オープンサイエンスに向けたデータ創出・活用
NIFS談話会 (第4回)

2024/3/15(金) 15:30-17:00 東京大学 物性研究所 吉見 一慶

自己紹介
年月

経歴

2009/03東京大学理学系研究科 物理学専攻 博士課程修了(東京大学物性研究所 加藤研究室)
有機伝導体での電荷揺らぎに関する理論研究

2009/042010/03

東京医科歯科大学 教養部 特任助教 (越野研究室)
量子光学に関する研究

2010/042012/03

東京大学理学系研究科 物理学専攻 特任研究員
有機伝導体での第一原理計算+厳密対角化を利用した研究

2012/042015/03

株式会社 構造計画研究所 入社
電波伝搬に関するシミュレーションコンサルティング

2015/04-

東京大学物性研究所 特任研究員 (PI)
ソフトウェア開発・高度化プロジェクト
2016/01-2020/03の期間は計算物質科学人材育成コンソーシアム (PCoMS) 次世代研究員を兼任

Intrdocution (1)オープンサイエンスとは？〜知識の共有• 定義と目的✓ 研究の透明性とアクセシビリティを高めることを目指す運動✓ 知識の民主化と、科学的発見への広範なアクセスを促進• 主な要素✓ オープンアクセス: 研究論文やデータの無料公開✓ オープンデータ: 研究データの共有と再利用✓ オープンソース: ソフトウェアとツールの公開• メリット✓ 研究の再現性と検証の容易さ✓ 学術コミュニティと一般社会の間の架け橋となる

Introduction (2)インターネットの進化とオープンサイエンスのシナジー• 情報共有の加速✓ インターネットの普及により、研究成果の共有が瞬時に✓ オンラインジャーナル、プレプリントサーバー、学術ネットワークの利
用拡大• アクセスの民主化✓オープンアクセスジャーナルやオンラインデータベースにより、誰もが最新の研究にアクセス可能に。
✓ オープンソースソフトウェアとツールにより研究のハードルが低下。
• メリット✓ 国内外を問わずに共同研究を促進。
✓ オンラインプラットフォームを通じたアイデアとデータの交換が可能に。

Introduction (3)
科学を変革する情報通信技術(ICT)• 第四のパラダイムとデータ駆動科学✓ 2009年 4th paradigm (by Jim Gray)：スーパーコンピュータによる計算科学の次のステージ✓ Data-Intensive Scienti c Discovery (いわゆるデータ駆動科学)• 画像認識コンペ 「Googleの猫」（2012年）✓ 一千万枚の画像を用いてAIを学習✓ (猫を教えてないのに)猫を見分けられるようになった✓ 独自にグルーピングができるようになった• 生成AIの台頭 (2023年 ChatGPT etc.)✓ 複雑な会話、テキスト生成、知識の概説など、多岐にわたる能力を持つ✓ 教育、ビジネス、エンターテインメントなど、多様な分野でのfi活用が進み、コミュニケーションや情報検索の方法を革新

Introduction (4)持続可能な未来のためのオープンサイエンス: 共に作り、成長するには？

• データの創出、品質、および環境提供✓ 機械学習の精度向上のために質の高いデータを如何に創出するか。
✓ 高品質データの創出方法とその重要性✓ オープンソフトウェアとスーパーコンピュータを利用した効率的なデータ生成✓ 研究データの共有とアクセスを支援するインフラの提供• 知の共有、人材育成、および多様性の促進✓ 最新のツールや技術の習得を支援する教育プログラム✓ 多様なバックグラウンドを持つ参加者によるコミュニティの構築• 持続可能性及び相互運用性✓リソースの長期的な持続可能性と拡張性✓データとツールの相互運用性

東京大学物性研究所の紹介
目的：物性科学の研究推進〜物性分野における世界最高水準の基礎研究の先導
1957年：東京大学附置の全国共同利用研究所として設立
2010年：物性科学研究拠点として文部科学省から認可

全国の大学・公的研究機関に所属する物性研究者は無償で利用可能本日お話しすること•

オープンサイエンスに関連した物性研究所での取り組み•

オープンソースソフトウェアに関する取り組みの紹介•

オープンデータに関する取り組みの紹介•

人材育成に関連した取り組みの紹介

本日お話しすること•

オープンサイエンスに関連した物性研究所での取り組み•

オープンソースソフトウェアに関する取り組みの紹介•

オープンデータに関する取り組みの紹介•

人材育成に関連した取り組みの紹介

物質科学とデータ駆動科学◆ 物質科学の目的◆ 欲しい物性の予言、新しい物質の設計、合成方法の最適化 etc.
◆ 既存の方法とデータ駆動科学を用いた方法の違い◆ 「試行錯誤」による研究から「データと計算科学」による研究へ◆ 機械学習を用いた実際の応用例◆ 理論計算・解析部分の高速化◆ データ同化 (実験と理論の架け橋)◆ 欲しい物質の探索 etc.

より高精度な機械学習を実現するには？ (1)◆ 機械学習: 学習データの質と量が重要◆ 1st step: 既存のデータベースを用いて模型を学習させる◆ マテリアルインフォマティクスに関連した有名なプロジェクト◆ Materials Project[1], AFLOW[2], OQMD[3], JARVIS[4],NOMAD[5] etc.

