研究教育拠点（COE）形成推進事業に係る研究助成
理化学研究所計算科学研究センター【助成元】公益財団法人計算科学振興財団 【事業期間】平成29年度～令和6年度
スーパーコンピュータ「富岳」を活用し、防災・減災や創薬など地域の課題解決等に資する分野において、Society5.0社会の実現を見据えて進められる最先端の研究に対する助成事業。本事業により「富岳」を中核とする計算科学分野の研究教育拠点（COE）の形成と、計算科学分野の振興を図るとともに、事業の普及啓発を通じて地域への成果還元を促進する。
研究課題名

研究代表者

1

ポスト「京」、ポスト・ポスト「京」をみすえたハードウェア・アルゴリズ
ム・ソフトウェアの総合的研究（※令和3年度終了）

粒子系ｼﾐｭﾚｰﾀ研究チームTL 牧野淳一郎

2

シミュレーションとインフォマティクスの融合による新エネルギー材料設計

量子系分子科学研究チームTL 中嶋隆人

3

異なる時間スケールを考慮したレジリエント社会形成に資する計算科学研究

総合防災・減災研究チームTL 大石哲

4

テンソルネットワーク(TN)スキームに基づく異分野融合型計算科学研究

量子系物質科学研究チームTL 柚木清司

5

ハイパフォーマンスコンピューティングによる構造生物学の革新

計算構造生物学研究チームTL Florence Tama6分子シミュレーションに基づくゲノム医療・ゲノム創薬基盤の構築

HPC/AI駆動型医薬ﾌﾟﾗｯﾄﾌｫｰﾑ部門部門長

7

Society5.0を担う学際的人材育成のための研究開発

副センター長 中島

8

Society5.0を支える大規模研究施設連携によるビッグデータ収集・解析・利活用基盤の研究開発

高性能ビッグデータ研究チームTL 佐藤

9「富岳」による社会シミュレーションの研究

離散事象シミュレーション研究チームTL 伊藤

奥野恭史

研吾
賢斗
伸泰

研究教育拠点（COE）形成推進事業

課題❶

ﾎﾟｽﾄ「京」、ﾎﾟｽﾄ・ﾎﾟｽﾄ「京」をみすえたﾊｰﾄﾞｳｪｱ・ｱﾙｺﾞﾘｽﾞﾑ・ｿﾌﾄｳｪｱの総合的研究
牧野淳一郎■研究内容と目的⚫ 現在の汎用メニーコアプロセッサがいくつかの意味で限界に到達しつつあることを踏まえ、アプリケーションについて性能の理論限界を明らかにし、それを実現できるようなハードウェアアーキテクチャを提案する。
次世代チップ開発(NEDO「高効率・高速処理を■成果と展望可能とするAIチップ・次世代コンピューティン
グの技術開発」採択)、 ES完成、評価中。
⚫ これまでの成果の取りまとめ、著書を出版。
Princi-ples of High-Performance Processor Design For High
Performance Computing, Deep Neural Networks and Data
Science Springer, 2021
⚫ 人工知能(深層学習)を主なターゲットとしたプロセッサ開発 (PFN社との共同研究)の進展⚫ 最新の半導体技術による超並列プロセッサの電力性能・動作速度の評価■社会還元(地域貢献、外部機関連携）⚫ 兵庫県立大学 鷲津研究室と共同で、開発している大規模粒子系シミュ
レーションフレームワーク FDPS の産業応用を進めた⚫ 本研究から派生した PFN 社との共同研究において、本研究で検討してきた次世代プロセッサのアーキテクチャを実装し、世界一の電力性能 (現在までで 2020 年6月、2021 年6月、11 月の3度 Green 500
リストで No.1を獲得)と世界最高レベルの深層学習性能を実現した

研究教育拠点（COE）形成推進事業課題❷

シミュレーションとインフォマティクスの融合による新エネルギー材料設計
中嶋隆人■研究内容と目的⚫ 「富岳」と「NTChem」を主に利用したシミュレーション技術とインフォマティクス技術を融合的に活用したマテリアルズ・インフォマティクス技術を確立し、エネルギー・環境問題の解決に繋げる高機能な新エネルギー変換材料の分子設計・探索を実現する⚫ 産業界や実験Gと連携することで提案した新エネルギー変換材料を実証し、製品化へ繋げる■成果と展望⚫ 「富岳」のCPU環境を有効利用したMI技術の確立⚫ 太陽電池、光触媒・人工光合成、次世代二次電池、海洋生分解性ポリマーに対する新材料提案⚫ 地元企業との連携で新エネルギー材料を社会実装し、SDGsとSociety5.0を達成■社会還元(地域貢献、外部機関連携）
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富岳MIで高機能エネルギー材料の分子設計・探索を実現し，社会実装実施・協力機関は兵庫県に設置されている国家基幹技術(「富岳」、SPring-8、SACLA)の利用実績がある関西圏のグループから主に構築し、融合利用することで地元基幹技術をアピール対象とするエネルギー材料は地元企業のニーズに基づき検討することで、地元の産業力競争力を強化開発するMI技術や「富岳」を地元企業が活用できるように、技術指導やコンサルトを実施し、企業からの研究者を受け入れる体制を構築
材料分野の研究者の育成を目指し、近隣大学の学生をインターン生として受入
本計画をもとに新エネルギー材料開発に関する地元に根ざした研究協同組合設置を検討

