学際大規模情報基盤共同利用・共同研究拠点 平成 26 年度共同研究 最終報告書 2015 年 5 月

jh140026-MD02

フィラー充填系高分子材料の粗視化分子動力学解析の連携型 HPC 活用研究森田 裕史（国立研究開発法人 産業技術総合研究所）
概要 本研究では、フィラー充填高分子複合材料系（ナノコンポジット）の粗視化分子
動力学（MD）シミュレーションの大規模計算を通じて、近い将来に高分子材料の粗視化 MD シミュレーションを産学官連携プロジェクト研究として行うためのオープンイノ
ベーションのための基盤技術（関係者が共通で利用できるシミュレーション用データやモデル構築手法、計算技法、アルゴリズム等）を系統的に整備することを主な目的として、後の産学連携に役立てるためのプラットフォームの構築の研究を行う。

1.

共同研究に関する情報

渡邉寿雄●（東工大）：GPU スパコンを利用した(1) 共同研究を実施した拠点名

大規模計算の効率化検討

・北海道大学高野宏（慶応大）：計算結果の評価検討の助言

・東京大学

情報基盤センター・名古屋大学化

情報基盤センター・東京工業大学
・大阪大学

柳生裕聖（関東学院大）：計算と解析の実施、粗視情報基盤センターMD

計 算 技 法 に 関 す る 検 討 、OCTA/cognac-LAMMPS コンバーターの高度化

学術国際情報センター

に関する検討サイバーメディアセンター

本田隆（日本ゼオン）：計算と解析の実施、粗視化(2) 共同研究分野

MD 計算技法に関する検討

レ 超大規模数値計算系応用分野

青柳岳司（旭化成）：OCTA/cognac-LAMMPS コ

超大規模データ処理系応用分野

ンバーターの高度化に関する検討

超大容量ネットワーク技術分野

佐藤正俊（トヨタテクニカルディベロップメン

超大規模情報システム関連研究分野

ト）：計算と解析の実施、粗視化 MD 計算技法に(3) 参加研究者の役割分担

関する検討

JHPCN 拠点情報基盤センターの教員は、●で示

永冶健太朗（トヨタテクニカルディベロップメン

す。

ト）：計算と解析の実施、粗視化 MD 計算技法に

森田裕史（産総研）：総括、計算と解析の実施、材関する検討

料実験との比較評価、粗視化 MD 計算技法に関す

木村陽介（トヨタテクニカルディベロップメン

る検討ト）：計算と解析の実施、粗視化 MD 計算技法に

萩田克美（防衛大）：総括補助、計算と解析の実施、関する検討

計算機的性能評価、粗視化 MD 計算技法に関する

2.

検討

研究の目的と意義

高分子材料シミュレーションは、ソフトウエア

棟朝雅晴●（北大）：パラメータスタディ計算の効率的実施に関する検討

OCTA の公開を機に、産学官いずれにおいても使

大宮学●（北大）：パラメータスタディ計算の効率

われるようになり、ニーズが高くなった。また、的実施に関する検討

北大情報基盤センターのご協力等により、OCTA

中島研吾●（東大）：パラメータスタディ計算の効に含まれる複数のシミュレータが一昨年度ようや率的実施に関する検討

く並列化対応し、近年のいわゆる“中規模”シミ

石井克哉●（名大）：可視化技法の検討ュレーションへの道が開かれた。OCTA は、企業
1

学際大規模情報基盤共同利用・共同研究拠点 平成 26 年度共同研究 最終報告書 2015 年 5 月の研究者にもよく使われているシミュレーション

きるコンバータ、円滑なパラメータスタディ、大システムであり、「ソフトマテリアル統合シミュレ

規模系のスムーズな可視化などが行える研究プラ

ータ OCTA」と「大規模計算」の連携／接続によットフォームの開発を目指す技術開発を進めてきり、OCTA 利用の企業の研究開発者、国内の学術た。これらの技術が確立すると、学術的な研究者

研究者の多くが、大規模計算や大規模可視化（可だけでなく、企業における材料研究者にも役立つ

視化ベースの探索的研究）をはじめる敷居を低くツールとなり、「死の谷」を容易に越えられるようめ、大きな波及効果が期待できる。このような目になる。近年は産学官共に需要が増えており、将的のもと、JHPCN の枠組みを利用して本研究を来性も高い。

