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Q U A RTE R LY N E WSLE TTE R / SP R I N G 2 015

提供：理研 AICS

非線形現象の理解から始まる
プロダクトイノベーション

VO L .

JAXA 藤井孝藏

ポスト「京」時代のものづくり
東京大学 加藤千幸、吉村 忍

次世代並列可視化システム

HIVE

6

計算工学ナビ・レポート

非線形現象の理解からはじまる
プロダクトイノベーション
ただの板が空を飛ぶ……そんなまったく新しい翼の設計手法を紹介します。JAXA で進められているプラズマアクチュエータを流体機器に適用する研究には京コンピュー
タ級のスーパーコンピュータが不可欠。非線形的な現象を理解するために、大規模なパ

ラメトリックスタディを行い、その知見を活用して製品開発に革新をもたらす試みです。

宇宙航空研究開発機構
宇宙科学研究所藤井孝藏 教授

このプロジェクトはプロダクトイノベーショ

航空機や流体機器の製品開発は性能向上ンであると宣言していますね。まず、そのの限界に来ています。抵抗の1万分の1をこの電極に高い交流電圧をかけると、2意味するところから教えてください。

いかに減らすかという議論になってきていつの電極間のバリア放電によってプラズマて、それを翼の形状を工夫することで実現が発生してイオンが動き、それに引きずらしようとしている。ものすごく努力がいる

れて空気の流れが起こります。この流れにことです。

より、気流が翼から剥がれにくくなるわけ

今ある開発プロセスの効率化ではなく、まったく新しい製品を提案するのがプロダのものの設計は変えなくても使えます。

クトイノベーションです。京のように高性ブレークスルーを起こすには、翼の形状

です [ 図2]。状況に応じて流れを制御する能な計算機を使う HPC が、その実現に有を工夫するだけでなく、何かもっと新しいことができれば、従来の翼の性能を改善す効であることを示すのが、我々の目的と言考え方が必要で、この課題に対する我々のるだけでなく、単なる板きれを翼にするこえるでしょう。

提案が、空力制御デバイスとして DBD プ

とも可能です。

もちろん、まったく新しい製品を作るに

ラズマアクチュエータを利用した動的な空は長い時間が必要です。実現するのは10力設計です。

では、どのように制御すればいいのか？
単純に電圧を高くするなどして、流れを強

年先、いや30年先かもしれない。それでくすれば制御できるだろうというのが自然も最初の設計段階で数値シミュレーション

DBD（Dielectric Barrier Discharge/

な考え方です。しかし、我々は2006年頃、を使うことで、事前にその製品をイメージ

誘電体バリア放電）プラズマアクチュエー

連続的に電圧をかけ続けて強い流れを誘起

し、アイデアを発展させることができます。

タの原理について説明してください。

するのではなく、ちょっとだけ電圧をかけ我々の研究を通じて、その意義を理解してほとんどは止めるというように、バースト

くれる企業の開発者が増えれば、それこそDBD プラズマアクチュエータは、翼に波を利用するほうが良いということを確か取り付ける厚さ数百ミクロン程度のデバイめました。そして、そのメカニズムをよりスです [ 図1]。絶縁体を挟んだ薄い電極で、詳しく理解し、デバイスの設計指針を作る

分野は空力設計。そこに新しいアイデアを

これ自体は電力もほとんど消費しません。

ために、大規模な数値シミュレーションを持ち込む提案ですね。

既存の翼に後から付けることができ、翼そ実行することにしたのです。

が重要な成果と考えています。

露出電極

～

プラズマ

誘起流れ
誘電体

藤井教授が DBD プラズマアクチュエータに着目したのは2004年頃。

火星探査用の飛行機に使えるのではないか、というアイデアが発端だ。火星の大気は地球の1/100ほど。きわめて薄いため、通常の翼では十分な被覆電極
交流高電圧源

きっかけは火星飛行機

翼［図1］DBD プラズマアクチュエータの構造

揚力を得られない。速度をあげると、音速が低いため、すぐ遷音速に入って衝撃波が発生し、性能がおちてしまう。火星ロケットへ積んでいくために翼を大きくすることも難しい。つまり、画期的に性能のいい翼型が必要となる。

「プラズマアクチュエータは絶対的に揚力を稼げます。同じ大きさで2倍にすることも可能。これは使える！と思ったのはノートルダム大学のT.C.Corke 氏の発表を聞いたときです。直ちにノートルダムへ行って実験を観てきました。しかし、残念なことに、帰ってきてすぐ火星では使えないことに気がつきました。大気の密度が低いためプラズマ領域が広がってしまうんですね。それでは力が伝わらない。結局、火星で使うことは諦［図2］DBD プラズマアクチュエータの効果（右が有効時）
提供：JAXA 宇宙科学研究所

2

計算工学ナビ Vol.6

めたのですが、プラズマアクチュエータの地上での利用の拡がりに期待が生まれました」

［図3］京によるパラメータスタディ

プラズマアクチュエータの位置や周波数などの設定パラメータに対して解析を行い、その制御効果を予測した。
提供：JAXA 宇宙科学研究所

京に対応するソフトウェアを整備し、多ケーカニズムも理解する必要があります。一般

スのパラメータスタディを行うことが、新にレイノルズ数が10倍になると、計算量しい知見の獲得へ繋がりました。

は100倍になるため、計算ケース数は減

流体以外の分野においても、大規模パラメ

らさざる得ません。すでに京を使って、十トリックスタディによる現象理解というア

主 に 使 用 し た ソ フ ト ウ ェ ア は、 我 々数ケースの計算を行いました。低いレイノ

プローチは適用可能なのでしょうか？

が 1980 年 代 か ら 開 発 を 続 け て い る

ルズ数（小さなスケール）のときほどは性

LANS3D という圧縮性流体ソルバーで、能が上がりませんが、それでも効果がある可能だと考えています。乱流のように非

これを京で性能が出るようにチューニング

ことは分かってきています。総じて言うと、線形性が強い現象は、他の分野でも観られしたものです。

一定の効果、たとえば揚力や揚抗比が数十ます。そうした現象は性能向上を難しくすを実証したいと考えています。

最初に、低レイノルズ数 (10 オーダー )パーセント上がるといったことはすでに実るわけですが、計算科学によってピンチをでの現象を理解するため、220ケースを現できており、現在はさらに性能をよくす

チャンスに変えることができるかもしれな

超えるラージ・エディ・シミュレーション

るための工夫を進めているところです。

い。概念設計や初期設計の段階でも、シ4を行いました [ 図3]。これだけ多くのケース数を実行できるのが京の最大の威力であミュレーションによって現象理解を深める
実問題への適応も進められていますね。

