VOL.

ものづくりに HPC を活用するためのツールとケーススタディー

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計算工学ナビ・ニュースレター2023年秋号■ 特別インタビュー 「富岳」成果創出加速プログラム
航空機デジタルフライトが拓く機体開発 DX に向けた実証研究

高度な計算科学とデータ駆動科学の融合による航空機デジタルフライトで機体開発 DXを促進
AI の活用による HPC の産業応用の飛躍的な拡大と次世代計算基盤の構築

東北大学大学院工学研究科航空宇宙工学専攻

カーボンニュートラル時代のものづくりに貢献するため HPCの産業応用を加速するとともに幅広い分野に展開■レポート

東京大学生産技術研究所 革新的シミュレーション研究センター

河合 宗司
加藤 千幸

「富岳」成果創出加速プログラムの成果「スーパーシミュレーションとAI を連携活用した実機クリーンエネルギーシステムのデジタルツインの構築と活用」
量子インスパイアード技術「デジタルアニーラ」
の紹介

吉村 忍
岩井 大介

東京大学大学院工学系研究科

富士通株式会社 戦略アライアンス本部

特別インタビュー「富岳」成果創出加速プログラム

航空機デジタルフライトが拓く機体開発 DX に向けた実証研究

高度な計算科学とデータ駆動科学の融合による航空機デジタルフライトで機体開発 DX を促進
スーパーコンピュータ「富岳」の特性を十分に活用して、
科学的・社会的課題解決に直結する成果の早期創出を支援するため、2020年度から文部科学省が実施している事業が「『富岳』
成果創出加速プログラム」
です。2023年度は、
これまでにない新規成果の創出が期待される研究課題として４つの科学的・社会的課題の領域から17課題が採択され、「航空機デジタルフライトが拓く機体開発 DX（Digital Transformation）に向けた実証研究」
もその1つに選ばれています。今回は、研究開発課題責任者である東北大学大学院工学研究科の河合宗司教授に、2020年度から2022年度の「『富岳』
成果創出加速プログラム」
における取り組
みを振り返っていただくとともに、新たに始まったプロジェクトについてお話しいただきました。

東北大学大学院工学研究科航空宇宙工学専攻

河合 宗司 教授の3つの支配方程式を解くのが一般的ですが、そどが可能であることも実証されました。これは私られない状況でした。そこで従来はその数値不のLES 解析です。これにより、高忠実な圧縮性で進めてこられた「航空機フライト試験を代替ければなりませんでした。そこで私たちは発想をなることが先導的に実証され、さらに航空機開発

岳」航空機プロジェクト）」を振り返って、達3つの支配方程式から二次的・副次的に導出され航空機開発に革新をもたらす
数値シミュレーションを実現
はじめに、「『富岳』成果創出加速プログラム」
する近未来型設計技術の先導的実証研究（「富れではどうしても計算が不安定になることが避け

安定を抑えるために数値拡散エラーを導入しな転換し、支配方程式の離散化を工夫することで、成された成果などについてお話しください。

る運動エネルギーの方程式やエントロピー保存則

機プロジェクトでの一番の目標は、これまで誰もその結果、数値拡散エラーを導入する必要もなく、

河合 2020～2022年度に実施した「富岳」航空成し遂げていなかった、実飛行レイノルズ数にについても正しく解ける計算手法を構築しました。
安定で高忠実な圧縮性流体の解析が可能になりが知る限り、産業界による世界初の民間旅客機

流体のLES 解析が、実機フライト試験の代替とにおける最大の空力課題である最大揚力の予測

評価の解決にも一定の見通しがついたといえます。

航空機デジタルフライトが新たな機体開発
DX 促進技術となることを実証したい

おける圧縮性流体LES（Large Eddy Simulation）

ました。もう1つの成果が、複雑形状に対する完した。レイノルズ数は、慣性力と粘性力の比で定格子法です。簡単にいうと、航空機の形状さえるのですか。

なパラメータです。粘性力が支配的な場合にはが格子をつくる必要なく、ソルバーが自動で格子を達成することをめざしてやってきて、3年間でやっ解析を航空機全機複雑形状で実現させることで義される無次元数で、航空機設計における重要

全自動格子生成を可能にした等間隔階層型直交用意してもらえば、複雑な機体に合わせてユーザー

レイノルズ数は低く、どろどろとした安定した流を生成し、すぐに計算できるというものです。

にはレイノルズ数は高く、さらさらとした不安定て、私たちは世界的にも類を見ない完全自動、れ（層流）になり、逆に慣性力が支配的な場合な流れ（乱流）になります。比較的速い速度で移動しサイズも大きい航空機の周りでは、レイノ

こうしたキーとなる主要技術の開発によっ

安定・高忠実な次世代の圧縮性流体基盤アプリ

FFVHC-ACEの構築に成功しました。3年間でこ今年度からスタートした「『富岳』成果創出加速プログラム」ではどのようなことに取り組まれ
河合 前回のプロジェクトでは、航空機全機解析とできるようになりました。しかし、まだやるべ