おこなった。

以上より、本研究課題では、JHPCN 共同研究

シミュレーションのターゲットとして高機能フの枠組みにより、高分子材料シミュレーションと

ィルム材料、高耐久構造材、タイヤゴム材料などして最もシミュレーションにニーズのある系であが挙げられるが、これらの部材に良く使われるフるフィラー充填高分子複合材料系（ナノコンポジ

ィラー充填系高分子材料が、近年着目されており、ット）の粗視化分子動力学（MD）シミュレーシ

構造材として期待されている CFRP 等もこのよう

ョンの大規模計算を通じて、産学連携によるオーな材料の延長にある。フィラー充填系高分子材料

プンイノベーション基盤（関係者が共通で利用では、基本的には、硬いものと柔らかい高分子の混きるシミュレーション用データやモデル構築手法、

ぜものであり、硬いものとして、カーボン材料・計算技法、アルゴリズム等）についての技術的な無機材料等が挙げられる。なお、各成分がどのよ

検討を、計算科学者、計算機科学者、計算機技術

うに制御されてどのように混ぜられているのかに者が協働することで、系統的に整備することを主

よって、物性が大きく異なることも知られている。

な目的とする。特に本年は、「連携」を強く考え、また、サステイナブルな材料設計が望まれているi)フィラー充填系材料計算における連携、ii)結果の現状も考えて、耐久性を向上させたり、その他高可視化における連携、iii)シミュレーションの効率

機能化・高性能化を進めたりすることが強く望ま的な実施を考えるためのシステム化における連携れている。このような中、材料全体の設計を考えの 3 つに焦点を当て、研究を進める。

た上で、主成分である高分子の分子鎖レベルでの材料開発が重要となることは、当然である。しか3. 当拠点公募型共同研究として実施した意義

しながら現実は、分子レベルでのメカニズムの理

JHPCN では、ネットワーク型拠点であること

解を経ずに、開発現場の勘と経験で材料が開発さが 1 つの利点である。このことを利用し、JHPCN

れていることがほとんどである。よって、分子シに関連した各大学センターの教員と連携すること

ミュレーションによる予測・設計・メカニズムのによってはじめて、3 つの連携を進めることがで解明が、特に産業界から強く期待されている。

きると考えている。具体的には、i)フィラー充填

OCTA 等の道具や、スパコン等があっても、そ系材料計算における連携では、各大学のスパコンれを適用する際の困難、「死の谷」に遭遇して、研を最大限利用するために、OCTA,LAMMPS 等の究を進められないことが多々ある。この「死の谷」

ソフト等の整備・ベンチマークにおいて、連携すを超えるための研究として、我々は、従来よりる。ii)の結果の可視化における連携においては、

JHPCN 課題において進めてきた。そこで、我々

OCTA 自体の可視化機能を活かした EasyVR を用は、粗視化ＭＤを用いた仮想実験技術を確立させ、いた可視化等について大阪大学、若しくは名古屋

ソフトマテリアル統合シミュレータ OCTA から、大学の装置を用いた検討を進める。iii)のシステム

大規模用シミュレータ LAMMPS までを用い、小化における連携においては、北大と連携によって、さな計算から大規模計算までシームレスに移行でクラウドを利用した効率的な計算実施について、
2

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検討する。これらの連携の検討は、JHPCN におョンデータの解析技術と可視化技術の整備、③シ

ける拠点型共同研究として進められる連携研究でミュレーションの効率的な実施を考えるためのシあり、その意義は大きいと考えられる。

ステム化の整備に取り組み、それぞれ①～③に対して、2 節に述べた i)- iii)の 3 つの連携を通して、

4. 前年度までに得られた研究成果の概要

問題の解決を図っていくことで進めていく。以下に具体的な成果の一部を示す。

昨年度は、今後の連携を視野に、フィラー充填系高分子材料の大規模シミュレーションのコモデ①共通で利用できるｼﾐｭﾚｰﾀ・ﾍﾞﾝﾁﾏｰｸの整備

ィ化のために、下記の 1)-3)のテーマに取り組み、(フィラー充填系材料計算における連携)