[1] https://next-gen.materialsproject.org , [2] https://www.a owlib.org/, [3] https://oqmd.org/[4] https://jarvis.nist.gov, [5] https://nomad-lab.eu/nomad-lab◆ 次のstep: 目的に応じた高品質なデータを用い、模型をファインチューニ

fl

ングする。

より高精度な機械学習を実現するには？ (2)◆ 目的に応じたデータセットを得る際のコスト◆ 実験 > シミュレーション◆ 計算物質科学◆ シミュレーション：物理法則に基づいて行われる◆ メリット：未知の領域を合理的に外挿することが可能◆ デメリット：計算時に近似が含まれる場合が多い◆ データの質を担保するには？
◆ 目的・物質に応じて適切な近似を選択する必要性がある◆ それらを実装したソフトウェアの開発・探索が重要！
◆ データの量を担保するには？
◆ ハイスループット計算が効果的◆ 特にスーパーコンピュータを用いたデータ創出は強力！

より高精度な機械学習を実現するには？ (3)ソフトウェアをうまく使うまでの障壁
Q1. やりたいことができるソフトウェアをどうやって探せばよい？
(世の中にはたくさんのソフトウェアがあって探すのが大変…)
Q2. ソフトウェアを簡単に試せるか？
(ソフトウェアを使うのに複雑なインストール作業が必要だと心が折れる…)
Q3. ソフトウェアを使いこなすための計算環境はあるか？
(計算はできるけどノートPCだと30年かかる…)
Q4. ソフトウェアは簡単に使えるのか？
(使いこなすために高度な専門知識が必要だと辛い…)

本日お話しすること•

オープンサイエンスに関連した物性研究所での取り組み•

オープンソースソフトウェアに関する取り組みの紹介✓ ソフトウェアを見つける✓ ソフトウェアを試す✓ ソフトウェアを開発する•

オープンデータに関する取り組みの紹介•

人材育成に関連した取り組みの紹介

物性研究所でのソフトウェア・データに関連した取り組み
2021年〜
データリポジトリ運用
2015年〜
ソフトウェア開発・高度化
2013年〜
ポータルサイトの運用
大型計算機向けに使いやすい
ソフトウェアの整備・開発
物質科学シミュレーション
ポータルサイト<<スパコンの活用>>
高精度データ解析
ハイスループット計算

物質科学データ向け
リポジトリの開発
物質科学データの蓄積・活用

アプリを探す/試す

2010

2015

2020

物性研究所でのソフトウェア・データに関連した取組
2021年〜
データリポジトリ運用
2015年〜
ソフトウェア開発・高度化
2013年〜
ポータルサイトの運用
大型計算機向けに使いやすい
ソフトウェアの整備・開発
物質科学シミュレーション
ポータルサイト<<スパコンの活用>>
高精度データ解析
ハイスループット計算

物質科学データ向け
リポジトリの開発
物質科学データの蓄積・活用

アプリを探す/試す

2010

2015

2020

“MateriApps” とは?
物質科学シミュレーションのポータルサイト
https://ma.issp.u-tokyo.ac.jp

2019年に文部科学大臣賞受賞！

使いたいアプリ発見への障壁を下げる！
- アプリの検索- アプリへの質問回答
月間 6,400 ユーザ , 17,700PV (2022年度平均)
現メインメンバー：
ISSP (CCMS)：井戸康太、加藤岳生、川島直輝、古宇田光、福田将大、山崎淳、
ISSP以外：藤堂眞治(東大理)、笠松秀輔(山形大)、吉澤香奈子(RIST)

アプリを見つける (1)

83件

39件

31件

40件

64件

59件

13件

13件

4件

21件

8件

アプリ掲載件数 317件 (2024/03/13現在)

アプリを見つける (2)各種キーワードの解説ページもあり。

詳細検索から、
特徴、対象、計算手法・アルゴリズム
による絞り込み検索が可能。

アプリの検索例

開発者の紹介,簡単なTutorial,
講習会情報,
事例紹介なども掲載

アプリに関する質問の受付

MateriApps チームメンバー が質問に回答

(補) アプリの登録をするには？
Webページの一番下から依頼

ここをクリック<< 登録までの基本的な流れ >>基本情報+簡単な説明を記載→ 掲載可否の判断後に担当者から連絡→ 詳細情報記載後にアプリ掲載→ MateriAppsのNEWSにも掲載

データ活用・創出型マテリアル研究開発プロジェクト(2022年〜)
データ連携部会(DxMT)の広報業務をNIMSより外部委託

ISSP 主要メンバー→ データ駆動型研究向けポータルサイトMatDaCsの開発
データベースや解析ツールの情報を紹介

データ連携部会の概要

https://dxmt.mext.go.jp より抜粋

尾崎 泰助

三澤 貴宏

吉見 一慶

MatDaCsのトップページ

https://mat-dacs.dxmt.mext.go.jp/

本日お話しすること•

オープンサイエンスに関連した物性研究所での取り組み•

オープンソースソフトウェアに関する取り組みの紹介✓ ソフトウェアを見つける✓ ソフトウェアを試す✓ ソフトウェアを開発する•

オープンデータに関する取り組みの紹介•

人材育成に関連した取り組みの紹介

アプリを試す (1) ~ MateriAppsLIVE!
• MateriApps Live!の特徴• Virtual Boxで起動可能 (Debian Linux system)• インストールなしで計算物質のアプリが実行可能• Version 4.1 (2023/04/09にリリース, Dockerに対応)• プリインストールされている計算物質アプリと可視化ツール