ことで、新しい手法を見つけるヒントが得り、それによって以前は見つけられなかったパラメータを見つけることもできたと考えています。
現在わかっているのは、低レイノルズ数
領域では表１で示すような３つの効果が重要だということです。

られるはずです。
小型の機器については、すでに計算結果

もちろんリスクはあるでしょう。結果的と試験結果がよい一致を示している例があにそのアイデアは実現できないかもしれな

ります [ 図4]。

い。でも、リスクを取ってこそのイノベー

産業応用については、シンポジウムの発ションではないでしょうか。高性能なコン表などを参照いただきたいのですが、複数ピュータを持ったなら、従来の設計手法を覆すような使い方に、たくさんの挑戦が生

この３つの効果は常に共存しているのでの企業との共同研究が動きはじめています。

すが、上手に使い分けるパラメータ設定を

今後は、さらに多分野の企業と協力して、することで、もっとも効率の良い制御が可

実利用の可能性を示していきます。それに能となります。

よってプラズマアクチュエータによる空力

もちろん、実際のものづくりに適用する性能の向上だけではなく、我々の手法が流ためには、もっと高いレイノルズ数でのメ体機器設計を革新する新たな芽となること

プラズマアクチュエータの効果①乱れの投入による乱流遷移

まれることを期待しています。

動作モード

高周波数バーストの促進②大規模渦構造の誘起とペア

低周波数バースト

リング
連続波と強い電圧印加③直接的な運動量の投入［表1］低レイノルズ数領域での効果［図4］実問題への適用とスケールモデルの解析

風車の効率向上のためのプラズマアクチュエータ効果評価試験（NEDO 委託研究：東芝 /JAXA）。DBD プラズマア
クチュエータを小さな回転機器へ適用し、試験で得られた
提供：東芝、
JAXA
性能向上を確認した。
3

計算工学ナビ・レポート

ポスト「京」時代のものづくり …… Part 1

近未来型ものづくりを先導する
革新的設計・製造プロセスの開発
スーパーコンピュータ「京」の次代を担うポスト「京」の開発計画が具体化してきました。

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

2020年までに世界トップレベルの性能を有し、幅広い課題に対応できる計算機とア

加藤千幸 センター長・教授

プリケーションを同時進行で開発する、総事業費1300億円の一大プロジェクトです。

ポスト京に向けてアプリケーション開発のた。つまり、ある程度できあがっていたアいます。この「アプリ実効性能」とはどう実施態勢が決まりました。

プリケーションソフトウェアを京向けにいう意味ですか？

チューニングすることで、どういう計算が文部科学省は９つの重点課題を設定し、公募によって実施機関を決定しました

。

[ 表1]

でき、どういう課題が解決可能なのかを実証してきたのです。

今後、コンピュータの性能の伸びは鈍化
することが予想されています。京までは3

我々のテーマは『重点課題8 近未来型もの

一方、2019年までのポスト京プロジェ

年で10倍、6年で100倍というペースでづくりを先導する革新的設計・製造プロセ

クトは、次のレベルのアプリを開発するこ

ピーク性能が伸びてきました。京の運用開スの開発』です。現在の戦略プログラム分とが目的です。「課題」という言葉が前面

始が2012年ですから、仮にこれまでのペー野4で推進してきたようなものづくり分野に出てきているのは、ポスト京の目的が実スで性能が向上したとしたら、2018年頃を担当するのは、我々と重点課題6を担当証ではなく、科学的・社会的課題を実際にには100倍の性能が得られたはずなんです。

する東京大学大学院工学系研究科の2チー解決することだからです。それをするのにしかし、半導体技術の限界が顕在化し、従ムとなります。

必要なアプリを、京での成果を踏まえなが来のような進歩はもう期待できないことがら開発していくのがこれからのフェーズとわかってきたんですね。

2012年にスタートした京のプロジェクト言えます。

そうした状況のなか、ハードの開発とアとこれから始まるポスト京のプロジェクト
はその性格に違いがあるのでしょうか？
京のプロジェクトは実証研究が目的でし

カテゴリー

重点課題名

プリの開発を連携して進めることで、アプ
ポスト京の目標性能を京と比較すると、アリの実効的な性能を100倍に上げること

プリ実効性能で100倍、消費電力は約3倍

を新たな目標に設定しました。これがアプ（30～40MW、京は12.7MW）とされてリ実効性能100倍の意味です。

実施機関①生体分子システムの機能制御によ 理化学研究所生命シス

テム研究センター
健康長寿社会の る革新的創薬基盤の構築
実現②個別化・予防医療を支援する統合東京大学医科学研究所
計算生命科学
防災・環境問題エネルギー問題③地震・津波による複合災害の統合
東京大学地震研究所
的予測システムの構築④観測ビッグデータを活用した気象 海洋研究開発機構地球と地球環境の予測の高度化
情報基盤センター⑤エネルギーの高効率な創出、変換・ 自然科学研究機構分子貯蔵、利用の新規基盤技術の開発
科学研究所⑥革新的クリーンエネルギーシステ 東京大学大学院工学系
ムの実用化
研究科

⑦次世代の産業を支える新機能デバ
東京大学物性研究所
産業競争力の強 イス・高性能材料の創成
化⑧近未来型ものづくりを先導する革 東京大学生産技術研究
新的設計・製造プロセスの開発
所

基礎科学の発展 ⑨宇宙の基本法則と進化の解明

筑波大学計算科学研究センター［表1］ポスト京で重点的に取り組む社会的・科学的課題

上記の他に「萌芽的課題」として次の4課題について、今後の調査研究で実現化を検討することになっている。⑩基礎科学のフロンティア・極限への挑戦、⑪複数の社会経済現象の相互作用のモデル構築とその応用研究、⑫太陽系外惑星（第二の地球）の誕生と太陽系内惑星環境変動の解明、⑬思考を実現する神経回路機構の解明と人工知能への応用

4

計算工学ナビ Vol.6

分類

サブ課題

位置づけ／狙い

A 上流設計プラットフォー 新設計基盤の開発
ムの開発整備と産業利用 超高速高精度シミュレーションを統合
実証によるものづくりの 活用し、設計意思決定の抜本的迅速化
革新に貢献
B リアルタイム・リアルワー 代表的産業分野における実証
ルド自動車統合設計シス 我が国の代表的産業での先進的設計シ
設計プロセス テムの開発
ステムの開発と実証の革新
C 準直接計算技術を活用 産業のキーコンポーネントによる実証
したターボ機械設計シス 広範な産業分野をカバーするキーコン
テムの研究開発
ポーネントでの評価技術の開発と実証
D 航空宇宙機の設計・運 極限環境飛翔体による実証
用革新を実現するコア技 非定常超大規模流体解析の実現による術の研究開発実フライト条件下の機体設計
製造基盤プロセスの精度・信頼性向上
E 新材料に対応した高度
超大規模有限要素解析によるプレス成
成型・溶接シミュレータ
形・溶接加工プロセスの精度・強度信の開発
頼性向上
製造プロセス
の革新
先進的複合材料成型プロセスの最適化
F マルチスケール熱可塑
超大規模有限要素解析による熱可塑性
CFRP 成型シミュレータ
CFRP 成型プロセス解析モデルの開発の開発とファンブレード開発への応用［表2］重点課題８のサブ課題