成果をあげた。

(1)1) 共通で利用できるｼﾐｭﾚｰﾀの基盤整備

本年春過ぎに、Kokkos プロジェクトの成果が反・GPU を活用する LAMMPS の大規模計算の検討

映され、GPU や XeonPhi を利用した計算の高速

・OCTA/SUSHI 並列化版による高分子相分離構化ができるようになった。経過観察を行い、2014

造を含む系の超大規模計算の可能性検討

年 9 月 30 日バージョンのコードで、利用検討お・LAMMPS における各種評価、及び、利用パラよび性能評価を行った。

メータの最適化による高速化ﾁｭｰﾆﾝｸﾞ

LAMMPS での GPU の活用についての検討

最初に GPU パッケージの改良について確認し・中規模計算のための COGNAC/OCTA の加速化た。従来の利用法に比べて、シミュレーション条2)モデル・計算手法の構築と大規模シミュレーシ

件の入力ファイルの設定は簡単になったことを確ョンのベンチマーク認した。従来は、力や積分法等毎に、gpu の利用

・大規模なフィラー充填高分子系の初期配置作成を指定する記述が必要であったが、不要になり、と LAMMPS を用いた効率化の検討

CPU のみを利用する場合の入力ファイルをその・フィラー充填系高分子材料の大規模計算のベンまま利用すれば良くなった。TSUBAME で 1 ノー

チマーク系の整備

ドあたり 3 枚 GPU を利用する場合、プログラム

3)シミュレーションﾃﾞｰﾀの解析技術の整備実行時に、下記のように、-sf と-pk の引数を設定

・大規模粒子系の時系列データ記録に関するシスすればよい。

テムソフトウェア検討

mpirun ./lmp -sf gpu -pk gpu 3 < in.file

これらの結果より、高分子系への大規模シミュレ

最初のテストとして、442368 atoms の高分子メーションの一部、コモディティ化を進めることがルトの Kremer-Grest 模型で、2000 MDsteps のできたが、いくつか積み残しがあった。また、更経過時間を TSUMABE2.5 で計測した。なお、LJに産業界への適用を考えた際に、大規模シミュレ

ポテンシャルのカットオフ長は、2.5σとした。

ーション結果の解析技術がまだまだ進んでいない

1CPU あたり 1MPIprocs とした。

ことも示されてきた。この 1 つが今年度に進める

表 1 GPU 計算のベンチマーク結果

可視化解析技術の更なる進展の必要性であると考Job class
G
G
G
S
S
S
S

えている

5. 今年度の研究成果の詳細
本年度は、これまでのフィラー充填ゴム材料の基礎的事項の計算をさらに積み増しし、高分子材
料の大規模シミュレーションを行う際の基盤技術の確立を目指すために、①共通で利用できるシミュレータ・ベンチマークの整備、②シミュレーシ
316CPU+16GPU
32CPU+32GPU
64CPU+64GPU
96CPU+24GPU
192CPU+48GPU
96CPU+GPU なし
384CPU+GPU なし

経過時間24.7994 sec
17.0893 sec
41.4293 sec
7.63007 sec
5.43058 sec
22.356 sec
8.02785 sec

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上記の結果から、これまでうまくいかなかった

かめた。図 1 にその結果を示すが、特徴的な点とmCores-nGPUs の動作が問題ないことが分かっ

して、フィラー凝集が大きい系では、低歪においた。1MPIprocs あたり 2000 粒子程度まで高速化て、既に降伏応力のようなピークがみられているが見込めることが分かった。

ことが示された。

次に、XeonPhi(offload mode)で計算高速化を行
う USER-INTEL パッケージについて、名古屋大学の CX400 環境で、ベンチマーク評価を行った。
な お 、 検 証 し た 時 点 で は 、 MKL の FFT が
AO(automatic offload)モードに未対応であるた
め、LAMMPS 内蔵の FFT を利用する設定での評価を行った。予備的な評価として、8 ノードを利用した場合について調べた。カットオフ長 2.5σで1,048,576 粒子の系を 16MPI x 12 OpenMP で計算した場合に、1 割程度の高速化を確認した。また、カットオフ長を 21/6σと斥力的にした場合は、1.5 倍ほど遅くなる結果となった。現状では、

図１.ナノ粒子充填高分子材料の応力歪み曲線評

XeonPhi の利用は、現時点では、オーバーヘッド

価が大きいためと推察される。
なお、GPU と XeonPhi(native mode)で計算高(3)次世代規模のセミオープンデータの作成

速化を行う Kokkos パッケージの性能評価を行っ

次世代の大規模系のベンチマークデータとして、た。Kokkos の GPU 利用では、OpenMP のスレ

直径 28nm のフィラーの数を 3 万個程度とした系

ッド並列と GPU 利用を同時に行う。実際に試しの初期配置モデルの作成について、検討した。こてみると、粒子のみが単純に存在する系（bond がの系では、2^32 以上の粒子を扱う事となり、従来ない系）ではスムーズに動作しているが、bond ののプログラムの修正や高速化が必要である。