きことはたくさんあって、今回の「航空機デジタ

ルフライトが拓く機体開発DXに向けた実証研究」

では、学術研究から応用・実用までの使用に耐える次世代の高忠実な圧縮性流体解析基盤アプ

ルズ数は非常に高くなり、通常の旅客機のレイノ

こまで達成することができて、本当によかった

リケーションFFVHC-ACEの機能をさらに拡充し、実験では、国内最大級の施設を使用してもレイノ

進み、十分に満足いく成果が得られたのはすご

く航空機デジタルフライトが機体開発DX 促進技

ルズ数は107オーダーとなります。しかし、風洞です。正直なところ、これほどプランどおりにルズ数は106オーダーくらいで1桁以上のギャップいことだと思っています。

は実機フライト試験などでしか評価できないとい工グループがこれまで開発を行ってきた民間旅客飛行レイノルズ数の解析ができれば、航空機空

ACEを用いた「富岳」による計算が挙げられまが存在するため、航空機の空力性能は最終的にう課題がありました。数値シミュレーションで実力設計に革新をもたらすことができます。

一方で、社会実装への展開としては、三菱重機「スペースジェット」を対象とした、FFVHC-す。三菱重工グループの研究者が、形状データ

そこで私たちは、高レイノルズ数での航空機の入力のみで、完全自動かつロバストに「スペーのターゲットとしたのは、これまで予測評価が（図2）。また高精度に離着陸時の最大揚力予測な

全機LES 解析の実現をめざしました。研究開発困難であった航空機開発における最大の空力課

スジェット」の実機フライト解析に成功しました

高度な計算科学とデータ駆動科学の融合に基づ術になることを実証したいという、かなり高い目
標を掲げています。さらに、国内航空機開発メー

カーとの連携のもとで、航空機設計プロセスへの展開も進めていきたい考えです。

そのための主な解析的な目標は３つあります（図3）。これまで開発してきた高忠実・圧縮性流体解析基盤アプリFFVHC-ACEは、航空機が速度を落とす離着陸時などの低速流れをターゲッ

トにしてきました。これからは、巡航時などの高題ともいえる離着陸性能や失速などの安全性に関わる最大揚力を正確に予測評価することでした。結果から申し上げれば、LES 解析は予想以上の高い成果を達成し、現在では実験データとほぼ一致するまでになっています（図1）。

これを実現するためにまず取り組んだのが、高レイノルズ数流れのLESを可能とする壁面近傍内層乱流をモデル化する壁面モデル LES の研究でした。さらに、大きな成果を挙げたのが、画期的な計算手法 KEEP スキーム（Kinetic

Energy & Entropy Preserving scheme）です。圧
縮性流体現象は質量・運動量・エネルギー保存

2

計算工学ナビ Vol.25▲図1 航空機全機形状の最大揚力予測結果の比較

KEEPスキーム（緑・赤・青丸）、従来の計算手法（+）の比較。KEEPスキームは実験データとほぼ一致する
ことが示された。

▲︎図2 FFVHC-ACEによる民間旅客機のLES解析結果

三菱重工グループによる民間旅客機「スペースジェット」の実機フライト試験を対象としたLES 解析結果。形状デー
タの入力のみで完全自動かつロバストなLES 解析が実現。

速流れでも使えるように展開するというのが1つ究者側がたいへんになるということで、容易なこ味のあるものを抽出する解析手法を構築したい

目の目標です。低速から高速まで、超音速流れとではありません。この移動変形物体の計算手ということです。ただ、数百億点という大規模

音速に近い速度で飛行するとき、衝撃波によっなれば、将来的にはヘリコプターやドローンなど

たいへんです。私たちは、大規模な非定常複雑

面上を非定常に振動することで機体に振動をひ展開可能になります。

にも適応できるようにしたいのです。たとえば、て境界層が剥離し、それにともない衝撃波が翼きおこす高速バフェットという現象がありますが、法の確立や空力弾性の予測評価ができるようにの回転機器の解析にも開発アプリFFVHC-ACEがその境界がどこにあるかも予測評価できるように

大規模複雑流体データのデータ駆動科学を推進することをめざしています。

2つ目は、離着陸空力音響の予測評価です。

KEEPスキームのおかげもあって、圧縮性流体をこれから河合先生が取り組んでいかれるもう１

直接解けるということで、きちんとした音響解析ていますが。

というのも、ここ数十年で航空機のエンジン音は析、 固 有 直 交 分 解（POD: Proper Orthogonal

高忠実に解けるようになりました。つまり音響もができるように展開していきたいと考えています。

私たちにできるのは、変形しない航空機周りの計算です。しかし、実際には航空機が飛ぶと主翼がぐっと曲がるなど変形します。こうした移動
変形物体の解析は非常に難しいのですが、ぜひ実現させたいと考えています。すでにボディフィッ

体データ解析は非常におもしろい展開が期待できそうだと思っています。さらに、そこから役に立つ知見をどのように抽出するのかが、さらに

河合

機 械 学 習 をはじ め、レゾ ル ベ ント 解

間データ解析技術などを活用することによって、3つ目は、主翼空力弾性の予測評価です。いま

データ駆動科学を用いた超大規模非線形複雑流

レーションが形状データ入力のみで自動的にでフレームノイズといわれる機体そのものから出るも下げる工夫が必要になってきているからです。

を扱う先行する研究が見あたらないこともあり、つの課題が、データ駆動科学との融合とうかがっ

Decomposition） や 動 的 モ ー ド 分 解（DMD:

空力音が注目されるようになり、こちらの空力音

流体データをそのまま使って正確なデータ解析をやっていきたいのですが、この規模のデータ重要なテーマになってきます。

かなり静かになってきており、航空機の低騒音化が進んでいます。エンジンが静かになったおかげで、な非定常データを扱うデータ駆動科学はかなり

これまでの研究開発によって、高忠実なシミュ

きるようになったわけですから、次は「このあたりが大事ですよ」、「ここを見てほしいんです」、

Dynamic Mode Decomposition）といった時空「ここに大事な現象が起きていますよ」というこ

超大規模非線形複雑流体データから現象の因果

とえば、研究者ならば、1か月や2か月かけてデー関係を抽出したり、役に立つ情報を引き出せるようにしていこうというわけです。

実は、データ駆動科学を用いた解析については以前から取り組んできました。高忠実な計算ができるようになると、流れが複雑なだけに理解が難しくなったり、データ量も非常に大きくなるのでどう処理してよいのかわからなくなるなど、とが自動的に抽出できるようにしたいですね。たタをじっくり見て、大事な現象を見つけ出すこともできますが、産業界の人たちに実際に使ってもらえるものにするためには、自動的に大事な現象が抽出できるようにする必要があると考えています。3年間でそこまで到達できるようにしたいです。具体的には、たとえば失速にいたる現象が起きたとき、原因を見つけ出すためには

トで格子を作成して移動変形させるといった計

とても苦労していたからです。流体現象は非線

どのあたりの流れ場が重要なのか、それがあるしているのは、自動格子生成を引き継いで、直非常に困難なことも大きな要因です。原因が結流れ場の知見が得られれば、設計をどのようにりしても計算できるアルゴリズムの構築です。私が流体現象の理解を難解にしていて、そのようができますから。

果関係、インプットとアウトプットの関係やキー

次世代アプリケーションへの展開です。低 B/F

算方法はできているのですが、これからやろうと交格子のなかで物体が自由に動いたり変形した形なので、何が原因で何が結果なのかの理解が果になったり、結果が原因になったりするところたちとしては、いままで実現してきた物体形状をな超大規模非線形複雑流体データに内在する因る開発アプリFFVHC-ACEの利点はそのまま損なとなる流体現象を、数学的な手法を活用して解にしたいと考えています。ただ、使う側にとってざしています。言い換えれば、詳細な計算で出用意するだけで安定・高忠実な解析を可能とすわずに展開できる、ユーザーフレンドリーなもの
使いやすいものをつくるということは、その分研析する手法の構築も今回のプロジェクトではめてきた複雑な流れ場データのなかから重要で意程度自動的に見えるようになることが理想です。

変えればよいかというところまで踏み込むこともう1つの課題が、ポスト「富岳」を見据えた環境下でも性能を出せる新しい計算アルゴリズ

ムを確立し、次世代のマシンに乗せられるように

KEEPスキームをもっていきたいと考えています。
具体的には基底関数ベースの計算アルゴリズムにKEEPスキームを展開することを考えています。空間離散化スキームを次世代マシン用に置き換えるための準備を始めていこうとしています。

低速から超音速までの幅広い飛行領域全域に渡る実機を製造しないと評価できない重要設計課

題の予測評価で掲げている3つの研究目標については、現状、1つ目の高速域への展開は、すでにある程度までできるようになっていて、そろそろ

本解析に入ろうかというところまで進んでいます。

2つ目の音響は基礎的なところを詰めている段階です。3つ目の移動変形もいまは基礎的な研究の段階です。最も困難が予想されるのは３つ目ですが、3年で3つとも確かな成果を挙げたいと考えています。

▲図3

航空機デジタルフライトが拓く機体開発DXに向けた実証研究(1a) 高速バフェット境界の予測評価、(1b)離着陸空力音響の予測評価、(1c) 主翼空力弾性・フラッタの予測評価という3つの研究項目のイメージ。

3

特別インタビュー「富岳」成果創出加速プログラム

AI の活用によるHPCの産業応用の飛躍的な拡大と次世代計算基盤の構築

カーボンニュートラル時代のものづくりに貢献するため
HPCの産業応用を加速するとともに幅広い分野に展開
スーパーコンピュータ「富岳」は、世界最高水準の総合的な性能を有し、日本がめざす未来社会の姿
Society 5.0の実現に資する大規模計算基盤です。文部科学省は、アカデミア、
産業界などとの連携体制により、「富岳」を用いた新たな科学的・社会的成果の創出や成果の社会実装を強力に推進することを目的に、2020年度から「『富岳』
成果創出加速プログラム」
を実施し、2023年度には新たに17課題を採択しました。
「AIの活用によるHPCの産業応用の飛躍的な拡大と次世代計算基盤の構築」
もその1つに選ばれています。
今回は、研究開発課題責任者である東京大学生産技術研究所革新的シミュレーション研究センターの加藤千幸教授に、新たに始まったプロジェクトについてお話しいただきました。

研究開発成果の実用化には計算に必要な資源量の削減が必要

試験が代替できることがわかりました。自動車するための「実証研究」、そして実証された基岳』流体予測革新プロジェクト）」の成果を性や音の予測が可能なことがわかりました。ター

た空力解析ができ、実走行状態における空力特受けて、今年度から新たに「AI の活用によるボ機械に関しても約10億格子を用いた長時間の基盤の構築」が始まりました。研究開発のね

測ができるようになりました。そこでこの先は、盤的な研究」、基盤研究の産業上の効果を検証
盤研究の成果を幅広い産業分野に展開するための「次世代計算基盤の構築」の3つの分野に6つの研究テーマを設定して実施します。

「基盤研究」の1つ目は、HPC の計算コスト計算を行い、サージングという現象の解明・予を飛躍的に削減するための「AI を活用した実機らいなどについてお話しください。