研究教育拠点（COE）形成推進事業

課題❸

異なる時間スケールを考慮したレジリエント社会形成に資する計算科学研究
大石哲■研究内容と目的⚫ 複合災害リスク評価システムの構築⚫ 不可避ハザードがもたらす被害に含まれる不確実性の幅の評価⚫ 個別地域の都市計画への提言を目指す■成果と展望⚫ 地震動・津波・高潮・地盤変化・集中豪雨・洪水・土砂災害までを一気通貫に評価するシステムの構築⚫ 特に、南海トラフ地震を想定した関西地域を対象とすることで、兵庫県神戸市を中心とした関西地域の都市計画に直接資する■社会還元(地域貢献、外部機関連携）⚫ 西日本豪雨シミュレーションおよび洪水・土砂移動シミュレーショ
ンを、兵庫県武庫川流域を対象に構築⚫ 兵庫県立大学、神戸大学などとの共同研究⚫ 関連企業と共同で技術組合を立ち上げて活動し、行政と連携⚫ 神戸大が兵庫県立大・関西学院大・甲南大と共同で実施している
ROOTプログラム（国際的科学技術人材育成挑戦プログラム）にて、中・高校生を対象に気候モデル・気候計算に関するセミナーを実施

図：構築中の複合災害ﾘｽｸ評価ｼｽﾃﾑの概要

研究教育拠点（COE）形成推進事業

課題❹

テンソルネットワーク（TN）スキームに基づく異分野融合型計算科学研究柚木■研究内容と目的⚫ TNスキーム（多体問題をテンソルネットワーク形式によって定式化し、高精度解析を行う一群の理論的・数値計算手法的枠組み）は、既存の計算手法と違い、 Fugaku
モンテカルロ法における符号問題および複素作用問題がない。このスキームを用いて、異分野間連携による従来法を超える新たな計算科学研究の開拓を目指す。

量⼦計算
シミュレーション

兵庫県神⼾市■成果と展望⚫ 時間依存動的密度行列繰り込み群法の開発と「富岳」による低次元
Mott絶縁体の過渡光学伝導度スペクトルの数値シミュレーション⚫ U(1)対称性を持つ1000量子ビット級の量子回路を数値的厳密に演算するシミュレータの開発⚫ TN形式を用いた非一様系および正8面対古典模型の熱力学解析⚫ テンソル分解によるモデル近所、プログラマブルデバイスFPGAによる行列計算の高速化

清司

ライブラリ開発
⼤規模計算

IBM-Q
量⼦アルゴリズム開発TNスキーム
実験との連携■社会還元(地域貢献、外部機関連携）⚫ 神戸大学、兵庫県立大、大阪大との共同研究⚫ 神戸大学での講義・集中講義実施、インターンシップ生の受入れ⚫ 計算プログラムの無償公開：MateriAppsLive!プログラム利用者のサポート⚫ IUPAP Conference on Computational Physics (CCP2023)の神戸開催を招致

⼿法開発

実験の解析
有効模型

Neural network

研究教育拠点（COE）形成推進事業

課題❺

ハイパフォーマンスコンピューティングによる構造生物学の革新
TAMA Florence■研究内容と目的⚫ 生体分子の動的構造に関する情報は機能理解や医薬への応用などSociety5.0の実現にもつながる重要なものであり、クライオ電子顕微鏡(cryo-EM)やX線自由電子レーザー(XFEL)、高速原子 研究に関連する画像や図を挿間力顕微鏡(HS-AFM)などの新しい実験観測技術の開発が進んで入いる。
⚫ 多量で複雑な実験データから生体分子の構造と運動に関する詳(説明になるタイトルを付記す
細で正確な情報を得るには計算機の活用が重要。
ること。）⚫ 富岳を活用してXFELやcryo-EMなどのデータから新しいレベルの生体分子複合体の動的構造情報を得るため手法開発と応用⚫ 富岳とSPring-8/SACLAの利用拡大と地域コミュニティーの発展■成果と展望⚫ XFEL単粒子解析実験データから３次元構造を決定する手法を開発、実験データへの応用に成功。データ選択と解像度の高度化。
⚫ HS-AFMデータからの構造変化を記述するアルゴリズムの開発応用に成功。
⚫ MDを活用したcryo-EMデータ動的構造解析の手法開発と応用。
■社会還元(地域貢献、外部機関連携）⚫ SPring-8/SACLAの研究者や施設を利用している実験グループとの密接な共同研究⚫ 県市の大学や企業研究機関との情報共有と成果還元、人材育成、セミナーや講義を実施