ポスト京で初めて達成可能となる6つのサブ課題が設定されている。とくに費用対効果の大きい上流工程で、製品ライフサイクル全般にわたる主要な課題を解決する。

2014 年度
システム

アプリ開発の重要性がさらに増したという

基本設計

2016 年度

アプリ
ケーションの強化を目指す重点課題８では、６つのサ
ブ課題を設定して開発に取り組むと発表さ立上げ準備2017 年度

2018 年度

2019 年度

2020 年度

製造(量産)

設置・調整

運用

試作・詳細設計▲基本設計
評価

ことですね。ものづくり分野で産業競争力

▲コスト・
性能評価

調査研究・
準備研究

▲中間評価

本格実施

成果創出

▲代表機関公募［図1］ポスト京運用開始までのスケジュールれました。

2020年の運用開始に向けて、システムとアプリケーションのCo-design（協調設計）

による開発が進められる。文部科学省『フラッグシップ2020プロジェクト ( ポスト「京」の開発 )について』より

６つのうち４つが設計、２つが製造に関するものです [ 表2]。

2015 年度

解析を可能にしました。ポスト京ではさらディーですね。燃費はだいたいクルマの重設計については、上流段階でのコンセプにボディーのねじれ振動等も考慮して乗りさで決まるため、軽くなればそれだけ燃費

ト構築に役立つシミュレーション技術を実心地を評価したり、現在はまだ時間がかかはよくなります。他のサブ課題同様、ジェッ

現することが目標のひとつで、我々はそれる格子の作成を1時間以内に終えて計算もトエンジンメーカーや素材メーカーといっを「コンセプトドリブン設計」とよんでい

1時間程度でできるようにします。高速化た産業界と連携して開発を進めます。

ます。さらに、コンセプトの実現に必要なにより、上流設計プロセスでの HPC の利製造技術も同時に強化していけるよう、設用が現実的になるでしょう。ポスト京に

ポスト京のポテンシャルが見えてきました。

計と製造という2本柱でアプリ開発を進め

よってはじめて可能となる超高速高精度シ

最後に、産業界から見たときのポスト京はることにしました。

ミュレーションは、ものづくりにパラダイ

当面どんな存在となるでしょう？

ムチェンジをもたらします。
ポスト京によってものづくりはどのようにサブ課題 D は飛行機の設計ツール開発が技術開発というものは、トップエンドがテーマです。飛行機は一定の高度を一定の伸びなければ、その下のレンジも伸びない

速度で飛んでいるときは定常的な現象としんですね。ポスト京を目指すことで、京ク

すでに我々は、京を使うことで非常に高て評価することができるのですが、離着陸

ラスのコンピュータを利用する技術も発達

精度な予測ができることをいくつかの製品時などでは非定常な現象になるため、よりします。アプリの陳腐化を避けるためにも、分野で実証しました。振動や騒音といった、高度な解析プログラムとポスト京クラスの開発の継続性は重要です。

流れに起因する非定常現象の予測もできま

計算機が必要となります。非定常現象を含ポスト京の運用が始まるころ、京クラスす。それに加えてポスト京でやろうとしてむあらゆる飛行状態に対応することで、運のコンピュータが産業界でも自由に使えるいるのは、非常に高精度なだけでなく非常用も考慮した設計プロセスを提案します。

ようになるでしょう。我々はポスト京の時に高速な計算です。ひとつの状態を評価す

これはまったく新しい取り組みと言えるで

代に初めて実現できるような技術を開発しるのではなく、実際の設計で必要となる膨

しょう。

ながら、その成果を京のプロジェクトで実変わるのでしょうか？

大なケース、たとえば1万ケースの評価を現実的な時間できるようにします。

それから製造分野の例をあげると、サ証したアプリにも還元していきます。

ブ課題 F として炭素繊維強化プラスチッ

産業界で本当に使えるアプリを実用化す

サブ課題 B の自動車設計を例に取ると、ク（CFRP） の 利 用 技 術 を 強 化 し ま す。

ることが、我々の最終的なゴールだと考え

京では空気の流れとボディーの運動の連成

CFRP の用途は、究極的にはクルマのボています。

ポスト京に向け開発するソフトウェア ( サブ課題 B より )各サブ課題ごとにベースとなるアプリケーションがあり、それをもとにポス
ト京の能力をフルに利用する新機能と高い性能を持つアプリケーションシス
テムを開発する。ここではサブ課題 B「リアルタイム・リアルワールド自動車
統合設計システム」
として開発するアプリを示す。

FFR-HPC

1000億セル規模の大規模解析の実現による非定常空力特性の高精度予測（乗り心地・快適性の予測）

CUBE

数百億セル規模（対風洞実験値誤差数％）の大規模解析を
CAD データから数時間内に実現
階層データ構造を活用した高ストロン
グスケール性能。設計 CAD から可視化までをシームレスに実行。

CAD 形状マッ
ピ ン グ 機能 に
よ る 自動格子
細分 化 前 後 での 形状再現性向上の例

提供：理研 AICS、マツダ(株)5計算工学ナビ・レポート

ポスト「京」時代のものづくり …… Part 2

革新的クリーンエネルギーシステムの実用化に向けて９つある重点課題のうち、ものづくり分野として設定されたのは、前ページの重点課題

８と、ここで紹介する重点課題6「革新的クリーンエネルギーの実用化」です。5つのサブ課題からなるプロジェクトの概要について東京大学の吉村忍教授に話を聞きました。

東京大学 大学院工学科系研究科
副研究科長

吉村 忍 教授

はっきり「実用化」を表明している点が印

課題のひとつとして、火力発電用の石炭ガポスト京であれば解けるという見通しがあ象的です。

ス化炉（サブ課題 A）が挙げられています。

るのでしょうか？

我々の研究開発が対象とするのはすべて

石炭がガス化されているということは、は い。 京 で は、 ほ ぼ FFR[ 註1] だ け の実機です。現象論の原理原則を明らかにす

基本的には熱と流体の問題として捉えれば計 算 で し た。 ポ ス ト 京 で は、FFR とるというサイエンス的な出口イメージでは問題が解決できるように思えるわけで、こADVENTURE( 後述 ) による双方向の連なく、製品を実用化する際に解決すべき課

