計算とスパコンを学ぼう オンラインサロン スパンコロキウム

ABOUT ONLINE FORUMスパコンコロキウムとは?

実験研究者や、計算の初心者から中級者、 計算やスーパーコンピュータ(スパコン)に興味をお持ちの方を対象に、 計算の研究事例やその研究に利用可能な アプリケーションの紹介などを行うオンラインセミナーです。 活発な質疑応答、ディスカッションを通じ、 計算やスパコン利用への理解を深めて頂くことを目指しています。

ARCHIVES過去の開催報告

第5回 開催報告

日   時
2022年5月12日(木) 16:00~17:00【開催済】
題   名
シミュレーション神経科学は脳の理解の役に立つのか?
講 演 者
電気通信大学大学院情報理工学研究科
山﨑  匡
ファシリテーター
理学系教科書の元編集者
丸山  隆一
要   旨
生命維持から意識や思考まで、我々のあらゆる活動は脳の産物であると考えられている。 ヒトの脳は約1000億個のニューロンが結合したネットワークであり、スパイクと呼ばれる 電気パルスを交換することで情報処理を行っている。単一ニューロンの挙動は微分方程式で 記述できるため、その数式を1000億本プログラムし数値シミュレーションを行うことで、 原理的にはヒトの脳の活動を計算機上に再現することが可能である。 本コロキウムではそのようなシミュレーション神経科学における我々の取り組みを紹介する とともに、それが脳の理解にどのように貢献しうるのかを議論する。

第5回オンラインサロン「スパコンコロキウム」講演動画

第4回 開催報告

日   時
2022年2月18日(金) 16:00~17:00【開催済】
題   名
生体分子系の分子動力学シミュレーションデータの解析入門
講 演 者
埼玉大学大学院理工学研究科
松永  康佑
要   旨
タンパク質をはじめとした生体分子の分子動力学シミュレーションは、近年では益々高速化が進み、安定構造の探索や、構造変化を含む大きな揺らぎまでも捉えることが可能になってきている。特に、スパコンやGPUを用いて大規模シミュレーションを行った場合、大量に生成されるデータの海に溺れそうになるが、それに立ち向かってデータを解釈するためにどのような解析ができるだろうか?また、せっかく行ったシミュレーションと実験データが一致しない場合、どのようなデータ同化手法が使えるか?本講演では、分子動力学シミュレーションの初心者向けに、我々のこれまでの研究からデータ解析の事例を紹介したい。 発表資料:生体分子系の分子動力学シミュレーションデータの解析入門 [PDF]

第4回オンラインサロン「スパコンコロキウム」講演動画

第3回 開催報告

日   時
2021年12月23日(木) 16:00~17:00【開催済】
題   名
連成現象のスーパーシミュレーション
ー基本的な考え方と事例ー
講 演 者
東京大学大学院工学系研究科 システム創成学専攻
吉村  忍
要   旨
最近連成現象の解析ニーズが高まってきており、特に、スーパーコンピュータを用いた実機の連成解析が大きな期待を集めると同時に様々なチャレンジが必要となっている。本講演では、一括型解法や分離型解法等の連成解析アルゴリズムの基本とソフトウエアツールについて分かりやすく解説するとともに、音響流体構造連成解析、流体構造連成解析、燃焼流構造連成解析などの解析事例について紹介する。 発表資料:連成現象のスーパーシミュレーション〜基本的考え方と事例〜 [PDF]

第3回オンラインサロン「スパコンコロキウム」講演動画

第2回 開催報告

日   時
2021年9月10日(金) 16:00~17:00【開催済】
題   名
流体のコンピュータ解析の前に考えなければいけないこと
講 演 者
理化学研究所開拓研究本部 戎崎計算宇宙物理研究室
姫野 龍太郎
要   旨
今、「富岳」をはじめとするスーパーコンピュータを利用すると、流体の問題では非常に大きな複雑な形状や条件でも短時間で解けるようになってきた。むしろ計算時間よりも、結果の可視化の方に時間がかかるのが現状だろう。計算を行う上で考えなえればいけないことは、問題の設定である。1)何を知りたいのか、2)何がその現象を起こしているのか、このふたつをよく考え、こうではないかという仮説を自分なりに持っていないと、膨大な計算結果を前に途方に暮れてしまう。そこで、計算の前に何を考えて計算をしたのか、その結果、予想と結果がどう違ったかに焦点を当てて、これまでの事例を紹介する。 発表資料:流体のコンピュータ解析の前に考えなければいけないこと [PDF]

第2回オンラインサロン「スパコンコロキウム」講演動画

第1回 開催報告

日   時
2021年4月14日(水) 16:00~17:00【開催済】
題   名
データ同化による物質構造推定
講 演 者
東京大学大学院理学系研究科物理学専攻
藤堂 眞治
要   旨
近年、物質科学研究においても、機械学習やAIといったデータ科学的手法や大規模な計算科学的手法などの組み合わせによる新しいシミュレーションや解析が進んでいる。このようなアプローチは、理論計算や実験結果からのモデル推定や結晶構造推定といった、いわゆる「逆問題」に対して特に有効であることが明らかになりつつある。本講演では、「データ同化」の考え方に基づく新しい結晶構造推定手法の原理とその応用例を紹介する。また、物質科学とデータ科学の融合に向けた「入口」としての視点から、我々の取り組んでいるMateriAppsプロジェクトについても紹介したい。 発表資料:データ同化による物質構造推定 [PDF]

第1回オンラインサロン「スパコンコロキウム」講演動画

CONTACTお問い合わせ

登録施設利用促進機関/ 文部科学省委託事業「HPCIの運営」代表機関高度情報科学技術研究機構 広報部イベント担当

Colloquium@hpci-office.jp