| 研究課題/領域番号 |
19H05662
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| 研究種目 |
基盤研究(S)
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| 配分区分 | 補助金 |
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| 審査区分 |
大区分J
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| 研究機関 | 東京大学 |
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研究代表者 |
中島 研吾 東京大学, 情報基盤センター, 教授 (20376528)
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| 研究分担者 |
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)
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| 研究期間 (年度) |
2019-06-26 – 2024-03-31
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| 研究課題ステータス |
完了 (2023年度)
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| 配分額 *注記 |
198,510千円 (直接経費: 152,700千円、間接経費: 45,810千円)
2023年度: 43,940千円 (直接経費: 33,800千円、間接経費: 10,140千円)
2022年度: 42,120千円 (直接経費: 32,400千円、間接経費: 9,720千円)
2021年度: 44,070千円 (直接経費: 33,900千円、間接経費: 10,170千円)
2020年度: 41,990千円 (直接経費: 32,300千円、間接経費: 9,690千円)
2019年度: 26,390千円 (直接経費: 20,300千円、間接経費: 6,090千円)
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| キーワード | 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 / ヘテロジニアスコンピューテイング / 「計算・データ・学習」融合 / 大規模シミュレーション / データ駆動型アプローチ / 混合精度演算・精度保証 / ヘテロジニアス環境 / 計算科学・データ科学・機械学習の融合 / エクサスケールシステム / 高性能・高信頼性・省電力アルゴリズム / 自動チューニング / 精度保証 / 混合精度演算 |
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| 研究開始時の研究の概要 |
エクサスケール時代のスパコンによる科学的発見の持続的促進のために，計算科学にデータ科学，機械学習の知見を導入した（計算＋データ＋学習）融合による革新的シミュレーション手法を提案する。最小の計算時間・消費電力での融合の実現のために，①変動精度演算・精度保証・自動チューニングによる新計算原理に基づく高性能・高信頼性・省電力数値解法，②機械学習による階層型データ駆動アプローチの二項目を中心に研究し，革新的ソフトウェア基盤「h3-Open-BDEC」として整備する。（計算+データ+学習）融合による多階層シミュレーションにおいて，従来手法と同等の正確さを保ちつつ10倍以上の計算量・消費電力削減を目指す。
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| 研究成果の概要 |
エクサスケール時代のスパコンの能力を最大限活用し，科学的発見を持続的に促進するために，「計算＋データ＋学習」融合による革新的シミュレーション手法を提案し，最小限の計算量・消費電力で融合シミュレーションを実現する研究開発，革新的ソフトウェア基盤「h3-Open-BDEC」実装を実施した。2021年度以降は，東大情報基盤センターのWisteria/BDEC-01を使用して，様々な分野における「計算＋データ＋学習」融合シミュレーションを推進し，精度を保ちつつ従来の100倍前後の効率で，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を実施することができた。研究成果は国際的にも高く評価されている。
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| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
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。
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| 評価記号 |
中間評価所見 (区分)
A: 研究領域の設定目的に照らして、期待どおりの進展が認められる
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