2022/03/02• abinit, AkaiKKR, ALPS, CP2K, ERmod, DSQSS, Gromacs, HΦ, LAMMPS,
mVMC, OCTA, OpenMX, Quantum Espresso, SMASH, TeNeS, xTAPP…
• ParaView, Tapioca, VESTA, VMD, XCrysDen …
• CCMSハンズオン講習会での活用• 月に一度の頻度で物性研究所で開催• 授業などでも活用”MateriApps LIVE! and MateriApps Installer: Environment for starting and scaling up materials science simulations”
Yuichi Motoyama, Kazuyoshi Yoshimi, Takeo Kato, Synge ToDo, SoftwareX, 20, 101210 (2022).

アプリを試す (2) ~物質科学アプリのインストールスクリプト集•多くのプラットホームに対応•スーパーコンピュータ・ワークステーション

MateriApps Installerの主開発者•自前のデスクトップPC・ノートPC•共同利用スパコン（物性研）•標準的なクラスター計算機•Mac OS X, Linux, wsl2

藤堂眞治 (東大理)

後述するソフトウェア開発・高度化プロジェクトに2020年度課題としても採択
課題名：MateriApps Installer ‒ オープンソースソフトウェアインストールツール
提案者：藤堂 眞治 (東京大学 大学院理学系研究科)
マニュアル整備などを実施し、ver.1.0としてリリース。
GitHub: https://github.com/wistaria/MateriAppsInstaller

公式ページ：https://www.pasums.issp.u-tokyo.ac.jp/mainstaller/”MateriApps LIVE! and MateriApps Installer: Environment for starting and scaling up materials science simulations”
Yuichi Motoyama, Kazuyoshi Yoshimi, Takeo Kato, Synge ToDo, SoftwareX, 20, 101210 (2022).

アプリを試す (3) ~ 全体の位置付け
フラッグシップマシン（「富岳」など）国内の HPC スパコン
共同利用スパコン
研究室所有のクラスター計算機
クラウドコンピューティング
個人のパソコン

アプリのインストールスクリプトの整備開発ツール: GCC, CMake, Git, Python, Boost, …
計算物質科学アプリ: ALPS, HΦ, mVMC, LAMMPS, OpenMX, QE, ...
カバーしているOS
GNU/Linux(Ubuntu, Debian, RedHat, CentOS etc.), macOS etc.
-

MA Installerを用いてプリインストールされている(いた)スパコン「京」コンピュータ, ISSP supercomputer (システム B, C)本日お話しすること•

オープンサイエンスに関連した物性研究所での取り組み•

オープンソースソフトウェアに関する取り組みの紹介✓ ソフトウェアを見つける✓ ソフトウェアを試す✓ ソフトウェアを開発する•

オープンデータに関する取り組みの紹介•

人材育成に関連した取り組みの紹介

物性研究所でのソフトウェア・データに関連した取組
2021年〜
データリポジトリ運用
2015年〜
ソフトウェア開発・高度化
2013年〜
ポータルサイトの運用
大型計算機向けに使いやすい
ソフトウェアの整備・開発
物質科学シミュレーション
ポータルサイト<<スパコンの活用>>
高精度データ解析
ハイスループット計算

物質科学データ向け
リポジトリの開発
物質科学データの蓄積・活用

アプリを探す/試す

2010

2015

2020

スーパーコンピュータの性能
Top500にランキングされているスーパーコンピュータの性能
1位から500位の合計
1位のFLOPSGFLOPS

500位のFLOPS

指数関数的に向上

cf. MacbookPro
3.3 GHz Intel Core i5→ ~70GFLOPS(LINPACKで計測)→ 15~20年前に相当Year

ref. ) https://ja.wikipedia.org/wiki/TOP500

スーパーコンピュータ全国共同利用<<スパコンの導入>>
1995年 初代スパコン
2000年 第二期のシステム･･･(5年サイクルで更新)
2015年 sekirei (システムB)
2018年 enaga (システムC)
2020年 ohtaka (システムB)

安定的な計算環境の提供
2000年以降、概ね95%を越える稼働率
500人規模の全国のアカデミック利用者
関連論文は毎年500編前後の出版
物性研スパコン パンフレット(2016年2月)より
https://www.issp.u-tokyo.ac.jp/supercom/about-us

最先端の大規模計算機を駆使した
先端的な研究その一方で･･･
ハードウェアの進化に伴った「並列計算の高度化・複雑化」→ スパコンの利用にあたり、利用者に高いハードルを与えてしまう可能性。