ある系の場合、計算開始時の bond データのスタ

SPring-8 で観測した X 線小角散乱データを基にートアップの時点で、何らかの不具合がある挙動

逆モンテカルロ法で、（単一粒径近似の下で）直径をしており、動作しなかった。今後の課題である。

28nm のフィラーが 25875 個ある系の 3 次元配置
モデルを作成した。このナノ粒子の初期配置として作られる空間に、1 本あたり 1024 粒子の鎖を(2)大規模計算検証用のベンチマークの整備
フィラー充填高分子材料の粗視化ＭＤモデルの5,961,438 本入れた系の作成を試みた（粒子数はベンチマーク用データの整備として、直径 10nm

約 61 億）。初期配置の作成では、多数本の鎖を動程度に対応するナノ粒子（図中の白い球状フィラ

かしながら鎖長を成長させ、効率よく詰めていくー）を 512 個含み、粒子数 N=1024 のバネビーズ

ために、格子模型を用いた。今回は、4848^3 の格

模型の鎖を 10240 本配置した系を、引き続き、調子を用いた。チェックボードとして、各格子点にべている。

64bit 整数を入れると、約 1TB のメモリを利用す

LAMMPS では、RIGID package で、フィラーることになる。MPI 並列の場合、チェックボード（ナノ粒子）を剛体として設定した。配置の異なの境界領域の通信コストが大きいことから、るナノ粒子に対する機械的性質の差異を評価する

OpenMP による SMP 並列でプログラムを作成し大規模粗視化 MD 計算を行った。ナノ粒子の凝集た。現状は、名古屋大学の SGI Altix UV 2000 を構造に応じて、応力―歪み曲線が変わることを確用いて、1024Cores の SMP 並列を行い、高 Core4

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数での動作検証と最適化を行った。実際の初期配置作成の完成は、長時間計算が必要となるため、②ｼﾐｭﾚｰｼｮﾝﾃﾞｰﾀの解析技術と可視化技術の整備

近い将来の課題である。

(結果の可視化における連携)(4)フィラー充填系材料の SUSHI を用いた初期構(1)大規模ｼﾐｭﾚｰｼｮﾝ結果の解析技術の開発
シミュレーション結果の意味のある可視化のた造作成手法の基盤技術開発
SUSHI を用いた初期構造作成手法について、検めには、物性等に準じた解析手法の開発が必要と討した。フィラー充填系材料の初期構造の元とななる。また解析手法によって意味のある解析結果

る高分子の密度分布について、SUSHI を用いて作の可視化技術を組み合わせると、材料のより詳細成し、この密度分布を用いて高分子鎖を分布させな情報を得ることができるようになる。このことる Node Density Biased Monte Carlo(NDBMC)から、まず解析手法の技術開発を行った。MD 等

法をフィラー系へ最適化して実施するためのソフの粒子系のシミュレーションでは、各時間におけトウエア等の整備を行った。ここでは、まず、る粒子の位置・力・速度がデータとして保存されObstacle 粒子が入ったポリマー1 成分系の平均場る。これらを用いると、粒子間結合に働く結合エシミュレーションを実行する。実行した結果としネルギー、及び各粒子の運動エネルギーを求めるて、ポリマーの各セグメントの密度分布を計算すことができる。

る。得られたセグメント毎の密度分布を用いて、図３には、フィラー充填系材料の伸張時においポリマーにおける各ビーズを、先ほどの密度をウて、ある断面における粒子間結合に働く結合エネ

エートにして配置していく。整備した結果として、

ルギー、及び各粒子の運動エネルギーについて、いくつかの初期構造の作成ができることが示され色分けして示した結果である。(a)は、エネルギーた。図 2 に SUSHI で用いたフィラー配置の一例

弾性に関わると思われる伸びた結合について、特を示す。

に赤で示して可視化をおこなった例である。(b)は、この作成ができたことで、(3)で示した逆モンテ

エントロピー弾性に関わると思われる運動エネル

カルロ法による実験から求める構造や、(4)による

ギーについて、特に大きな値を持つ粒子を赤で示平均場(SUSHI)シミュレーション結果から求める

して可視化した例である。この図は、ある断面の方法まで、様々な手法を用いて、フィラー充填系

みを示しているが、将来的には、3 次元可視化技

構造の作成ができるようになった。特に(4)で作成

術と組み合わせ、系全体のより詳細な結果表示にしている手法は、当初から考えていた産総研におついて、検討したい。

けるゴム･エラストマーコンソーシアムにおいて(a)も展開して利用していく予定である。

(b)