れまではそこを主たるターゲットに研究が成解析を行います。熱と質量のバランスが題をポスト京で完全にシミュレーションす

進められてきました。ところが、炉の中で完全に保たれる連成系を構築して、きちっることを狙っています。

石炭が完全に同じ大きさの微粒子になることシミュレーションすることで精度を上げることができます。

従来だったら、作る方が速いからとまずとはなく、石炭の種類によって不純物の混物を作って、実験をやって、経験を積みなざり方も異なります。熱的な環境は、すご

そして、ポスト京の計算能力を生かしてがら少しずつスケールアップするというや

く揺らぐわけですね。では、高温のガスを条件サーベイを繰り返し実行することにりかたができました。実験ベースの試行錯

何が支えるかといったら、燃焼機の容器でよって、炭種ごとの最適な運転パラメータ

誤でやれたんですね。ところが、だんだんす。容器がそれを閉じ込めて、適度に熱をを見つけるための試行錯誤も軽減できます。

扱う現象が複雑化し、作るのに膨大な予算奪いながら内部の環境を保っている。

プラントを長期間運転する際に知りたい、がかかるようになると、そういうアプロー
チが効かなくなってきた。

つまり、構造（容器）と熱流体（ガス化

炉全体の構造健全性、安全性、寿命といっした石炭）の温度境界条件をどう定めるかた情報もシミュレーションで得られるよう設計の段階でシステム全体をシミュレー

が精度の鍵で、そこにマルチフィジクス・

になるでしょう。

ションする必要性がここにあります。ポス

マルチスケールの精密なシミュレーション

ト京を使うことで、構想から実用化までのを持ち込む必要があります。それによって構造と流体といった複数の物理現象を統合プロセスを大幅に短縮するのがこのプロ初めて実機の評価が可能になるでしょう。

するマルチフィジクスと、マクロからミクロまでの規模の隔たりを統合するマルチス

ジェクトの目的です。
計算量が一気に増大するように思えますが、
分類

サブ課題

位置づけ／狙い火力

固気液三相 LES と炉構造・冷却の大規A 高圧燃焼・ガス化をと模連成解析による、CO2 分離・回収・
もなうエネルギー変換シ貯留技術を導入した次世代火力発電の
ステム
実用化加速

水素

B 気液二層流および電極
燃料電池セル・スタック内の大規模気の超大規模解析による燃
液二層流解析と電極の大規模高性能解料電池設計プロセスの高析による、燃料電池設計の高度化
度化

C 高効率風力発電シス
風車後流の影響を考慮した洋上ウイン
自然エネルギー テム構築のための大規模
ドファームの性能向上と最適化等
数値解析
核燃焼プラズマの５次元第一原理計算
による、核融合炉の炉心運転条件の最適化

核融合

D 核融合炉の炉心設計

その他

マルチスケールシミュレーションの統E 膜・界面のナノレベル
合基盤に基づく、クリーンエネルギーからの設計
用革新的機能性膜の設計［表1］重点課題6のサブ課題

ニーズ（国策と実情に合致するエネルギー源）とシーズ（ポスト京の能力発揮が期待できる）の両面を考慮して選ばれた5つのサブ課題からなる。
6

計算工学ナビ Vol.6

ケールという概念が、どのサブ課題にも登場しますね。
サブ課題 C の洋上風力発電もいろんな現象が混ざっているマルチフィジクス・マル
チスケールの問題です。洋上数十キロメー
トルに広がるウインドファームで100メー
トル近い直径の風車が秒速数十メートルの風を受けて回転します。沖合に設置される風車は浮体式なので波によって揺れ、風車のブレードは風を受けて変形し、振動します。ある風車が発生させた乱流が、風下の別の風車に及ぼす影響まで考慮すると、単に風の強いところに風車を並べれば良いという話ではありません。
風車をどう配置すればウインドファーム
全体の発電効率が最大になるかを知るため[ 註1] マルチフィジックス流体シミュレーションソフトウェア "FrontFlow/red" の略称[ 註2] 乱流現象
（騒音、振動、非定常流体力、乱流熱輸送など）の高精度予測を実現するソ
フトウェア "FrontFlow/blue" の略称には、大規模なシミュレーションが必要でら始めます。

にデータベース的なものとか、経験則的なす。ただし、ポスト京を使っても、ウイン今そうしたテーマのひとつとして考えてものとかをインテグレートして、ようやくドファーム全体の連成解析を同時に行うのいるのが、水の問題ですね。燃料電池とい実験を置き換えることができるのです。従は不可能なので、我々が「オフラインの連

うのは発生した水をどうコントロールする

来のように空間解像度と時間解像度を上成」と呼んでいる手法を取り入れます。たかで性能が決まってきます。いわゆる気液

げ、計算の効率化を図ることも重要ですが、とえば風況マップをあらかじめデータベー二層流の評価が実機のパフォーマンスを予今述べたようなインテグレーションこそがス化しておいて、そのデータを入力として想する上で重要です。もうひとつ、実機サ

今後重要になるはずです。

ポスト京上で流体解析のコードをどんどん

イズの電極モデルを作ることも課題で、水また、精密なシミュレーションであって動かすといった方法です。

の問題と併せてトータルな知見として、燃も、1回か2回行うだけでは不十分で、繰

料電池設計のプロセスにフィードバックしり返し計算して、確度の高い予測値であっようとしています。

たり、確実に動作するパラメータの組み合

マルチフィジクス・マルチスケールを実現する上で、どこを密な連成で解き、どこをデータベース化してオフラインの連成にわせを見つける必要があります。そうしなするかといった検討は今後重要になってく

吉村さんは構造解析ソフト ADVENTURE

いとものづくりには使えない。もちろん、るでしょう。

の開発者として知られています。今回のプ

ポスト京が完成する2020年までは、そう

ロジェクトでは、ADVENTURE と他のしたパラメータサーベイを実際に行うこと

ポスト京を適用することでブレークスルー

分野のソフトを組み合わせる手法が多く見は難しいので、それまでに必要な技術を作を起こせるポイントを見出す試みとも言えられます。

り、例題的な計算を済ませておくことが今そうです。

の我々の役目と言えるでしょう。
実機をよく分析してみるとわかるのです

そして、我々が作ったソフトは単なる汎サブ課題 B の燃料電池についても実機をが、構造解析のコードが1つあったら解け用ソフトとしてではなく、各企業がノウハ想定している点は他と同じですが、まだ全るような問題はもうないんですね。流体にウを注入し、独自のツールとして仕上げる

体がガチッとひとつのシステムに組み上ついても、たとえば FFBだけで実機ためのカーネルとして使って欲しいと考えがっている話ではなく、実験をやるグルーの問題が全部クリアに解決できるというこています。そのために必要な企業とのコラプとも連携して、ポスト京のシミュレーショ