ウェブアンケート結果
今後の物性研スパコンに望むことは何ですか？

•

物性研ス

コンシステムに関するウェ

アンケート調査(2015年度) より■ GPGPU移植支援、ソフトウェ
ア高度化な 、ソフトウェアの移植や開発に関するサー スの充実 (39/138)■ コン イルせ に利用可能なソフトウェアの充実 (22/138)■ 講習会や研究会等といった情報交換の場の充実 (54/138)

ブ

ビ

ず

ど

パ

パ

http://www.issp.u-tokyo.ac.jp/supercom/about-us/issp-survey

ソフトウェア開発高度化プロジェクト (1)よりユーザーフレンドリーな
スーパーコンピュータの提供を目指して
毎年12月に公募 (2015年〜)-

主要メンバー (2024/3/15現在)

1,2件の課題を選定-

OSSとして年度末に公開

年間スケジュールイメージ
April

吉見 一慶

本山 裕一

(2015/4~)(2018/4~) (2022/5~)

青山 龍美

May ~ Feb.

March ~

Software development

WebsitePortal site

Regular meeting/monthPreinstall

LectureKick-off meetingソフトウェア開発高度化プロジェクト (2)高度化したソフトウェアの一覧

開発したソフトウェアに関する論文も執筆・出版
物性分野の研究者と幅広い連携が可能

URL: http://www.pasums.issp.u-tokyo.ac.jp

開発したソフトウェアに関するニュース
ソフトウェア開発・高度化ホームページ
URL: https://www.pasums.issp.u-tokyo.ac.jp(1) プロジェクト活動に関するニュース

プロジェクト公募情報、該当年度課題の情報、スパコンへのプリインストール情報 etc.

物性研スパコンホームページの「ソフトウェア開発・高度化プロジェクト」
から遷移可能。

(2) 開発したソフトウェアに関するニュース

バージョンアップ情報、
ソフトウェア講習会の開催 (CCMS) etc.

本日お話しすること•

オープンサイエンスに関連した物性研究所での取り組み•

オープンソースソフトウェアに関する取り組みの紹介✓ ソフトウェアを見つける✓ ソフトウェアを試す✓ ソフトウェアを開発する✓ 事例の紹介•

オープンデータに関する取り組みの紹介•

人材育成に関連した取り組みの紹介

研究事例紹介~鉄系超伝導体の記述子探索
物性研スパコン上にシームレスな高精度解析を行う環境が実現！
第一原理計算結晶構造

新しい物理概念に基づく物質設計
磁気メモリ（トポロジカル物質）

Fe, Ni, Mn…
As, P, Se, Te…

ref. )Y. Kamihara, et al.,J. Am. Chem. Soc. 130, 3296 (2008)

スピントロニクス（磁気モノポール利用）
物性研HPより電子の絡み合いをきちんと取り入れた

有効模型の解析模型(有効模型)の導出
HΦ
高精度な計算が可能！

電子がひしめき合う強相関電子系ゆえの機能性

研究事例紹介~鉄系超伝導体の記述子探索1. 29物質について第一原理計算→有効模型

記述子を36個作成
平均値、最低値、最大値、
対角成分、非対角成分 etc.

2. 記述子の組み合わせを交差検証で決定

3. 超伝導転移温度の推定

K. Ido, Y. Motoyama, K. Yoshimi, and T. Misawa,J.Phys. Soc. Jpn.92, 064702(2023)

ソフトウェア開発・高度化プロジェクト
2020年度課題：二次元物質構造解析むけ実験データ解析の高度化
2021年度課題：二次元物質構造解析むけ実験データ解析の統合プラットフォーム
提案者：星 健夫 (提案当時 鳥取大学 大学院工学研究科)

https://www.pasums.issp.u-tokyo.ac.jp/2dmat/

順問題ソルバーに対して探索アルゴリズムを適用し最適解を探すためのフレームワーク。

Y. Motoyama, K. Yoshimi, I. Mochizuki et al., Comp. Phys. Commun. 280 (2022) 108465.

研究事例紹介~モンテカルロ法を活用したパラメータ推定

Y. Motoyama et al., Computer Physics Communications 280, 108465 (2022).

研究事例紹介~モンテカルロ法を活用したパラメータ推定

Y. Motoyama et al., Computer Physics Communications 280, 108465 (2022).

ソフトウェア開発・高度化プロジェクト
2019年度課題：拡張アンサンブル法・第一原理計算結合フレームワークの高度化
2022年度課題：第一原理計算基統計熱力学計算フレームワークの高度化
提案者：笠松 秀輔 (山形大学学術研究院 (理学部主担当) )https://www.pasums.issp.u-tokyo.ac.jp/abics
合金の配置をモンテカルロ法を用いて決定する。
エネルギー計算についてはニューラルネットワークaenetを使用。

http://ann.atomistic.net/
1. 原子位置を出力(初めはrandom, 2回目以降はMC計算の結果)
2. 第一原理計算でエネルギー計算
3. aenetを用いてニューラルネットワークを作成(原子配置からエネルギーを予測)
4. ニューラルネットワークを利用してMC計算し、最適な配置を予測(途中のステップで原子配置をいくつか出力)
S Kasamatsu, Y Motoyama, K Yoshimi, T Aoyama, Science and Technology of Advanced Materials: Methods 3 (1), 2284128 (2023)