計算に必要な資源量を大幅に削減して、HPCをマ1）です。ここでは深層機械学習を応用して、

Large Eddy Simulation(LES)に基づく流体解析システ

していきたいのです。なぜ資源量の削減が重要

スの流体解析システムFFX（FrontFlow/X）、複雑現

半～2年で2倍、4～5年で10倍というように向上

加藤 「『富岳』流体予測革新プロジェクト」では、

ムFFB（FrontFlow/blue）、格子ボルツマン法（LBM）
ベー

駆使したシミュレーション技術の実用化を加速なのかというと、これからも計算機の性能が1年

象統一シミュレーションフレームワークCUBE、し続けるなら、数年後には成果の実用化は問題

Eddy Simulation）圧縮性流れ解析ソフトウェ

算機性能のトレンドを見ていくと、今後は計算

九州大学が開発したターボ機械用DES（Detached

アという4つの主要なアプリケーション・ソフ

なく進んでいくでしょう。ところが、近年の計性能の大幅な向上を期待するのは難しいというトウェアを活用して、輸送機器やエネルギー機のが多くの専門家の予測です。計算資源量の増

Computing）を駆使したシミュレーション技術研究開発成果の実用化を進めていくには、計算器などを主な対象に、HPC（High Performanceの実証研究を推進してきました。実機スケール

加や低コスト化が望めないなかで、これまでの量を大幅に減らし、より簡単に計算できるようの乱流において微細な渦まで直接計算することにしていかなければなりません。

ターボ機械の性能試験などをシミュレーションでションに必要な計算資源の大幅な削減と革新的た。また、自然風や前走車が作る変動の影響を

パーコンピュータ「富岳」の実証研究の成果をにより、船の曳航水槽試験や自動車の風洞試験、
完全に代替えできる見通しを示すことができまし今年度からの研究開発により、HPCシミュレー

なシミュレーション技術の開発ができれば、スー

受ける自動車の空力・運動連成解析の実現といっより幅広い産業分野に展開できます。また、AIや、ターボ機械の設計にとって重要でありながら話的な可視化、特徴量の自動抽出、およびアプ

た自動運転の実用化の加速に資する成果の達成やデータ科学の活用により大規模計算結果の対

従来は経験的に扱われてきたターボ機械特有のリケーションの抜本的な高速化ができれば、産界で初めて実現して発生メカニズムを解明する

大幅に加速できるはずです。今回の研究開発で不安定現象である圧縮機サージの直接解析を世など、多くの成果が得られました。

業界におけるHPCシミュレーションの実用化を得られる成果は、日本の持続的成長を支える産スケール乱流の予測モデルの開発」（研究テー
壁面近傍の乱流生成を再現する壁面挙動予測モ

デルの開発と、多数の計算結果を集約することにより広範囲な設計空間を短時間に探索できる

高精度なサロゲートモデル（数値シミュレー
ションに代わり機械学習を活用して現象を予測する手法）の構築を推進します。どういうこと
かというと、たとえば、これまでの計算規模の100分の1の計算（10億要素規模の計算）によって、水槽試験を代替しようとすると、当然格子点が足りず、壁面の挙動は正しく予測できません。そこで細かいスケールの流れは解いていな

いけれど、いわゆる教師データを用いて学習することで、少ない計算量でも壁面の挙動を予測できるようにしようというわけです。われわれの手元には、これまでに蓄積してきた膨大なデー

タがあるわけで、これを使わない手はないですからね。2つ目は、ユーザーが計算環境やデー

タの規模を意識することなく、可視化の視点やパラメータを探索し、調整することを可能にする「スマート in-situ（インサイチュ）可視化基盤の構築」（研究テーマ2）です。これによって、
CUBE において大規模計算結果を手軽に可視化するプラットフォームを開発し、実用化のボト

ルネックを解消して、普及の加速をめざします。

こうした成果を踏まえて、今年度からは、AI業の発展に貢献するものになると考えています。

する研究開発を実施し、その効果を実証すると携体制のもとでHPCの適用範囲を飛躍的に拡大

AIの活用によるHPCの産業応用の飛躍的な拡大を推進する6つの研究テーマ（研究テーマ3）、「自動車の空力騒音予測と空力加速していきたいと考えています。そのために

HPC の産業応用の飛躍的な拡大を実現させるた「ヒートポンプ用ファンの性能向上」（研究テー

レーションでできることはわかったので、これ

加藤 この課題では、AI を活用することによっで得られた成果の産業上の効果を実証します。

やデータ科学を積極的に活用し、強力な産学連

ともに、研究成果の社会実装、つまり実用化を私たちがめざすのは、わかりやすくいうと「シミュからはもっと簡単にやっていきましょう」という4における HPC の実用化を加速するための「基億～700億要素を用いた実証研究を実施し、水槽も1,700億格子を用いた計算によって、音も含めHPC の産業応用の飛躍的な拡大と次世代計算

加藤 千幸 教授

ことです。たとえば船の計算では、これまで100

2020～2022年度に実施した「『富岳』を利用した革新的流体性能予測技術の研究開発（『富東京大学生産技術研究所
革新的シミュレーション研究センター

計算工学ナビ Vol.25

めに、どのような研究開発が実施されるのですか。
て HPC の産業応用を飛躍的に拡大し、産業界「実証研究」としては、カーボンニュートラ

ル時代に求められるものづくりの在り方を象徴する研究テーマとして、「実船の推進性能の予測」
騒音低減手法の確立」（研究テーマ4）、および

マ５）の3つの研究テーマを設定し、「基盤研究」
具体的には、研究テーマ3では、研究テーマ1で開発する壁面挙動予測モデルをFFB および FFXを進めています。さらに、アプリケーションの音が低下することで空力騒音がより大きな問題の推進性能を予測するとともに、実船スケール

