまい！と言う装置なんです。
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Tomo_Nakayama
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物質・材料研究機構 グローバル中核部門 部門長、広報室長、若手国際研究センター（ICYS）副センター長、特別名誉研究員。民間企業、理化学研究所、国際ナノアーキテクトニクス研究拠点（WPI-MANA）副拠点長・事務部門長、筑波大学大学院数理物質科学研究科 教授などの経験を若手の研究支援に活かしたいと奮闘中。大学の卒研で物質「表面」の研究に触れ、身の回りにあふれている「表面」の面白さに驚く。分子を使った超高密度メモリや、原子を制御して駆動する原子スイッチ（文部科学大臣表彰）、多探針SPMなどを開発。最近は原子スイッチを使った「人工脳」の研究を進める。国際交流にも力を入れ、特に学生同士の交流が重要だと考えている。ドラム・パーカッション演奏、車弄り、街歩きが趣味。応用物理学会フェロー、大阪大学大学院工学研究科招へい教授、シドニー大学物理学専攻名誉教授でもある。
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それはおそらく、液体の光吸収スペクトルを計測したものと思います。液体には様々な分子が含まれていて、分子の種類によって吸収しやすい波長があります（一つの分子も様々な結合を含んでいるので、吸収波長は複数あります）。どんな波長の光を吸収しやすいかを調べることで、その液体にどんなものが含まれているのかを見ることが可能です。いろいろな液体の光吸収スペクトルをデータとして持っていれば、コンピュータ上で迅速に照合できますので、その場で判断可能です。
そもそも査読はボランティアですので（例外があるのかどうか知りませんが、、、少なくとも私の周りでは査読料を提示された受け取っとという話は聞いた事がありません）、金瀬的なメリットはありません。研究者にとって、査読を依頼されるという事は原則的には、自らの仕事が何らかの形で認知されたことの査証でもありますから、喜ばしい事です。私のように、もう年齢が高くなってしまった研究者にとっては、自分が獲得した知見や考え方を活用できる機会でもあります。これは、科学や技術の進歩に貢献したいという気持ちを表現できる機会とも言えます。それが、査読者のモチベーションであり、メリットだと私は思っています。
すみません、決して投げやりな回答をしようとしている訳ではないのですが、毒でないのであれば食べても大丈夫だと思います。食べたいかどうか、生理的に食べられるかどうかは別の話ですが、、、
ここで、少し補足すると、人にとっての「毒」は「健康や生命を脅かすもの」だと思います。ご存知かと思いますが、少しであれば有益だけど、大量に摂取すると危険・有害というものは沢山あります。医薬品に限らず、普段何の気なく食べている食品にだって、そういうのが多いと思います。食べることが出来るからって、大量に食べない方が良いでしょうね、、、どの程度が大量なのかも分からないですし。
何か良い答えをしたいと思いましたが、、、良い言葉が見つからないので、凡庸な答えになってしまいます。それから、私の回答はあくまで私の考えです。
勉強とは、「人生の意味と価値を実感するために、経験と知識を増やしていく行為」だと思っています。点を取って喜びを得られた年代から、別の事に喜びを感じる年代へと移り変わっていく途中に居るんですよ、きっと。それで良いと思います。目指す目標が目の前から無くなることはあるし、そうなったら、別の目標を見つければ良いんです。そしたら、また勉強が始まる。私はそう思います。
砂鉄というのは、酸化した鉄です。一方で、精錬された純粋な鉄は、金属の鉄であってシルバーの光沢はいわゆる金属光沢です。両方とも鉄原子を含む物質ですが、かたや酸素と結合した錆び、かたや純粋な金属という違いがあります。
正直に申し上げると、私も全く同じです。いろいろな事に興味が湧いてしまい、それぞれちょっとずつ齧って中途半端、、、まさに自分の事を言われているような気がしました（苦笑）。もちろん、一つ一つしっかりと身につけて行くのは大切でしょうし、そういう事が出来る人に憧れさえ覚えます。
でも、私自身は、少しずつ齧るのも一つのやり方だと割り切っています。本当に興味が増していくものであれば自然にのめりこむし、色々な事を齧ることで新しい発想も湧いてきます。優先順位を無理やりつける必要はないのではありませんか？自分を信じて良いと思います。
既に回答が出ていますので、少しだけ追加コメントします。
同種の原子同士の結びつきでは、「100％共有結合性」という状況があります。でも、異種原子間の結合で「100％イオン結合性」というのはありません。簡単のために2原子分子を考えてみると、100％のイオン結合性と言うためには、1つの原子から他方の原子に電子を「完全に渡して安定化」せねばなりませんね。でもその場合、イオン性（電子のやり取り）は完璧ですけど、二つの原子を結びつける「結合」は消えちゃいます。電子が二つの原子の間である程度共有されているからこそ、「結合」が成立します。
材料研究の分野でも、新材料探索、新機能探索などで、機械学習は成果を挙げています。ただし、この数学の例のように、機械学習から導かれた結果に意味があるのか否かまでを、AI で判定するという段階にはまだ至っていないと思います。今のところ、人の手による確認が必須です。