研究事例紹介~深層学習+モンテカルロ法を活用した構造推定
能動学習の計算結果

反転度(DOI)の結果-

能動学習(AL) → 十分に機能している-

AL iterationが進むごとにエネルギー差は小さくなる。

-

DFTで得られたDOI とaenetにより得られたDOIはほぼ一致している。

S.Kasamatsu, Y. Motoyama, K. Yoshimi et al., J. Chem. Phys. 157, 104114 (2022)

網羅計算をしやすくするツールの作成
2023年度課題：ハイスループット計算による第一原理計算データベース作成ツールの開発
提案者：吉見 一慶 (東大物性研)、
協力者：福島鉄也(AIST)、笠松秀輔 (山形大)、是常隆(東北大)、福田将大(ISSP)、井戸康太(ISSP)

物性研スパコン上で、気軽に第一原理計算を含んだ網羅計算の環境構築。
機械学習をするためのデータベースを作成できるようにする。
結晶構造(cif)ファイルから第一原理計算用入力ファイル生成
cif2x (x=qe, vasp, openmx, kkr)

物性研スパコン上で網羅計算
moller

その他ソルバーにも対応可
大規模計算させたいソルバーの入力ファイル生成

各フォルダに計算結果が格納

ハンズオン講習会・ 研究会・ワークショップの開催→ 利活用可能なデータベースの作成へ本日お話しすること•

オープンサイエンスに関連した物性研究所での取り組み•

オープンソフトウェアに関する取り組みの紹介•

オープンデータに関する取り組みの紹介✓ 物質科学分野におけるオープンデータに関する動向・関連データベースの紹介✓ データリポジトリ事業に関する紹介•

人材育成に関連した取り組みの紹介

オープンデータに関する世界的な動き
2013 G8 サミット：オープンデータ憲章
FAIR原則1. Findable（発見可能）
データを簡単に検索できるようにするため、一意の識
別子を割り当てる。
2. Accessible（アクセス可能)
誰もが障害なくデータにアクセスできるようにするため、オンラインで公開し標準プロトコルを使用する。
3. Interoperable（相互運用可能)
データを他のデータセットやアプリケーションと組み合わせやすくするため、共通の標準とフォーマットを使用する。

FAIR guiding principles for data resources© 2016 SangyaPundir licensed under
Creative Commons

4. Reusable（再利用可能）
データの将来的な再利用を容易にするため、詳細なメタデータと使用条件を提供する。

オープンアクセスに向けたグローバルな動き• アメリカのオープンアクセス政策• 2022年8月25日に、連邦資金による研究成果を即時公開する新政策を発表[1]。

• 納税者が支援する研究成果が、公開された直後からアメリカ公衆に無償で提供されるようにする。公開遅延はなく、全ての研究成果が出版後すぐに利用できるようになる。

• 全ての連邦機関は、2025年12月31日までにこの新しい公開アクセス政策を完全に実施することが求められている• ユネスコ• グローバルオープンアクセスポータル(GOAP)[2]により、各国のオープ
ンアクセス関連情報を提供し、グローバルな取り組みをサポート[1] https://www.whitehouse.gov/ostp/news-updates/2022/08/25/ostp-issuesguidance-to-make-federally-funded-research-freely-available-without-delay/[2] https://goap.info/

海外でのデータリポジトリ
データの置き場はどうすれば良いのか？
• 汎用的なデータリポジトリ• Zenodo[1]: あらゆる学術分野のデータを扱い、研究成果の引用とアクセスをDOIを通じて提供。

• Figshare[2]: 視覚的なデータ共有に特化し、直感的なインターフェースを提供。

• 物質科学に特化したデータリポジトリ• Materials Project[3], Materials Data Facility[4], AFLOW[5],JARVIS[6], NOMAD[7] etc.
[1] https://zenodo.org/, [2] https:// gshare.com/[3] https://next-gen.materialsproject.org , [4] https://materialsdatafacility.org/[5] https://www.a owlib.org/, [6] https://jarvis.nist.gov,fifl[7] https://nomad-lab.eu/nomad-lab日本でのオープンアクセスに向けた取り組み
内閣府によるガイドラインの作成• 2019年3月 研究 ータリ

トリ整備・運用• 2019年4月 国立研究開発法人におけるータイライン[1]

リシー策定のための イ

ライン [2]• 2021年3月 第6期科学技術・イノベーション基本計画 [3]• 2024年2月 学術論文等の即時オープンアクセスの実現に向けた基本方針[4][1] https://www8.cao.go.jp/cstp/tyousakai/kokusaiopen/guideline.pdf[2] https://www8.cao.go.jp/cstp/stsonota/datapolicy/datapolicy.html[3] https://www.mext.go.jp/content/20210608-mxt̲jyohoka01-000015787̲06.pdf
ド

ガ

ド

ガ

ポ

デ

ジ

ポ

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[4] https://www8.cao.go.jp/cstp/oa̲240216.pdf