ともまずない。ほとんどがマルチフィジク

ボレーションにも、力を入れていくつもり

ンが力を発揮するテーマを抽出することかス、マルチスケールの問題で、しかもそこです。

ポスト京に向け開発するソフトウェア ( サブ課題 C より )サブ課題 C「高効率風力発電システム構築のための大規模数値解析」
では、
下記のように3つのソフトウェアを統合して、洋上風車性能評価統合システム"WindFarm" を構築する。リアルタイムの密な連成とオフラインの連成を組み合わせて、
ポスト京の能力に合った実用的なシステムを作り出す。

[ 註2]

RIAM-COMPACT(HPC)

洋上流れ解析および洋上風況マップの作成、
風車群解析のためのモデル化と最適化、複雑
地形（陸上）にも対応

FFB-ADVENTURE

1000億 規 模 の 乱 流 解 析、
洋上風力解析との連成解析による実風車解析、空力構
造連成解析（寿命評価）

統合
LANS ３D

WindFarm

プラズマアクチュエータ等の先進流体制御技術を組み込んだ大規模乱流解析コード。高速化ソルバーの組込
みにより翼の最適化に対応

各アプリの特色を活かした大規模空力連成システムによるマ
ルチスケール解析ソ
フトを開発

K.S. Hansen, EERA DeepWind’2014 (2014)7

ソフトウェア

次世代並列可視化システム HIVE
独立行政法人理化学研究所
計算科学研究機構 可視化技術研究チーム［図1］HIVE のソフトウェア構成

KVS (redis or mongoDB)

小野謙二

Image / SceneCommand (Lua) / Parameter (Json)
node-redis with hiredis(js)

医薬品や新しい物質の開発、自動車の設想定します。

standalone mode

websocket/REST (C++)

HIVE Renderer (C++)

node.js server (js)socket.io (js)

計、気象・防災予報、宇宙の成り立ちの秘

現在は、計算中に密。これらは、スーパーコンピュータを使っ書き出したファイルて私たちが挑戦しつづけている研究の一例

に対して可視化処理です。これらのシミュレーションは非常にを行う「ファイルベー

時間のかかる計算なので、多数のプロセッス可視化」が主流です。この方法は、低速

るデータ読み込み、並列レンダリング、デーサから構成されるスーパーコンピュータをなデバイスである磁気記憶装置へのファイ

タ・画像転送などの一連の処理をすべて高使い、並列シミュレーションが行われます。

ル入出力が処理時間の多くを占める点が課

速化しなければならないからです。

その計算結果は数値データとして表現され、題です。この問題点を緩和するためには、

このインタラクティブ性の対極にあるの

多数のファイルに分割して出力されます。

並列ファイル入出力技術をうまく使うことが、あらかじめ決められた手順通りに処理

このようなシミュレーション結果の中に潜が鍵となります。

を実行するバッチ可視化です。可視化する

GLES

Lua (C)

Open SURFACE (C++) Loader Builder
Scene file (Lua)GL[Raytracer]
OpenMP
MPI

libcio,libcpm,...

Browser UI (js)
UI JS

CSS

む現象を観察し、その理解を助けることがシミュレーションを実行していると、そ対象データやパラメータを記述したスクリ「可視化」技術の役割です。ところが、多の途中結果を見たいと思うことは少なくあプトを用意し、それに従って自動的に可視数のファイルに分割して記録された並列計りません。この場合、データをユーザーの化を行います。所望の可視化結果を得るた

算の結果を可視化することは簡単なことで手元にあるクライアント PC に移動して可めには、対象を効果的に可視化するスクリはありません。

視化するローカル可視化と、遠隔地のサープトを事前に記述しなければなりません。

理化学研究所 計算科学研究機構 可視化

バで可視化処理を行い、その結果（中間デー

しかし、どうやってそれらのパラメータを技術研究チームでは、「京」コンピュータ

タや画像など）をクライアント側へ転送す決めていくのか可視化してみるまでわからを始めとする多くの並列計算機上で動作するリモート可視化が考えられます。ローカ

ない。いわゆる「にわとりたまご」的な因る、シミュレーションの観察ツール（顕微ル可視化では、全てのデータを転送するこ

果性のジレンマが解決すべき課題として鏡や望遠鏡のイメージ）を開発しています。

とは移動コストが大きいために適切ではあ

残っています。

今回の記事では、HIVE と名付けたこの可りません。したがって、データを興味の対

また、シミュレーションの実行中にすぐ視化システムについて紹介します。

象領域のみに絞り込んだり、データを間引結果が見たいと思うユーザーは多いでしょ

く、あるいは特徴を残したままデータを縮う。このためには、シミュレータと連携で小する手法などを併用することになります。

きるように可視化システムを構築する必要

可視化作業のシナリオと課題「よい可視化システム」を定義することは一方、リモート可視化は、操作と結果のがあります。このような可視化は In-Situ

難しいのですが、性能や機能、ユーザーの表示がユーザ PC 上で動くクライアントプ（その場）可視化と呼ばれます。In-Situ

やりたいこと、という視点はシステム設計

ログラムとして実装され、主計算処理は

可視化は、計算と同時に可視化処理を行うの上で重要となります。

サーバ側のプログラムとして各々独立に動ためメモリ上でデータの授受が可能になり可視化作業は、データの中の現象を観察作します。両プログラムはネットワーク経ます。これにより、ファイル操作に起因すしたり、何かの発見を得るための過程で由で協同しながら可視化処理を行うようにる速度低下の影響を排除できるので計算性す。その調べ方は観察者の考えが強く反映設計されており、遠隔地での可視化や大規能の劣化が抑えることができ、必要なディされるので、可視化方法はユーザーによっ

模データ可視化の用途に適します。

スク容量も削減できます。

てさまざまです。また、可視化は機能ととリモート可視化では、特にインタラクティ

さらに、計算実行中にシミュレーション

もに使いやすさが重視されます。この点がブ性（システムの応答性）が重要になりま

結果をモニタリングしながら計算パラメー

シミュレーションとは大きく異なる特徴です。シミュレーションデータを詳細に観察タを変更する Steering 技術とも親和性がす。可視化の使い方を特徴づける軸として、し、データに潜む現象をあぶり出し、理解

よく、利便性の高いシミュレーション環境

可視化タイミングの選択・対話性・リモーしていく。そのような発見的な作業を支えを提供できるでしょう。この In-Situ 可視

ト操作などがありますが、これらは相互にているのがインタラクティブ性です。対話

化は、計算機の演算性能とファイル IO 性

関連しています。

性に優れたシステムはユーザーの思考を加能の乖離が現在よりも大きくなるエクサフ

速し、ひらめきを与えることができるでしょロップスコンピューティングに向けて有力う。しかし、大規模並列環境におけるインな手法ですが、前述の「にわとりたまご問

遠隔地のスパコンを利用し、バッチ処理

タラクティブ性の確保は大きなチャレンジ

題」を始めとして解決すべき課題は多く残によりシミュレーションを実行することをです。なぜなら、可視化サイクルを構成すされています。

いくつかの想定される可視化シナリオ※1を見てみましょう。

8

計算工学ナビ Vol.6※1 小野、
大規模数値計算における可視化技術の最先端、可視化情報 Vol.32, No.125, pp.1-6(2012).
※2 https://github.com/avr-aics-riken/※3 Nonaka, et al., 2-3-4 Decomposition Method for Large-Scale Parallel Image Composition with
Arbitrary Number of Nodes, Proc. of SIMS14, pp.75-80(2014).