研究教育拠点（COE）形成推進事業

課題❻

分子シミュレーションに基づくゲノム医療・ゲノム創薬基盤の構築
奥野 恭史■研究内容と目的⚫ 合理的かつ効率的なゲノム医療・ゲノム創薬の実現に向け、HPCI環境を最大限に活用すべく、実験×シミュレーション×AIを融合した次世代医薬計算基盤を開発すると共に、個別具体的な薬剤を対象とした応用研究を実施することでHPC/AI駆動型医療・創薬を推進する。
■成果と展望⚫ 遺伝子変異に起因するタンパク質-薬剤の構造変化や薬剤感受性変化を効率的に評価する方法論を開発し、がん患者のゲノム解析から同定されたHER2遺伝子上の変異（E401G）を対象に、その分子メカニズにせまった。
⚫ データ同化の概念を取り入れた分子モデリング手法であるTM法を開発し、構造多形解析統合ワークフローを富岳に実装することで、COVID19/SARS-CoV-2 ウイルス 由来のS-Proに対する cryo-EM実験データ解
生体分子の❛柔らかさ❜を考慮した析を実施し、その多様な構造状態にせまった。
⚫ 展望：次世代医薬計算基盤を用いて、変異体解析や抗体との複合体解析へ展開 次世代分子シミュレーション基盤。
HPCとAIを活用し 個別応用と新規手しHPC/AI駆動型医療・創薬の実現を目指す
法開発を進め、バーチャル空間解析■社会還元(地域貢献、外部機関連携）
を通じて医療・創薬においてSociety⚫ 各課題においてSPring-8/SACLA、理研R-CCS、RCH、兵庫県立大、5.0へ寄与します。
神戸医療産業都市機構、神戸大学とコラボレート⚫ アカデミア、製薬企業、I T企業により設立されたLINC等で産官学連携促進⚫ 兵庫県立大学における講義実績⚫ LINCや健康医療創生会議の人材育成事業において、医薬分野におけるAI・シミュレーション教育の実施

研究教育拠点（COE）形成推進事業

課題❼

Society5.0を担う学際的人材育成のための研究開発
中島■研究内容と目的⚫
⚫

■成果と展望⚫
⚫
⚫
⚫

対称行列に対する固有値に対する最近点丸めを用いた精度保証法を提案した。
行列方程式の混合精度計算や高精度計算を効率的に計算する2ステップ型反復改良法を提案し，従来型手法と比較して計算時間を低減可能であることを検証した。
実数演算において倍精度（FP64），単精度（FP32），半精度（FP16）の中間であるFP42，FP21を世界に先駆けて汎用CPU向けに実装し，悪条件問題向けの前処理付き反復法においても，有効であることを検証した。
次年度以降も「富岳」上で変動数値演算手法の研究開発を継続する■社会還元(地域貢献、外部機関連携）⚫
⚫

様々な人材育成活動を実施した
2021年度活動は全てオンラインで実施した半精度（16bit）

単精度（32bit）

倍精度（64bit）「富岳」は，幅広いワークロードをカバーし，半精度から４倍精度までの演算精度を利用可能である。様々な演算精度に対応した変動精度行列演算手法，所望の計算精度の下で，計算時間・消費エネルギを最小とする最適精度を自動的に選択する手法を開発し，ライブラリとして整備する。
本研究の成果は，富岳の次の世代，ポストムーア時代に向けた計算科学，計算機科学の研究開発にも資する。
計算科学，データ科学，AI等幅広いアプリケーションをカバーする「富岳」の特性を生かした教育プログラムを策定，教材を作成し，講義・講習会などへ展開し，Society 5.0を担う広い視野を持つ人材の育成に貢献する。

計算科学アプリケーション

並列数値演算ライブラリ
4倍精度（128bit）⚫

研吾

並列前処理手法

並列反復法ソルバー

並列固有値解法

最適精度選択精度保証機能

自動チューニング機能

最適化されたアプリケーション✓ 所望精度における最短計算時間，最小消費エネルギ✓ 計算科学における研究開発促進✓ 「富岳」効率的運用✓ 人材育成➢ 神戸大学，兵庫県立大学を中心とした大学（学部・大学院）➢ 地元企業を中心とした産業界