日本で進められつつあるデータ管理基盤の構築事業

GakuNin RDM (研究データ管理基盤)
https://rdm.nii.ac.jp/

https://rcos.nii.ac.jp/service/rdm/ より抜粋

ref. 物性アプリオープンフォーラムでも紹介 (以下のリンクに資料あり。「PASUMS gakunin」でGoogle検索)
https://www.pasums.issp.u-tokyo.ac.jp/teams/seminar/1352

コミュニティベースのデータリポジトリの必要性• 背景と動機• 学術的柔軟性や外交的・戦略的制約などの必要性から、既存の国

際的なデータリポジトリサービス(Zenodo, gshare等)に頼るだ
けではなく、より適応性の高いアプローチが求められる。

物性科学コミュニティを対象とした、共有・利用が容易なデータリ
ポジトリの構築はできないか？

• コミュニティベースのデータベースの利点• コミュニティ内での研究データの共有と再利用の促進。
• 研究成果の迅速な普及とコラボレーションの強化。

fi→ コミュニティの合意形成と技術的な実現性の検討が可能に！

本日お話しすること•

物質科学分野におけるオープンソフトウェア
に関する取り組みの紹介•

物質科学分野におけるオープンデータに関する取り組みの紹介•

オープンデータに関する動向・関連データベースの紹介••

データリポジトリ事業に関する紹介

人材育成に関連した取り組みの紹介

物性研究所でのソフトウェア・データに関連した取組
2021年〜
データリポジトリ運用
2015年〜
ソフトウェア開発・高度化
2013年〜
ポータルサイトの運用
大型計算機向けに使いやすい
ソフトウェアの整備・開発
物質科学シミュレーション
ポータルサイト<<スパコンの活用>>
高精度データ解析
ハイスループット計算

物質科学データ向け
リポジトリの開発
物質科学データの蓄積・活用

アプリを探す/試す

2010

2015

2020

データリポジトリ事業 (2021年〜)
運営チーム
ポータルサイトでデータリポジトリの検索 論文データや研究・計算データをアップロード
 ダウンロードしたデータの利活用
 GitLabによりGUIとCUIの両方に対応
ex.) 事前にアップロードしてarXiv・投稿論文にURLを記載☆フロントエンドサーバ
・CPU 2cores
・Memory 6GB・Storage 1TB

川島直輝

吉見一慶

矢田裕行

井戸康太

福田将大

本山裕一

☆ GitLabサーバ
・CPU 4cores
・Memory 8GB☆データ領域 2TB（将来的に拡張予定）

写真なし：福田毅哉、荒木繁行

https://mdcl.issp.u-tokyo.ac.jp/scc/guide/application_proposal/issp-datarepo

1st step : 論文データの蓄積/公表 (再現性のある研究)
2nd step: 研究データベース作成/アプリと連携した高速な解析
3rd step: データベースを用いた機械学習による物質探索/物性予測 etc.

→ 情報基盤センター, NIMSなど各種機関と連携し有用なデータベースを共有し、ツールの機能向上・拡張などを行い、より幅広いユーザ層への展開を目指す。

データリポジトリ事業概要• 2021年度から運用開始• 登録件数 (2024/3/13現在)• 34件 (公開28件、非公開6件)• データベース：6件• 論文データ：17件• ソフトウェア関連データ：11件• データ検索• DOI• Category• keywords• 氏名• 連絡先 etc.
• 最新ニュース(新規登録情報)なども掲載

https://datarepo.mdcl.issp.u-tokyo.ac.jp/

データベース事例の紹介 (1)
論文データのアップロード• プレプリントサーバ (arXiv)に論文投稿• データも同時に登録• 登録する情報• ソフトウェアの入力ファイル• 入力ファイル生成の手順・ツール• シミュレーション結果・出力ファイル• 出力ファイルを加工した手順・ツール
ref. ) https://arxiv.org/abs/2109.10542

データベース事例の紹介 (2)Database (2019) of optimized fully relativistic pseudopotentials(VPS) and pseudo-atomic orbitals (PAO) for OpenMX• 第一原理計算ソフトウェア
OpenMXの擬ポテンシャル集(物性研究所 尾崎先生)• 格納データ• OpenMXでの計算に必要な擬ポテンシャルファイルを格納• 目的• OpenMXユーザーが擬ポテン
シャルを一括ダウンロードすることが可能。
https://isspns-gitlab.issp.u-tokyo.ac.jp/masahiro.fukuda/database-2019-of-optimized-fullyrelativistic-pseudopotentials-and-pseudo-atomic-orbitals-for-openmx

データベース事例の紹介 (3)Matrix Collection in Material Science• 疎行列を集めたデータベース集 (鳥取大 星先生)• 格納データ• 電子状態や量子格子模型のハ
ミルトニアン行列がMatrix
Market形式で格納。elsesとHΦを用いて生成。

• 目的• 実用的な幾つかの模型(収束しにくい)に適用して、行列ソルバーの性能が改善されているかどうかなど検証する。

https://isspns-gitlab.issp.u-tokyo.ac.jp/takeohoshi/matrix-collection-in-material-scienceデータベース事例の紹介 (4)abICS Gallery• ソフトウェアabICSのデータ集(山形大 笠松先生)• 格納データ• abICS関連論文の計算結果を再現するためのデータ一式 (aenetを利用して作成したニューラルネットワークを含む)• サンプルデータ一式• 目的• 講習会開催時の演習問題、チュートリ
アルなどに利用。
https://isspns-gitlab.issp.u-tokyo.ac.jp/abics-dev/abics-gallery