［図2］シーンエディタ

通的なソフトウェアス

トフォーム対応を実現するため、低レベル

タ ッ ク を 導 入 し、 モのインターフェイスは CUI となっています。

ジュール群の有機的連

SURFACE レンダラを制御するシーンファ

携により多くの機能を

イルは Lua スクリプトにより記述されます。

実現するシステムと

軽量スクリプト Lua 自身は多くの環境でなっています。

動作するので、HIVE も高いポータビリティ

HIVE のレンダリン

Heterogeneously Integrated Visual analytic Environment

大規模可視化システム HIVE の設計

前述のように可視化にはいくつかの使いを持たせることができます。

グエンジンは、後述のまた図２に示すように、HIVE は CUI だ"SURFACE" が 担 っけでなく web GUI によりシーンファイルています。SURFACE を核として、様々を編集できる利便性の高いインターフェな機能性を与える可視化フレームワークがイスを提供します。インターフェイスを

HIVE なのです。

web ベースにし、モバイル対応のレンダ方があり、それらを併用することも効果的

HIVE は、特に大規模並列環境で高い性

リング API を利用することにより、多様なです。そこで、複数の可視化シナリオをサ

能を発揮する、利便性の高い可視化システ

使い方ができる基盤技術を構築し、マルチポートできるソフトウェアを設計しました。

ムを目指して開発を進めてきました。そのプラットホーム、ユビキタス性という特徴

具体的な設計にあたり、多くの計算プための重要なしくみとして、多数の分散ファをもたせることができました。

ラットホームで動作すること、リモート

イルを効率的に管理するデータライブラリ/ ローカル動作、高並列性能、機能拡張

や、並列に生成した部分画像を最終的にひ性、移植性、メンテナンス性などを考慮

とつの画像に合成する高性能画像重畳ライしています。HIVE は図1のような要素か

ブラリ などがあります。

ら構成され、C/C++ プログラムだけでな※2※3

く、モダンな web インタフェイス、Java

タブレットからスパコン「京」まで

Script、OpenGL ES、GLSL な ど の 共

HIVE の特徴のひとつであるマルチプラッ

SURFACE についてに加え、京でもシームレスに動作するように

理化学研究所 計算科学研究機構
可視化技術研究チーム

設計 • 実装されています。

2013年 に は「 京 」 を82,944フ ル ノ ー

これからHIVE は、まだ生まれたばかりです。これから、できること（機能）を増やしたり、経験（事例蓄積）を通して、より洗練された使いやすい可視化システムに成長させていくことを考えています。

ピュータの進展とレイトレーシング法には実は長い歴史があります。

昨今では、可視化に限らず、皆さんのより

藤田将洋

ドで動かして分子データの18K 解像度のレ

身近なところでもレイトレーシング法が使

SURFACE （Scalable and Ubiquitous Rendering

2014 年には 6 万ノード（52万コア）を使Disney の3D CG 映画『ベイマックス』では、Framework for Advanced Computing Environments） はレ

イトレーシング法を核とした大規模データむけのスケーラブルで高品位なレンダラです（形状データなどから画像を作り出すシステム）。現実世界の光の振る舞いをコン

ピュータで模倣することで、高品位な可視化や絵作りを実現します。

可視化のためのレイトレーシング法は、

今からおよそ35年前に提案されました。当時は計算量が多く、コンピュータでの計算に一週間かかることもありました。その後、ンダリング（今号の表紙をご覧ください）、い10 兆個の粒子のレンダリングに成功しています。現在はより多くのユーザーや研究者が使えるように、ユーザーインターフェ

イスや他アプリケーションとの連携（HIVE、
HPC/PF)、さらなる高速化、各種シミュレー
ションデータフォーマットへの対応、より高われるようになってきています。たとえば、
レイトレーシングによる光輸送シミュレーショ

ンによる高品位なレンダリングが行われており、ハイパフォーマンスコンピューティングが可能にしたテクノロジーとアートのひとつということで、SC14で紹介されていました※4。

レイトレーシング法の本質は、波 • 粒子と品位で多様なレンダリングなどに取り組んで物体との複雑な交差判定や散乱の計算をいかさらなる大規模可視化のための可視化システ

実装を高速・高精度に突き詰めることで、可います。今後のエクサスケール世代における、
ムのひとつとしても利用されていきます。

京の計算量を活用し、SURFACE を利用にして求めるかにあるため、アルゴリズムや視化にかぎらず、医療、素材、航空、宇宙、
自動運転、衝突解析、熱伝導解析、通信など

優秀な研究者らにより、複雑な光の反射がして8K、16K 解像度で緻密な可視化をする

ようにアルゴリズムの改善が絶えず行われ、発見もできるようになります。昨年のスーパー

ら得られた情報で複雑な三次元形状をコンでは、シミュレーションデータから360度の衝突シミュレーションをして安全性を検証しあるような条件でも効率的に計算ができる
また計算機性能の向上も相まって実用的に利用できるフェーズになりました。レイトレー
シング法は、現在のペタスケールコンピュー

ティング世代での、大規模データや大規模計算機環境下における最も適したスケーラ

ブルな可視化手法として注目されています。
我々はこのレイトレーシング法の可能性ことで、今までは見えてこなかった視覚的なコンピューティングの学会である SC14の展示
パノラマ CG を生成し、VR で体験できる展
示も行いました。

可視化を超えて……
日本での最初の電子式コンピュータであるとスケーラビリティに注目し、SURFACE

FUJIC は、レンズ設計のために発生する膨ました。SURFACE は x86などの PC 環境

計算を効率化するために作られました。コンの開発を「京」が稼働する前から行ってき大な光の経路の追跡（レイトレーシング）のへの幅広い応用も計画されています。

たとえば、自動運転のためにセンサーかピュータで瞬時に作り出し、リアルタイムでたり、肌に光を当ててその表面下での散乱をコンピュータでの光散乱シミュレーションと比較することで手術を行わずに病理を見つけ出したり、現実世界では作りづらい構造をもった物質がどのような見た目を持つのか予測したり、太陽が二つあるような惑星では地表か

