2023 Fiscal Year Final Research Report

Innovative Methods for Scientific Computing in the Exascale Era by Integrations of (Simulation+Data+Learning)

Research Project

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Project/Area Number	19H05662
Research Category	Grant-in-Aid for Scientific Research (S)
Allocation Type	Single-year Grants
Review Section	Broad Section J
Research Institution	The University of Tokyo
Principal Investigator	Nakajima Kengo 東京大学, 情報基盤センター, 教授 (20376528)
Co-Investigator(Kenkyū-buntansha)	荻田武史早稲田大学, 理工学術院, 教授 (00339615) 岩下武史北海道大学, 情報基盤センター, 客員教授 (30324685) 片桐孝洋名古屋大学, 情報基盤センター, 教授 (40345434) 下川辺隆史東京大学, 情報基盤センター, 准教授 (40636049) 長尾大道東京大学, 地震研究所, 准教授 (80435833) 八代尚国立研究開発法人国立環境研究所, 地球システム領域, 主任研究員 (80451508) 松葉浩也東京大学, 情報基盤センター, 客員研究員 (30444095)
Project Period (FY)	2019-06-26 – 2024-03-31
Keywords	スーパーコンピューティング / 計算科学 / データ同化 / 機械学習 / 低精度・混合精度・変動精度演算 / ヘテロジニアスコンピューティング
Outline of Final Research Achievements	In order to fully utilize the capabilities of supercomputers in the Exascale era and continuously promote scientific discoveries, we proposed an innovative simulation approach that integrates "Simulation/Data/Learning (S+D+L)". We conducted research and development to achieve integrated simulations with minimal computational requirements and power consumption, and implemented the innovative software framework "h3-Open-BDEC" to realize this. Since FY. 2021, using the Wisteria/BDEC-01 system at the University of Tokyo, we have been promoting the integration of “S+D+L” in various fields. Finally, We were able to conduct simulations with around 100 times the efficiency of conventional methods while maintaining accuracy in simulations of steady-state flow around vehicle bodies and global atmospheric ensembles. Our achievements have been highly evaluated internationally.
Free Research Field	計算科学
Academic Significance and Societal Importance of the Research Achievements	スーパーコンピュータ（スパコン）は従来のシミュレーションの他，データ解析，機械学習・AI等様々な分野で使用されている。本研究では，「計算（シミュレーション）・データ・学習」融合による，新しい計算科学の開拓と，それにより安心・安全な人間中心の社会（Society 5.0）の構築を実現するためのソフトウェア開発を実施した。「計算・データ・学習」融合により，車体周囲定常流，全球大気アンサンブルシミュレーションが従来の100分の1の計算時間で実施可能となり，スパコンの新しい利用方法を開拓した。本研究の成果は量子コンピュータとスパコンの連携にも転用可能であり，量子コンピューティング普及に貢献する。