残されている課題
エコシステム化する必要性• データキュレーションなどのシステム導入• いわゆる「失敗データ」も機械学習などには重要。データキュレーションシステムを導入して収集を自動化すると良さそう。ただし、データ量は膨大になってしまうので、どう管理するかが重要。

• システム導入について技術を身につけるための場が必要そう(話を受動的に聞く講習会
ではなく、能動的に参加することが可能なハンズオン形式でやった方が良さそう)。

• 運用コストに関する問題• 試験的なリポジトリ運用とはいっても運営に金額が非常にかかるため、各機関が運営するというのは無理がある。

• 本来はハードウェアなどは一つの機関が中心になって管理して、そこを各機関が利用するという形の方が良いかもしれない → mdxの利用も検討中。

本日お話しすること•

物質科学分野におけるオープンソフトウェア
に関する取り組みの紹介•

物質科学分野におけるオープンデータに関する取り組みの紹介•

人材育成に関連した取り組みの紹介

コミュニティ育成の重要性
知の共有、人材育成、および多様性の促進
最新のツールや技術の習得を支援する教育プログラム✓ CCMSハンズオン講習会
多様なバックグラウンドを持つ参加者によるコミュニティの構築✓ ハッカソン：技術者が集い、限定された時間で開発に挑戦✓ 計算物質科学イノベーションキャンプ✓2018年1月[1]：マテリアルズインフォマティクス関連✓2018年10月[2]：数値計算ライブラリの活用✓2019年10月[3]：データ科学の数値計算への応用✓ MateriAI2023 [4] ： 計算物質科学分野におけるAI技術の活用[1] https://ccms.issp.u-tokyo.ac.jp/event/489, [2] https://ccms.issp.u-tokyo.ac.jp/event/670[3] https://ccms.issp.u-tokyo.ac.jp/event/2113, [4] https://ccms.issp.u-tokyo.ac.jp/event/6320

コミュニティ育成の重要性
知の共有、人材育成、および多様性の促進
最新のツールや技術の習得を支援する教育プログラム✓ CCMSハンズオン講習会
多様なバックグラウンドを持つ参加者によるコミュニティの構築✓ ハッカソン：技術者が集い、限定された時間で開発に挑戦✓ 計算物質科学イノベーションキャンプ✓2018年1月[1]：マテリアルズインフォマティクス関連✓2018年10月[2]：数値計算ライブラリの活用✓2019年10月[3]：データ科学の数値計算への応用✓ MateriAI2023 [4] ： 計算物質科学分野におけるAI技術の活用[1] https://ccms.issp.u-tokyo.ac.jp/event/489, [2] https://ccms.issp.u-tokyo.ac.jp/event/670[3] https://ccms.issp.u-tokyo.ac.jp/event/2113, [4] https://ccms.issp.u-tokyo.ac.jp/event/6320

CCMSハンズオン講習会 (1)
概要とサポート内容• 概要

井戸康太 助教• 計算物質科学ソフトウェアに関する無料で参加できる実践的な講習会• 講師：ソフトウェア開発者、サポートメンバー：CCMSスタッフ• 参加者：毎回10~20名程度 (学生、PD、企業研究者含む)• コミュニティ支援の一環として、講義場所の提供と下記のサポートを実施• Before：Webページ作成・メーリングリストへの告知＋講習会当日のコミュニケーション環境 (Slack, Webex etc.) の準備• 当日：開発環境(MateriAppsLIVE!/物性研スパコン)の使用方法の説明＋開発環境に関する質疑応答対応• After: アンケートを実施し、その結果を講師陣に報告
https://ccms.issp.u-tokyo.ac.jp/

CCMSハンズオン講習会 (2)スケジュールイメージ• 講習会開催までの流れ• 1ヶ月前：メーリングリストなどでの告知 (開催1週間前に締め切り)• 1週間前：参加者に事前準備の連絡＋スーパーコンピュータ利用のための手続き• 前日：Webexの接続テスト＋事前環境準備の対応• 当日スケジュールイメージ• 13:30〜14:30：ソフトウェア概要の説明• 14:30〜15:00：MateriApps LIVE!とスーパーコンピュータの使用方法の紹介• 15:00〜16:00：チュートリアルなどを実演しながらのレクチャー• 16:00〜17:30：自由演習

CCMSハンズオン講習会 (3)2023年度に開催した講習会一覧
2023年• 7月 AkaiKKR講習会• 9月 Quantum ESPRESSO & Wannire90講習会• 11月 TeNeS講習会
2024年• 1月 RESPACK講習会• 2月 SALMON講習会• 3月 2DMAT講習会← 絶賛募集中！ (3/28開催予定)