ら空がどのように見えるのかなどのシミュレー
ションや予測が可能になります。

※4 https://www.youtube.com/watch?v=-7Bpo1Quxyw

9

特別企画

Maker ムーブメントとものづくりのコンピューティング
Maker Faire

whitehouse.gov

Maker たちの祭典 "Maker Faire" は、O'Reilly社の主催で2006年から開催されている。最大の規模となるMaker Faire Bay Areaは10万人以上を集める。
2014年6月にはオバマ大統領の主催による、ホワイトハウ
スで初めての Maker Faire が開かれた。そのときの演説でオバ
マ大統領は Maker ムーブメントについておおよそ次のように述べている。「アメリカ人が3D プリンタ、レーザープリンタ、デザ
インソフトウェアといったツールを使う機会が増えている。それらの使い方は無料で知ることができ、クラウドファンディングのような資金調達の手段もある。製造の民主化が技術によって可能となった。元来、ものづくりは我々の DNA の一部であった。鉄道、発電所、摩天楼、インターネットはこの国の人が夢想し、実現したものだ。そして我々はまだ夢の途中である。市民ひとりひとりが Maker を称え、みずからも実行者となろう」ホワイトハウス公式サイ
トには "Nation of Making" という常設ページが設けられており、ホワイトハウス内でのイベントに限らず、広く Maker たちの活動が報じられている。
Maker Faire White House にて、出展者の3D プリンタに触れるオ
バマ大統領

PhysicalComputing

近年しばしば耳にするこの言葉。個人あるいは小集団が新しい手法・技術を用いて自ら求めるものを作り出す様々な活動を総称しているようだ。

ここでは Maker ムーブメントにまつわるトピックから「ものづくりのコンピューティング」に関連するものをいくつか抽出して解説しよう

Make: & MAKERS

ものづくりカルチャーを表す "Make"、
あるいはその実践者を "Makers" と称する表現は、O'Reilly 社が2005年に創刊した雑誌 "Make" によって提案され、クリス・
アンダーソン著 "MAKERS"(2009) のヒットで広まった。日本では従来からのメーカーと区別する意味を込めて「メイカー」と表記することがある。現在では、個人ベースのプロトタイピングや自作を楽しむライフスタイルを表す言葉として広く使われている。

Open
Source Hardware

ニューヨーク大学の Tom Igoe 氏らによって同名の著書 (2004) を通じて提唱されたコンピューティングの概念。GUI や CUI
しか持たない一般的なコンピュータにセンサとアクチュエータを付加し、現実世界とのイ
ンタラクションを実現することを指す。技術
的には、IoT やウェアラブルコ
ンピューティングと共通要素が多いが、プロトタイピングやDIY の手法として実践される 事 例 が 多い点が少し異なる。

オープンソースソフトウェアは一般的な概念となり、あらゆる分野のコン
ピューティングに欠かせない資源となっている。このオープンソースという概念をハードウェアへ拡張したのがオープンソースハー
ドウェアだ。ソフトウェアと違いコピーはできないが、設計を複製する権利が保証されることから、様々なプロジェクトが発生している。Arduino はその代表例と言えるだろう。

Arduinoアルドゥイーノ

オープンソースハー
ドウエアライセンス準拠製品に貼るためのロゴ

イタリアのデザイナー Massimo Banzi 氏が中心となって開発されたマイクロコントローラボー
ウェアラブルデバイス
ド (MCU ボード )。最初のバージョンは2005年にリリーのプロトタイピングに使われることが多い
スされ、2013年までにオフィシャル製品だけで70万個が"Lilypad Arduino"
世界中の開発者に渡った。Arduino は Creative Commons
ライセンス ( ハードウエア部 ) と GNU GPL(IDE 等ソフトウェア )に基づくオープンソースプロジェクトであり、誰でも複製して販売することができる。そのためクローンを含む普及数は把握できないが、オープンソース MCU ボードのデファクトスタンダードとして広く普及しており、初期の3D プリンタ、ドローン、ウェ
アラブルデバイス等のなかに見ることでき、Maker ムーブメ
ントから生まれた製品の多くが Arduino の恩恵を受けている。リファレンスハードウエアは8bit のシン
プ ル な MCU(Atmel ATmega328) を ベ ー ス に USB
IF を加えたもので、30ドル以下で販売されている。
ソフトウェアは JAVA(Processing) ベースの IDE とC で記述された数キロバイトのファームウエア
現在の標準タイプ "Arduinoからなる。近年には32bit 版や WiFi 搭載
Uno"。USB インタフェイス型などもリリースされた。
で PC と接続し、専用の開発
環境でプログラミングする

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計算工学ナビ Vol.6

Maker
Movement

FabLab

MIT の Bits and Atoms センターのアウトリーチ活動として始められた、
市民工房を開設・運用する運動。MIT の"How to make (Almost) Anything" という人気コースに基づいており、個人を対象に低コストな工作機械とソフトウェアを用いるものづくりの場を提供している。2001年にボストンとインドで始まった FabLab 開設の動きは世界中に伝搬し、2015年時点で日本を含む世界各国に400カ所を超える FabLab が存在する。

日本最初の FabLab は、2011年
開設の "FabLab Kamakura"( 鎌倉市 )。2015年時点で FabLab
Japan に登録されている国内の施設は、つくば市、渋谷区など
12カ所以上がある

Arduino ユ ー ザ ー の 多 く は まずブレッドボードを併用して電子回路のプロトタイピングを行う。技術的難度の低い道具立てによって、初学者でも自由にア
イデアを試すことができる

らに宇宙で生成した
詩 を CW( モ ー ル ス 信
号等 ) で送信し、地上ではソーシャルネット
ワークを使った協調ダ
イバシティ受信を行う"Phenox" は東京大学工学系研究科航空宇宙工学専攻の若い研究者ふたりが開発した手のひらサイズのクアッドコプタ。
知能的、インタラクティブ、プログラマブルを標榜している。一般的な小型クアッドコプタよりも豊富な計算資源を搭載し、画像・音声認識を駆使する高度な飛行を実現している。2014年の3代目プロトタイプはプロセッサとしてデュアル ARM コア・FPGA 混載の Zynq7000 SoC を 搭 載 し、OS は Linux(Ubuntu) が 動 作 する。空飛ぶサーバだ。このバージョンは Kickstarterで賛同者を募り、23,000ドルの資金を得た。2015
年には東京大学産学連携本部が主催する "TODAITO TEXAS" プ ロ ジ ェ ク ト の 支 援 を 受 け て
SXSW2015に参加するなど、世界のドローンコミュニティを視野に入れた活動を続けている。

