研究課題
基盤研究(C)
近年ではGPGPUやマルチコア計算機のように小規模~中規模の計算資源が大量かつ安価である.また,計算化学や計算物理のプログラムも成熟している.一方,計算結果の実体は大量の数値データであり,多数の計算結果を有効利用するためにはデータの自動処理が必要である.本課題では基礎的な性能評価を行って取り扱い可能な系サイズを検討し,さらにデータマイニング技術を用いて結果データ中の分子構造の分類を試みた.その結果,炭素原子10個程度までであれば大量のシミュレーション実行が可能であることがわかった.さらに,試験的に分子の構造の自動分類を行い,人間が分子の構造を分類するのと同様のルールを自動抽出できた.
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FIT2014第13回情報科学技術フォーラム
情報処理学会研究報告
巻: Vol. 2013-MPS-96, No. 26