コミュニティ育成の重要性
知の共有、人材育成、および多様性の促進
最新のツールや技術の習得を支援する教育プログラム✓ CCMSハンズオン講習会
多様なバックグラウンドを持つ参加者によるコミュニティの構築✓ ハッカソン：技術者が集い、限定された時間で開発に挑戦✓ 計算物質科学イノベーションキャンプ✓2018年1月[1]：マテリアルズインフォマティクス関連✓2018年10月[2]：数値計算ライブラリの活用✓2019年10月[3]：データ科学の数値計算への応用✓ MateriAI2023 [4] ： 計算物質科学分野におけるAI技術の活用[1] https://ccms.issp.u-tokyo.ac.jp/event/489, [2] https://ccms.issp.u-tokyo.ac.jp/event/670[3] https://ccms.issp.u-tokyo.ac.jp/event/2113, [4] https://ccms.issp.u-tokyo.ac.jp/event/6320

MateriAI2023 (1)MateriAI2023開催の背景• 2019年 社会連携研究部門-データ統合型材料物性研究部門の設立(第 I 期：2019年〜2023年、第 II 期：2024年〜)• 目的：実験と数値計算をデータ科学的手法によって統合し、電子相関の理解に基づいて、革新的な機能を持つ材料の物性予測・探索手法を開発する。

• 対象：永久磁石、軟磁石、スピントロニクス材料、超伝導材料など• ハッカソン開催に至った動機• 最先端のデータ科学技術を学び、その技術を実践・共有する機会を設けることができれば、社会連携部門・産業・学術の垣根を超えた人財の育成に繋げることができるのではないか？

https://www.issp.u-tokyo.ac.jp/maincontents/organization/ddms.html

MateriAI2023 (2)ハッカソンの概要• 日時：2024年2月12日 13:00 〜14日 15:00• 場所：御殿場高原 時之栖• 参加者：40名 (ハッカソン参加者：29名)• 目的：計算物質科学分野におけるAI技術の活用• AIを活用したコーディング技術の効率化、物質科学情報の自動収集、AIコン
シェルジュの開発などを実施。AIの基礎から応用までの知識を深め、物質科
学分野の課題解決におけるAIの応用方法を学び、それらの経験を共有する。

• チームに分かれたプロジェクト作業を行うことで、実践的なスキルに加え、チームワークの経験を積むこともできる。

MateriAI2023 (3)ハッカソンの流れ• チーム (5 or 6名で構成)← 事前アンケートで先にチーム編成• コーディング班 2班、データ解析班 2班、情報収集班 1班• タイムスケジュール• 1日目：13:00〜18:00• AIを活用した事例の紹介+データ解析環境の構築(ChatGPT, Slack, GitHub, Google Colab)• チームの自己紹介+目標の設定• 2日目：09:00〜18:00• チーム作業メイン (関連講演 2件)• 3日目：09:00〜15:00• チーム作業+成果発表

MateriAI2023 (4)各チームで取り組んだ内容(の一部)• コーディングチーム１：Materials Projectから結晶構造のデータを抽出。
それらを元に、原子の種類と単位胞内の各原子の相対位置から単位胞の体積をAIで予測する。

• コーディングチーム２：結晶構造ファイルから特徴量を導出。特徴量から超伝導転移温度をAIで予測する。

• データ解析チーム１：異なる実験 (XRDなど）毎に特徴量を求め、それらのmapを作成することで、特徴量の関係性がどのように現れるかを考察する。

• データ解析チーム２：Large Language Model(LLM)を使って、論文を学
習データに使い、一般的な物性（バンドギャップなど）を回帰する。

• 情報収集チーム：Webページから情報を収集するスクリプトを作成し、有機材料を対象にした物性値のデータベースを生成する。

MateriAI2023 (5)
参加者の声 (アンケートより：17名回答)• 講義内容・ボリューム：ちょうどいいという回答がほぼ得られた。
• ただし、外国人の参加者がいたので、Zoom翻訳機能を使用したが、設定が適切ではなく出鱈目な翻訳になる場合が多く、機能しなかったのが反省点。

• 研究会の日程：「ちょうど良い」が7割。「もう少し長い方がいい」が3割。
• 次回の参加希望：7割が参加したいと回答。それ以外はテーマ・進路によって、参加を検討したいという回答。ただし、1名は参加しないという回答(海外参加者)。

• 要望：目標をあらかじめ設定して、その達成を競うハッカソンをやってみたい。

次年度以降も開催予定。興味がありましたら、ぜひご参加ください！

Summary• データの創出、品質、および環境提供✓ MateriAppsプロジェクト✓ ソフトウェア開発・高度化プロジェクト✓ 物性研究所データリポジトリ• 知の共有、人材育成、および多様性の促進✓ ソフトウェア講習会 (CCMSハンズオン講習会)の開催✓ ハッカソン(MateriAI)の開催• 持続可能性および相互運用性 ← 今後の課題✓リソースの長期的な持続可能性と拡張性✓データとツールの相互運用性

謝辞• 今回の発表にあたり以下のプロジェクト・チーム・開発メ
ンバーの方に感謝の意を表します。

• MateriApps開発メンバー• ソフトウェア高度化・開発プロジェクト関連メンバー• データリポジトリ事業関連メンバー• トヨタ自動車株式会社 先端材料技術部