Autodesk
123D

重 量65グ ラ ム、 ペ
イロード25グラム。
飛行可能時間は約5分間

Raspberry Pi

30 ド ル 台 で 購 入 で き る 小 型 PC
"Raspberry Pi" は2015年1月 の 時 点 で、累計500万台が出荷され、教育用パーソナル
コンピュータのデファクトスタンダードとして世界的に認知されつつある。また、ネットワー
ク機器のプロトタイピングに適した組み込みコンピュータとしても使われることが増えてきた。
最新の Raspberry Pi 2は同価格のままプロセッサが4コアとなり、GUI や画像認識といった計算能力が必要な処理にも対応できる。

Autodesk 社はクラウドコンピューティング、
モバイル、そして Maker ムーブメントに対して積極的に取り組んでいる。たとえば、簡単な操作で3D モデルの作成編集が可能な個人向け無料アプリ "123D シ
リーズ " は、計算負荷の大きい処理をサーバ側で実行する仕組みを取り入れて、モバイル機器での使いやすさを実現した。Maker ムーブメントを巡る議論では、3D プ
リンタやデスクトップ CNC といったハードウエアに注目が集まりがちだが、3D データを作成編集するソフト
ウェアツールこそが重要という主張が同社の施策から窺える。2014年後半には3D プリンタの OS とも言 "123D Catch" はスマー
えるオープンソースソフトウェア体系 "Spark"
トフォンの内蔵カメラで撮った写真から3D デーを発表した。オンラインの集合知も活用し
タ を 作 成 す る ツ ー ル。て「失敗しない3D プリンティング」
撮った画像はサーバへを実現するという。
送られ、3D モデルに変Raspberry Pi を16台接続して作った実験用 PC クラスタ。製作費は約10万円。
計算能力は約2.6GFLOPS（LINPACK）。
Raspberry Pi 2を使用すると同予算で64コアのシステムを構築可能。本機の詳細は http://www.cenav.org/ に掲載

換されて戻ってくる。この写真は iPad で模型を「キャッチ」した様子

Make LSI

Gadget Factory"Papilio"はFPGA 入門者向けのオー
プ ン ソ ー ス ハ ー ド ウ ェ ア。Arduino を
FPGA でエミュレートし、Arduino と同様のソフトウェア環境を使用できる。さらにユーザー
はライブラリから「回路」をダウンロードして
FPGA に書き込むことによって、ハードウェアには手を加えずに、映像や音声の処理のような高速性が要求される機能を付け加えることができる。
付加した回路は Arduino 部から見ると通常の外部回路として扱えるので、初心者も取り付きやすい。ハードワイヤド・コンピュータの威力を手軽に体験する方法のひとつとして注目されつつある。

技術の民主化が究極に近づくとき、人々は自由に自分専用の LSI を作るだろうと、金沢大学の秋
田純一教授は予想している。その日に備えて、先行例を築くことが目下の取り組みだ。"Make LSI" と名付けられた
このプロジェクトの第1段は「L チカ LSI」。LED をチカチカさせるためだけに設計製造した LSI だ。あきれるほど単純な成果物であっても、そこに至る過程はまだかなり複雑で、とくに CAD と半導体（ASCI）製造プロセスはアマチュアが気軽に使える状態とはいえない。しかし、フリー CAD の普及が進み、産総研が中心となって開発中の「ミニマルファブ」のような超小型半導体工場が実用化されれば、Make LSI は一気に現実味を持つと秋田教授は見ている。その時期は、早ければ5年後には訪れるというのが同教授の読みだ。フォトマスクの代わりに DLP を使うマスク
レス露光を導入することで、製造価格も劇的に低減される。
1μ m プロセス（80386プロセッサと同程度）の LSI を個人の予算内で作れるようになるかもしれない。「それまで作れなかったものが作れるようになるとき、人は何を作ろうとするだろうか」。この問いかけがイノベーションに繋がると秋田教授は考えている。

Make LSI プロジェクトの最 新 作 は555互 換 IC（ 写真）。定番アナログ IC の再現である。ロジック IC だ
けでなく、アナログ IC や
MEMS センサのオーダー
メイドが近い将来可能となるかもしれない

Junichi Akita

Papilio

50万 ゲ ー ト の "Xilinx Spartan
3E" FPGA を搭載する、"Papilio
One 500K"。実勢価格65ドル前後。秋葉原でも7000円前後
で購入可能

Phenox Lab

PhenoxARTSAT

多摩美術大学が東京大学と共同で進めている ARTSAT プロジェクトは、2014年2月、世界初の芸術衛星を宇宙へ放った (H-IIA ロケット23号機に相乗り )。続いて同年12月には、2号機の " 深宇宙彫刻 DESPATCH" の軌
道投入に成功。両機共、搭載するミッションコンピュータには Arduino 互換機を採用。また、機体を3D プ
リンタで制作するなど、Maker
文化を反映したミッションが2号機は機体そのもの設定された。
が彫刻作品となる。さARTSAT Project

芸術衛星

11

ｖっｖ v

今号の表紙

京を用いて可視化した生体膜中の多剤排出トランスポーター

横浜市立大学の生体超分子情報科学研究室でシミュレーションされた生体
膜中の多剤排出トランスポーターAcrB ※を、SURFACE（本誌9ページ参照）
を使い、京コンピュータのフルノード（82,944ノード )を用いて可視化したもの。画面を288×288のタイルに分割し、それぞれのタイルを京の1ノードで可視化し、最後にタイルを合成して18K 解像度の画像として出力しています。レイトレーシングにより分子間の遮蔽を計算し、奥行き感と分子間の位置関係がわかりやすくなるようにしています。
理化学研究所 計算科学研究機構 可視化技術研究チーム 藤田将洋
※ T. Yamane, S. Murakami, M. Ikeguchi: Functional rotation induced by alternating protonation
states in the multidrug transporter AcrB: All-atom molecular dynamics simulations.
Biochemistry, 52, 7648-7658 (2013).

編集後記

今号はいつもより4ページ多い、全12ページの構成でお届けしています。
これからのものづくりにコンピュータをどう活用すればいいのだろう……
産業界の第一線でそうした問題意識を共有している開発者、研究者、企画者、そして経営者の皆さんに向けて編集しています。（F）

計算工学ナビ オフィシャルサイト
本誌の PDF 版やソフトウェアライブラリ、ニュースなどのコンテンツを提供している Web サイトは下記の URL からアクセスできます

http://www.cenav.org/

計算工学ナビ Vol.6
発行日：2015年3月20日
発

行：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〒153-8505 東京都目黒区駒場4-6-1
office@ciss.iis.u-tokyo.ac.jp