図３． (a)結合エネルギー、及び(b)運動エネルギ
ーの各マッピングの解析結果。
図２． SUSHI を用いて作成したフィラー構造モ
デルの一例
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産学官や産業界独自でのシミュレーション活用(2) EasyVR を用いた OCTA の描画システムによ研究においては、超大規模計算よりも、中規模～

る 3 次元立体 VR 可視化(1)で進めている解析技術の可視化には、3 次元

大規模がターゲットとなる。それらの計算の実施で明確に描画させる必要がある。そのため、大阪環境としては、HPC クラウドが有望と考えている。

大学、名古屋大学の可視化装置を利用し、EasyVR

アカデミッククラウドや商用クラウドの制御技術を用いた OCTA による 3 次元描画について、大阪や、クラウド上での効率的にパラメータスタディ

大学サイバーメディアセンターのご協力のもと、を行う仕組みなどは、最近、様々な分野で試行さ検討を進めた。図５には、大阪大学うめきた拠点

れ事例報告がされている。よく調査し、我々の研における描画システムを用いて検討を行った例を究スタイルに適合した技法を取り込むことが望ま示す。

れる。本年度の検討では、アカデミックでの HPC(a)

クラウドの現況や、商用クラウドの現況や利用法を把握する活動を行った。
（商用を中心に）クラウ
ド技術の特色としては、最新の計算機（チップ等）
を早期に利用できる利点や、大量のデマンドを同時処理できる利点があげられる。特に、中規模計算においては、これらの利点は効果的であると思われる。今後、我々の研究分野での試行事例をオープンに情報交換するなどを経て、ジョブ制御技術の開発につなげたいと考えている。

(b)

図４. 阪大うめきたにおけるフィラー系の

図５.スマホでのｼﾐｭﾚｰｼｮﾝ結果の描画例(a)粗視化 MD、及び(b)フィラー分散シミュ
レーションの各結果の描画例(2)遠隔から制御可能な可視化技術開発
大規模シミュレーション結果について簡便に状

現時点では、各要素技術については開発を行う

況を確認する手法が望まれている。このための手ことができた。今後は、(1)の解析技術と(2)の可視法として、スマホやタブレット等に簡単に描画さ化技術を合わせて、描画した結果を元に解析を進れた結果の表示手法の開発を行った。

めていきたいと考えている。

具体的には、OCTA で描画させる際に、その描画用の数値データを WebGL に読ませることがで③シミュレーションの効率的な実施を考えるためきるものとしてファイルにはきだし、そのファイのシステム化の整備(システム化における連携)

ルを読むことで、描画させる手法である。結果と(1)クラウド対応させたジョブ制御技術開発してブラウザを用いることで、遠隔地にあるコンピュータにあるシミュレーション結果を手元のタ
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ブレット等のブラウザで確認することができるよ析や複数名でのディスカッションでの実活用までうになる。その結果の描画例を図５に示す。まだは、時間の関係で到達することができなかった。

まだスマホやタブレットのスペックの問題もあり、 今後は、ゲーム技術を中心とした VR 可視化技術
小規模系でしか描画できていないが、大規模計算の急速な進展を注視しつつ、シミュレーション結でもうまく間引きして描画する方法であれば対応果を効果的に可視化し共有観察し解析議論する方できる可能性は示された。なお、本手法は、2015

法の検討を進めていく。③のシステム化の整備に

年 3 月にリリースした OCTA8 にその機能を搭載

おいては、遠隔から制御可能な可視化技術開発にした。

ついて成果を挙げることができ、2015 年 3 月にリリースした OCTA8 に載せることができた。

6.