ルゴリズムを研究開発すること、「富岳」の実車開発には新たな課題があり、空力騒音低減のに実装して、模型試験スケールの流場と模型船

実効性能がメモリー性能律速にならない解析アの流場と実船の推進性能を予測し、試験結果な

効通信性能を向上させるための基盤研究を実施

どと比較することによって、予測精度を検証ししていくこと、こういったことに取り組んでいます。研究テーマ4では、研究テーマ1で開発すこうとしています。

る壁面挙動予測モデルを CUBE、FFB、FFX に実装し、自動車の開発現場で実施可能な格子規

カーボンニュートラル時代のものづくりに直結する実証研究を推進

ともに、研究テーマ1および研究テーマ2で開発

基盤研究の産業上の効果を検証するうえでは、ンが創出する膨大なデータを基に、車体表面のく意識しておられると聞いています。

する研究成果を活用して、HPC シミュレーショ
圧力変動、車両まわりの空力音源、発生する音との相関解析を行うことによって、空力騒音を定できる技術を開発します。研究テーマ5では、研究テーマ1で開発する研究成果を活用して、従来は検討されていなかった広範な設計パラメー

タを探索することにより、従来性能を大幅に上

課題は、基盤研究と実証研究の2段階の構造にて3年で一気に実証レベルまでもっていくのは、

せて99.5％（2021年 財務省貿易統計）を占め、連携で推進していきます。研究テーマ3では（一研究テーマの「次世代計算基盤の構築」については、まず、主要な HPC アプリケーション
幅広い産業分野に展開しようとしています。今
速技術が使われていくことは間違いないので、われわれも GPGPU へのポーティングと最適化

研究テーマ３船首近傍の境界層のシミュレーション結果
提供／（一財）日本造船技術センター

研究テーマ5ではターボ機械関連の（一社）ター

施する計画です。

デバイスの効果的な設計にも支障が出ます。そ体設計分科会」が、研究機関と一体になって実
今回の課題の難しさは、「こうやればできる」

こで実船の性能推定精度を高める予測が重要にという筋道がまだはっきりと見えていないことした予測の実用化とともに、カーボンニュート

常に重要と考えています。この1年のうちに研ネデバイスの改良も視野に入れて取り組んでいます。研究テーマ4の対象は自動車です。今後の自動車の EV 化に伴い、パワートレインの騒研究テーマ③：実船の推進性能の予測
実施機関：（一財）日本造船技術センター、
東京大学（生産技術研究所）、日本大学
研究テーマ④：自動車の空力騒音予測と空力騒音低減手法の確立
実施機関：（株）本田技術研究所、神戸大学、理化学研究所、
豊橋技術科学大学、東京大学（生産技術研究所）
研究テーマ⑤：ヒートポンプ用ファンの性能向上
実施機関：東京大学（生産技術研究所）、日本大学にあります。その意味では、最初の1年間が非究開発を軌道に乗せることができれば、あとはやるだけです。早いうちに軌道に乗せることが大事なミッションになると思っています。

研究開発成果を幅広い産業分野に展開するための次世代計算基盤の構築

研究テーマ②：スマート in-situ 可視化
基盤の構築
実施機関：神戸大学、理化学研究所

開発成果の実証

研究テーマ①：AI を活用した実機スケール
乱流の予測モデルの開発
実施機関：東京大学（生産技術研究所）、
日本大学、明治大学、
豊橋技術科学大学、神戸大学用した自動車次世代 CAE コンソーシアム」が、が把握できていないためで、それにより省エネラルに貢献する性能予測精度の向上による省エ

日の計算機のトレンドを考えると、何らかの加財）日本造船技術センターをはじめ造船メーカー

が、研究テーマ4では自動車関連の「HPC を活ボ機械協会「流体性能の高精度予測と革新的流なります。研究テーマ3では計算資源量を低減

を GPGPU に移植して HPC シミュレーションを岳』流体予測革新プロジェクト」同様に、産学

エネデバイスがどのように効いているのかよくわかっていません。それは実船の流れ場や性能促進などに貢献したりすることが期待されます。

正直なところ、なかなかたいへんなことだと思っています。
「実証研究」においては、先の「『富な効果が得られます。ただ、現状では実船で省業に大きなインパクトをもたらしたり、高効率

は基礎研究的な要素が強いので、これを構築しした。たとえば、日本の貿易に占める海上貨物

二酸化炭素の排出量削減が進めば、非常に大きなヒートポンプの開発によって熱需要の電化の研究テーマ３、4、5に適応してこれを実証するための指針として、われわれが重要視したのが、くかというテーマ選択は非常に重要です。その海運を担う船舶において推進性能の向上によるプロペラファンの開発が促進され、冷凍空調産

加藤 研究テーマ1、2で開発したアルゴリズムを、という構造になっていますが、研究テーマ1、2

航空貨物を大きく引き離しています。そうした業上の利用効果を証明するとともに、画期的なています。

なっていて、研究開発成果をどこに適応していングの形状なども含めたプロペラファンの性能に進化させ、これによりサロゲートモデルの産抜本的に改良して性能向上を図ることをめざし