produce a trained model that can learn the hidden trends of thvalue prediction of real-world datasets;
pixel movement and predict future frames frombase frames
研究教育拠点（COE）形成推進事業
課題❽• Novel encoding techniques exploiting spatial similarities,
W e leverage this prediction engine of PredNet for effectiv
point-wise relative error-bounded quantization, densitycompression of time evolutionary data.
Society5.0を支える大規模研究施設連携によるbased
spatial encoding and entropy encoding;• Flexible window-based prediction algorithms to ﬁ nd the
ビッグデータ収集・解析・利活用基盤の研究開発
I I I . TEZI P: (D E )C OM PR E SSI O N OF T I M E E V OL U TI ON A RY
best trade-off between compression ratio and compression
I M A G E佐藤F R A M E S 賢斗
speed while maintaining the image quality.
Original frames (or decompressed image frames)• An empirical evaluation showing effectiveness of TEZIP■研究内容と目的with real-world time evolutionary data by comparing withB0
B1
B2Bn⚫ Society5.0を支える世界最高水準の大規模研究施設であるSPringTime evolutionary data
popularlossyandlosslesscompressors.
(Trainingdata)
33 Predicted frames 3
8/SACLAとスーパーコンピュータ「富岳」間のデータ収集・解析・2
Especially,
ourevaluationon
real-world
timeevolutionary
利活用を実現する「ビッグデータ基盤」を構築する。
P1
P2
PnTime1
7evolutionary
data generated from SPring-8 [21] shows that, in terms ofimage frames
Trainedmodel
888⚫ 研究チームおよびユニットで連携しこのビッグデータ基盤を構築す
Delta frames
compression ratio, TEZIP outperforms existing lossless com9るために (1)データ前処理基盤
D1
D2
Dnpressors such as x265、(2)データ圧縮・転送基盤、
by up to 3.2x and lossy compressors (3): Model training
Compressed 4544
データ解析基盤、(4)データ利活用基盤
における研究開発を行う。
: Compression workflow
666framessuch as SZ by up to 3.3x. To the best of our knowledge,: Decompression workflow
B0C1C2Cn
TEZIP is the ﬁ rst compressor that can accurately predict time
■成果と展望evolutionary data for effective data reduction and pinpoint aFig. 1. W orkﬂows of TEZIP (de)compression⚫ 放射光科学研究センター（RSC）と連携し、X線自由電子レー
good trade-off for balanced compression ratio and speed.

ザー(XFEL)施設「SACLA」で得られた実験データの大規模解析
I I . B A CK G ROU N D
W e explain how to compress time evolutionary imagのため、HPCI共用ストレージへのデータ転送サービスを2021年
frames with high ratio in this section and elaborate how t
Time Evolutionary Data: Synchrotron radiation facilities
5月14日より開始。
improve compression speed in Section IV.
are used to elucidate microscopic structures of a varieties of⚫ データ転送高速のためのAIを用いたデータ圧縮技術TEZIPの開発
materials from physical, chemical, to biological and medical
M ore precisely, PredNet is a self-supervised neural network such that th
し論文発表を行なった。
domains. W ith bright X -rays in the synchrotron radiation faththloss function of the ( i + 1) predicted frame from the it h frame as its supervisory image frame.

cilities , scientists can observe the evolution of the structure inactual ( i + 1)
■社会還元(地域貢献、外部機関連携）⚫ Society5.0やSDGsにつながる科学技術および産業分野向けワー
クショップの開催、SPring-8ワークショップにおいて富岳と大規模施設とのデータ連携に向けた講演の実施、兵庫県立大学院生のインターンシップ受入れ、等啓発活動を行った。

frame uses th

研究教育拠点（COE）形成推進事業

課題❾「富岳」による社会シミュレーションの研究
伊藤■研究内容と目的⚫ 社会現象をその構成員・構成要素に基づいてシミュレートする方法の研究を通して、個々人のしあわせを増進するよりよい社会のあり方を提案する技術の開発。
⚫ 兵庫県立大学・神戸大学の研究者とも連携し、地域の課題を考慮した研究・開発の推進および人材育成。特に神戸市・兵庫県でのスマートシティ構想および関西圏でのイベント（新型コロナ感染症対策・2025年大阪万博ほか）での交通・人流の最適化および経済活動への影響評価のための技術開発。
■成果と展望⚫ 交通と経済とを構成要素に基づいてシミュレートする技術を確立し、さらに両者の連携による社会現象モデルの開発に着手。
⚫ 三宮地区のスマートシティ・デジタルツインを目指した研究開発を神戸市・NTTドコモとの協力の下、着手。人流シミュレーションを開発し、イベント・災害避難時への応用に着手。
■社会還元(地域貢献、外部機関連携）⚫ 兵庫県立大学院生のインターンシッをプ受入れ、三ノ宮周辺交通を例とし、人工知能技術による交通量予測の研究および自動運転車の影響評価の研究を指導。

伸泰

三宮地区の人流（上）ビッグデータマイニングによる実績（下）シミュレーション例