今年度の進捗状況と今後の展望

上記とともにこれまでの活動と合わせ、JHPCN
拠点の情報基盤センターのスパコンを中心とした今年度は、これまでの技術検討に引き続き、大大規模シミュレーション実施関連技術の検討は一規模シミュレーション基盤の整備のために、①共定の成果を得た。ターゲットである中規模～大規通で利用できるシミュレータ・ベンチマークの整模の計算を効率よく実施し、実際の材料の研究開

備、②シミュレーションデータの解析技術と可視発に生かしていくことが、本研究課題の大括りの化技術の整備、③シミュレーションの効率的な実目的である。特に、大規模計算について、産学官施の３つの軸について検討した。引き続き注視す共同研究や産業界独自の計算実施に普及展開させるものや計算機の進化を待ってから実施すべき項

ることが今後の課題と考えている。将来の超大規

目が残されているが、一定の完成となったと考え

模計算につなげるためにも、中規模～大規模でのている。

着実な研究成果の創出が必要である。特に、複雑

まず、①フィラー充填系についてであるが、ベンな要素が絡む系であり、科学的な手法で系統的にチマーク等について、約 1000 万粒子系の計算を

結果を見出した研究成果を創出していくことが大実施できた。また、大きな規模の初期データ作成

切であると考えられる。

のプログラムコード整備等を行った。初期配置作

また、本研究課題では、成果を広めることも重成の長時間計算は、実際の大規模計算実施時期の要なミッションであると考えている。そのため、計算機を利用する課題として残した。さらに、2015 年 1 月に開催を検討している「北大―産総研

GPU や XeonPhi の活用を念頭に、LAMMPS 本

包括連携等事業ワークショップ」において、一部体の改良をモニタリングする手順等を整備した。

のメンバーからその成果を発表していただくこと

よって、今後大規模計算機―シミュレーターの効ができ、成果の公開にもつとめた。また、これ以率的な利用について、各計算ターゲット系に対し外の成果についても、今後様々なところで、展開て、検討がさらに進められると考えている。特に、していく予定である。

今後期待が大きいカーボンナノチューブ系やナノマトリックス構造の計算についても進められると7.

考えている。特に、SUSHI を用いて、任意の位置(1) 学術論文にフィラーを置いたフィラー充填系の初期構造作

特になし

成ができるようになったことは、非常に大きな成(2) 国際会議プロシーディングス

果であると考えている。②の解析・可視化技術に特になし

ついては、解析技術と描画技術について研究を進(3) 国際会議発表

めた。結果として、個別の技術開発は行えたが、・K. Hagita, Toward next stage of design method

高精細高解像度可視化装置での 3 次元描画した解of polymer nano-composites by X-ray scattering
7

研究成果リスト

学際大規模情報基盤共同利用・共同研究拠点 平成 26 年度共同研究 最終報告書 2015 年 5 月

analysisandlarge-scale

simulations

onsupercomputers, PRACEdays14, (バルセロナ)(5) その他（特許，プレス発表，著書等）(2014.05)

特になし

・K. Nagaya, M. Sato, Y. Kimura, K. Hagita, The
Microscopic

EffectofFilleron

RubberReinforcement: A Coarse-Grained Molecular
Dynamics Study II, MMM2014, (サンフランシスコ) (2014.10)(4) 国内会議発表
・森田裕史, 萩田克美,フィラー充填系材料の伸張シミュレーションと分子鎖解析, 第 63 回高分子討論会（長崎大学）(2014.09)
・萩田克美, シミュレーションを組み合わせた高分子材料の物性解析, 第 63 回高分子討論会（長崎大学）(2014.09)
・萩田克美, 粗視化分子動力学法による高分子材
料研究, 高分子計算機科学研究会（東京工業大学）(2014.10)
・森田裕史, 萩田克美, 粗視化分子動力学法を用いたフィラー充填ゴムにおける高分子鎖の解析, 日本機械学会 第 27 回計算力学講演会（岩手大学）(2014.11)
・森田裕史, 萩田克美, 梁暁斌,藤波 想,中嶋 健,
ナノ触診 AFM と粗視化シミュレーションを組み合わせたフィラー充填ゴムの解析研究, 第 26 回エラストマー討論会（愛知工業大学）(2014.12)
・木村陽介, 計算機×ソフトウェアのコンビネー
ションを考える：「東大 FX10×LAMMPS」, 「北大―産総研

包括連携等事業ワークショップ」（産総研お台場） (2015.2)
・森田裕史, 計算機×ソフトウェアのコンビネー
ションを考える：「北大 SR16000×COGNAC」,「北大―産総研
プ」

包括連携等事業ワークショッ（産総研お台場） (2015.2)

・萩田克美, 計算機×ソフトウェアのコンビネーシ ョ ン を 考 え る ：「 東 工 大 TSUBAMBE 名 大
XeonPhi×COGNAC」, 「北大―産総研
携等事業ワークショップ」

包括連（産総研お台場）(2015.2)
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