最後に課題の進捗についてお話しください。

（海運）の割合（重量ベース）は、輸出入合わ

や騒音を高精度に予測可能なサロゲートモデル

られているのが実情です。そうした設計環境を加藤 実証研究では、カーボンニュートラルに究テーマ2の成果も活用し、翼先端付近の流れの重要な構造を同定することにより、マウスリ

います。熱交換器にとってファンの性能向上は最初の1年で研究開発を軌道に乗せたい

カーボンニュートラルに直結するテーマ選択で回るプロペラファンを設計します。そして、研研究テーマ5ではヒートポンプ用のファンを扱

カーボンニュートラル時代のものづくりを強直接貢献するテーマを選んでいます。今回の高精度に予測し、主要な空力音源を高確度に特ための予測技術の向上などが求められています。

重要ですが、その形状は試行錯誤によって決め模のLESによって空力騒音を精度よく予測する技術を構築し、研究成果の実用化を加速するとになるなど、カーボンニュートラル時代の自動研究テーマ⑥：次世代計算基盤の構築
実施機関：東京大学（生産技術研究所）、
理化学研究所

研究テーマ4

研究テーマ5

車両まわりの音場のシミュレーション

プロペラファンの例▲︎図1 「AIの活用によるHPC の産業応用の飛躍的な拡大と次世代計算基盤の構築」の研究内容と実施体制

5

レポート

「富岳」成果創出加速プログラムの成果「スーパーシミュレーションと AI を連携活用した実機クリーンエネルギーシステムのデジタルツインの構築と活用」 東京大学大学院
工学系研究科吉村 忍 教授

果が良好に一致しV&Vを完了しました。(2-3a)5

MW 風車２台を離間間隔3Dでタンデム配置したケースについて、FFBとRC-HPC 版を用いて解析し、主流方向流速の時間平均値を相互に比較し、傾向が一致することを確認しました。(2-3b)

FFB の解析結果から、RC-HPC 版に実装されている工学風車モデル ALMのパラメータチューニングを実施し、RC-HPC 版の高精度化を実現し、Alpha Ventusの観測結果と比較し良好に一致し、V&Vを完了しました。(2-3c)FFBによる5 MW 風エネルギー資源小国であるわが国にとって、

3a) 大規模並列 FEM 解析コード ADVENTURE

車３台のタンデム解析（離間間隔6.5D）を実施し、解析機能、直交異方性解析機能、引張クラッ

FFB のLES 解析から得られる5 MW 風車翼に付実装した構造解析コード ADVENTURE_Solid3

通してADVENTURE_Solid3へ入力し、翼の動的エネルギー問題はエネルギーセキュリティの観については、実機の繰返し熱弾塑性・クリープ

務の観点からも喫緊の重要課題でした。2020

クと分散鉄筋を含むコンクリート解析機能をみが一気に加速し、わが国においても同年12月を開発しました。(1-3b) 実機の冷却管解析機

点からも地球温暖化問題対応に向けた国際的責
年に世界的にカーボンニュートラルへの取り組

後流相互干渉を定量的に把握しました。(2-3d)

加される流体力分布を、REVOCAP_Coupler を

変形応答を計算し、ADVENTURE_Fatigueによっ

能を組み込んだ伝熱解析コード ADVENTURE_て翼に生じる累積疲労損傷を評価しました(図2)。

速プログラム」において、主要クリーンエネル内に生じる工学モデルに基づく累積疲労損傷解

HPCとAI の連携活用

ムと洋上ウィンドファームについて、それぞれを開発しました。(1-4) 並列連成解析カプラー

実機エネルギーシステムの開発、設計、運用のと ADVENTURE_Thermal を統合したオンライ

た。(3-1)FFR-Comb の 燃 焼 乱 流 解 析 に 関 しに加速することを目的として研究開発を進めまADVENTURE_Solid3を連携活用したオフライ

つ効率的な非線形燃焼モデル Flamelet/ANN をを連携活用したオフライン片方向連成解析に成Coupler ➡ ADVENTURE_Solid3に よ る 流 体 構にグリーン成長戦略が発表されました。

われわれは文部科学省「『富岳』成果創出加

ギー源として期待される次世代火力発電システの高精度かつ高速なデジタルツインを構築し、最適化に活用できるようにして、実用化を大幅した。以下に、主な成果を述べます。

実機システムをターゲットとする
各種力学系アプリケーションの開発
第1に、スーパーコンピュータ「富岳」上で効率的に稼働し、実機システムをターゲットとする各種力学系アプリケーションを開発しました。(1-1) 大規模燃焼 LES 乱流解析コード FFRComb については、Flamelet 燃 焼モデルに加え て、Flamelet/ANN モ デ ル を 組 み 込 み、 噴

霧燃焼や微粉炭燃焼の混相燃焼やスラグ流解析を組み込んた LES 乱流解析が行えるように

Thermal を開発しました。(1-3c) 風車ブレード

析 のポ スト処 理 ツール ADVENTURE_Fatigue

REVOCAP_Coupler に つ い て は、FFR-Comb

ン双方向連成解析、ADVENTURE_Thermal とン熱 弾 塑 性 解 析、FFB と ADVENTURE_Solid3

ファーム全体を解析できるLES 乱流解析コード

NREL5MW 風車ブレードの非定常応答を1 % 以を組み込み多数の大型風車が並んだウィンド
RC HPC 版を開発しました。

第2に、上記(1-1)～(1-5)のアプリケーション

ギーシステムの解析を行い、試験結果等と比較を再現したLES 解析を実現し、高精度の出力評に一致し、V&Vを完了しました（図1）。
「Bench-の3次元後流分布の計算に成功しました。その解析結果を回帰分析して、ダブルガウシアン型の高精度後流分布モデルを構築しました。(1-内の精度で高速に再現することに成功しました。

