塩見 みづ枝

横田 理央

生成AI技術は急速な発展を遂げており、初めて見る大学入試や医師国家試験にも正答できるようになっています。また、生成AIモデルの規模や学習に用いるデータ量が大きくなればなるほどAIの能力は単調に増加することがわかっています。しかし、最先端の生成AIモデルの学習には膨大な計算資源が必要となります。本講演では、日本で最大のスパコン「富岳」を利用し、膨大な量の日本語と英語のデータで学習したFugaku-LLMについて紹介します。

冨士原 大介

近年増加しているゲリラ豪雨による被害を減らすためには、豪雨の卵を早期に検知して予測することが必要です。この課題に取り組むため、雨雲を30秒で立体的に把握できる次世代気象レーダ(MP PAWR：マルチパラメータ・フェーズドアレイ気象レーダ）が開発されました。生成される大量の観測データをもとに、より高精度に予測するためには、高性能な計算機が必要です。本講演では、未来社会の実験場である大阪・関西万博の一部期間において、2台のレーダと「富岳」を活用し、ゲリラ豪雨の予測を気象アプリ等でリアルタイムに配信する実証を紹介します。

高橋 桂子

藤本 和士

燃料電池の効率向上には、触媒層内でのプロトンや酸素の移動を正確に理解することが重要です。しかし、これを解明するには膨大な原子数を扱うシミュレーションが必要で、従来の方法では限界があります。本研究では、1億個の原子を対象としたシミュレーションと機械学習を組み合わせ、新しい計算手法を開発し燃料電池の効率向上には、触媒層内でのプロトンや酸素の移動を正確に理解することが重要です。しかし、これを解明するには膨大な原子数を扱うシミュレーションが必要で、従来の方法では限界があります。本研究では、1億個の原子を対象としたシミュレーションと機械学習を組み合わせ、新しい計算手法を開発します。これによりプロトンの分布や移動、触媒層内での物質輸送のメカニズムを解明し、燃料電池の性能向上に貢献します。これによりプロトンの分布や移動を解明し、燃料電池の性能向上を目指します。

大須賀 健

ビッグバンで始まった私たちの宇宙は、ダークマターの密度ゆらぎを起点に、星や銀河、ブラックホールといった多様な天体の存在する現在の姿に進化してきました。この138億年にわたる宇宙の進化は、大規模な数値シミュレーションで徐々に解明されてきましたが、いまだ多くの謎が残されています。こうした課題を克服する鍵となるのがAIの活用です。AIとシミュレーションを融合させることで、宇宙の構造と進化の解明を目指す最先端の研究をご紹介します。

伊井 仁志

近年の医用計測技術の向上は目覚ましく、脳の流れにおいても様々な計測データが取得できるようになってきています。しかしながら、その流れの背後にある物理機構は不明な点が多いことから、取得された計測データは臨床の場で十分に活用されていないのが現状です。本講演では、我々が研究開発を進めている、医用計測データと「富岳」における計算機シミュレーションを活用した個人別の脳の流れ場を計算機上で再現するアプローチについて紹介するとともに、AI技術との融合による医療現場への展開についての展望をお話しします。

森 雅博