群を連携活用し、３種類の実機クリーンエネル

石炭ガス化炉については、「Lab-scale 石炭ガス価を行えるとともに、風車直下の near-field か

結果を AI で学習しサロゲートモデルを構築し、実機クリーンエネルギーシステムの解析結果と試験結果の比較

超える発電用大型風車を複数台並べた環境で、ら5D ～12D(D はローター直径 ) 離れた far-field

構築し実装しました。(3-2) FFB ➡ REVOCAP_

造連成解析から得られる非定常構造応答解析のし、それぞれに V&V（Verification & Validation

High-fidelity モデルにより風車ローターの回転て、Flamelet 法と AI を連携活用し、高精度か功しました。(1-5)Actuator Line Model（ALM）

なりました。(1-2) 大規模 LES 乱流解析コード

FrontFlow/blue（FFB) に つ い て は、5 MW を第3に、 次 に 示 す HPC（High Performance

Computing） と AI の 連 携 活 用 を 実 現 し ま し検証と妥当性の確認）を達成しました。(2-1a, b)

化炉」の双方向連成解析結果と試験結果が良好

scale石炭ガス化炉」の双方向連成解析に向けて、燃焼流体部、炉容器の伝熱・冷却部、炉容器構造部のそれぞれの単体解析を実施しました。(2-2)

「超臨界圧CO2ガスタービン」については、低圧条件（8 MPa，17 MPa）での解析結果と試験結▲図1 Lab-scale 石炭ガス化炉の出口ガス組
成の解析結果と試験結果の比較▲︎図2 NREL5MW 風車ブレードの累積疲労損傷解析事例（TSR=5、入力乱れ10 %のケース、最大年間累積疲労損傷 =0.858）

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計算工学ナビ Vol.25

レポート

量子インスパイアード技術「デジタルアニーラ」の紹介の形状を知ることは非常に重要です。低分子の場合は、従来の分子動力学計算によって、形状を計算できますが、分子数の多い中分子になると、計算量が膨大で、収束しない場合が多いのが現

富士通株式会社
戦略アライアンス本部

岩井 大介 エグゼクティブディレクター

状です。単純に分子動力学計算を行うのではなく、ペプチドの構成要素であるアミノ酸残基で括り、残基間の相互作用をAIでモデル化、残基をこの場合は面心立方格子の格子点に配置し、モデル化した相互作用ポテンシャルを用いて、格子点に残基が存在するしないを1,0で表現して「デジタ量子コンピューティング技術

なされています。ここでは2つ紹介します（図1右）。

昨今、量子コンピューティング技術が、多くエネルギー関数の基底状態、つまり最適解を探

その後、求めた解を初期値として精細な分子動

ただ、量子コンピューティング技術のなかには、ることは往々に起こります。量子アニーリングのい系でも安定構造を求めることができます。このが存在し、ここで紹介する「デジタルアニーラ」

適解へと移っていきますが、「デジタルアニーラ」

粗視化できる他の材料系にも適用可能です。

せん。局所解に陥ったことを検知し、エネルギーのです。磁気シールドの形状は、磁束線侵入量の脱出を促し、高速に最適解に導く確率を高める

たすように決定されます。通常は電磁界シミュレーの誌面を賑わせているのは、ご存知の通りです。
大別して量子ゲート方式とイジングマシン方式

1つ目は、計算中の局所解トラップ抑制技術です。
索していくアニーリング計算途中で、局所解に陥場合は、トンネル効果を使って、局所解から最は、イジングマシン方式の中の量子インスパイ

はデジタル回路であり、そのようなことはできまわせているのは量子ゲート方式で、これは将来的にオフセット値を与えることで、局所解からのアードにカテゴライズされます。多くの誌面を賑のコンピューティング技術の有力候補であることは間違いありませんが、その実用化には、まだしばらくの期間がかかると考えられています。

仕組みを取り入れています。もう1つは、超並列ションを繰り返し行うことで形状を決定していきに磁性材料が存在するかしないかを1,0で表現し、解く、トポロジー最適化を行うことで電磁界シミュ

処理を繰り返すため、計算時間がかかります。
「デレーションの回数を2桁低減できることを示しまし

すると、そのすべてを並列に反転させ計算し比較適化を必要とするさまざまな事例に適用可能です。

特化したコンピューティング技術であり、一見

ジタルアニーラ」の場合は、N個ビットがあると業種分野に組合せ最適化問題は内包されており、しますので、高速な最適解探索が可能になります。

「デジタルアニーラ」技術

最小化と磁性材料使用料の最小化という要件を満2要件満たす解を「デジタルアニーラ」で高速にギー値を前解と比較して解を更新するという逐次

それらの課題解決に役立っています。

図2右は磁気シールドの構造最適化を示したもいますが、1つのビットを反転させ、そのエネルリードし、社会実装が進み始めています（図1左）。

用途が限られるように思いますが、さまざまな技術は、ペプチドにおけるアミノ酸残基のように、ますが、計算量が多いことが課題です。ある場所

レーティッド・アニーリングでも取り入れられて量子インスパイアードは、組合せ最適化問題に力学計算を行うことで中分子のような分子数の多処理です。アニーリング計算手法は従来のシミュ「デジタルアニーラ」を含む量子インスパイアー
ドは今使えて、発展し続ける技術として日本がルアニーラ」でエネルギーの低い状態を求めます。

「デジタルアニーラ」の応用事例た。この技術も磁気のみではなく、トポロジー最以上のように、さまざまな業種分野で「デジタルアニーラ」の活用が始まっています。事例を見ていただければ分かりますが、その多くは、「デ

ここでは、材料開発から製品開発までの広い

ジタルアニーラ」のみではなく、AI、HPC（Highタでは解くことが難しい組合せ最適化問題を高に活用される「デジタルアニーラ」の応用例を2リッドコンピューティング技術によって実現されです。その特徴は、組合せ最適化問題をイジン

図2左は中分子環状ペプチドの安定構造探索を

ブリッドコンピューティングの重要要素技術とし「デジタルアニーラ」は、現在の汎用コンピュー速に解くために富士通株式会社が開発した技術

グモデルに落し込み、電子スピンの状態(-1, +1)
をバイナリー変数(0,1)に変換したエネルギー関数に対し、MCMC(Markov-Chain Monte Carlo)

意 味 で の CAE（Computer Aided Engineering）

つ示します。

示したものです。中分子環状ペプチドは医薬として活用されます。医薬候補を絞り込む段階で、そPerformance Computing）なども活用したハイブています。今後も「デジタルアニーラ」は、ハイて進化し続け、CAEにおいても活用が進むことが期待されます。

法で高速に評価系のエネルギーが最小となる基底状態を探索するアーキテクチャにあります。

イジングマシン方式には「デジタルアニーラ」のような量子インスパイアードと、量子アニーリ

ングがあり、両技術が実用化されています。量子アニーリングのメリットは、物理的にスピン間（ビット間）の相互作用に基づいて計算がなされるため、時間をかければ厳密解が保証されるという点にあります。材料計算など厳密解が必要とされるケースでは、実力を発揮します。一方、量子アニーリングにデメリットがあるとすると、極▲図1 「デジタルアニーラ」の位置付け( 左）と高速求解性能を実現する二つの独自技術（右）低温動作であるために、大規模化が難しい点、1つのスピンと結合できるスピンの数が物理的に限られており、複雑な最適化問題をそのまま計算に落し込みにくい点にあります。量子インスパイアー

ドのメリット・デメリットはその逆であり、厳密解は保証されませんが、室温動作のデジタル回路であるために、大規模化が容易であり、かつ、

スピンを表現するビットもビット数分だけ結合させることが可能（全結合）であり、複雑な最適化実問題をそのまま表現することができます。

「デジタルアニーラ」は、大規模・複雑な最適化実問題を高速に解くためにさまざまな工夫が▲図2「デジタルアニーラ」の応用事例
左：DA (デジタルアニーラ ) × HPC × AI による中分子環状ペプチドの安定構造計算
右：DA × HPC による磁気シールド設計

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今号の表紙FFVHC-ACEによる航空機離着陸時複雑形状周りのLES 解析
2020～2022年度の「富岳」成果創出加速プログラム「航空機フライト試験を代替する近未来型設計技術の先導的実証研究」では、圧縮性流体 LES 基盤ソ

ルバー FFVHC-ACE を確立し、いままで困難であった実フライト高レイノルズ数条件における航空機全機複雑形状周りの高忠実な圧縮性流体 LES 解析を実現しました。表紙の画像は、FFVHC-ACE を用いた民間旅客機の離着陸時を模擬した LES 解析結果です。640億点規模の格子を20分弱で完全自動生成

する「階層型直交格子法」をはじめ、「壁面モデル」や「KEEP スキーム」な

どの独自の学術成果により、ランディングギアやフラップ・スラット、支持装置、ナセルなどを含めた航空機離着陸時の複雑形状でも、形状データの入力のみでユーザーを問わない完全自動かつ安定・高忠実な LES 解析を実現しました。2023年度からは、前回の成果をさらに発展させる「富岳」成果創出
加速プログラム「航空機デジタルフライトが拓く機体開発 DX に向けた実証研究」が始まっています。

東北大学大学院工学研究科航空宇宙工学専攻 教授

河合 宗司

編集後記

スーパーコンピュータ「富岳」を用いた新たな最先端の科学的・社会的成果創出
や成果の社会実装を目的に実施されている、文部科学省「『富岳』成果創出加速プログラム」では、今年の春に新たに17課題が採択されました。新規の採択課題

では、世界最高水準の総合的な性能を有する「富岳」を活用して、AI・データ科学との融合・連携による成果の創出や次世代を見据えたアプリケーションに繋がる
取り組みなど、これまでにない新規成果の創出が見込まれる研究課題に挑戦しています。今号では、これらの課題のうち、「産業競争力の強化」領域の「航空機
デジタルフライトが拓く機体開発 DXに向けた実証研究」、「AIの活用による HPCの産業応用の飛躍的な拡大と次世代計算基盤の構築」という2課題の研究開発課
題責任者へのインタビュー記事を掲載しました。

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計算工学ナビ Vo l.25
発行日： 2023年9月1日
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行： 東京大学生産技術研究所
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