2022/10/4 2022年度第1回計算科学フォーラム

計算科学ロードマップ2022について
各分野まとめ役より

計算科学ロードマップ2022 - 分野の構成• 変更点: 脳科学・人工知能を2つに分割• 分野・節の構成 (本日の報告者)• 2.1 素粒子・原子核 (山﨑・筑波大)• 2.2 ナノサイエンス・デバイス (藤堂・東大)• 2.3 エネルギー・資源 (中嶋・理研)• 2.4 生命科学 (小林・理研)• 2.5 脳・神経科学 (五十嵐)• 2.6 創薬・医療 (須永・RIST)• 2.7 設計・製造 (大西・理研)• 2.8 社会科学 (伊藤・理研)• 2.9 地震・津波 (堀・JAMSTEC)• 2.10 気象・気候 (足立・理研)• 2.11 宇宙・天文 (滝脇・天文台)• 2.12 人工知能

素粒子・原子核!"#$%&'()*+,-./-01&234!"#$%&'() 2022*+,1-./01230

取りまとめ
素粒子
原子核
アドバイザー

山﨑剛(筑波大学)
金森逸作（理研計算科学研究センター）宇都野穣(日本原子力研究開発機構)
石川健一(広島大学)
ロードマップ2017 素粒子・原子核パート執筆体制
とりまとめ：石川, 素粒子：山﨑, 原子核：宇都野2022/10/04

計算科学フォーラム 2022年度第1回講演会・討論会

0素粒子・原子核!"#$%#&'()*+
基本方針: 前回ロードマップの構成を踏襲
2026年から2032年の課題へ更新+新規課題追加
現状: 執筆協力者からの更新、追加情報収集完了→執筆者による推敲終了
暫定版公開中https://www-het.ph.tsukuba.ac.jp/~yamazaki/Roadmap2022/220908_pre_final/Roadmap_pre_final_20220908.pdf– 2 章 各計算科学分野の課題• 2.1 素粒子・原子核 12p– 2.1.1 「分野概要」(3p)– 2.1.2 「長期目標と社会貢献」(3p) 課題について記述– 2.1.3 「課題とその解決に必要な計算手法・アプリケーション」(4p)
課題とアプリケーションを概略。詳細は4章へ– 2.1.4 「ロードマップ」(1p) 全課題のロードマップ 2026年から2032年にかけて– 2.1.5 「必要な計算機資源」(1p) 主なアプリケーションプログラムを記述• 2.12 計算機要求性能まとめ– 素粒子・原子核の5課題について要求性能見積もり [アプリ名追加]– 4 章各課題の詳細• 4.1 素粒子・原子核 各研究課題とアプリの詳細
新規6課題 (テンソルネットワーク、機械学習・量子計算含む)
2017ロードマップ 18課題 → 22課題
2022/10/04

計算科学フォーラム 2022年度第1回講演会・討論会

1素粒子・原子核4.1. 素粒子・原子核 各課題の詳細 課題名 新規課題は水色(a) 強い力が創り出す階層構造の非摂動的理解(b) 標準模型を超えた物理の探索

格子QCDを用いたバリオン有効相互作用の決定
ハドロン階層の理解へ向けた格子計算の進化
格子QCDを用いた核子構造の理解
深層学習を利用したハドロン散乱振幅の構築
格子QCDを用いた QCD 熱力学
格子QCDを用いた QCD 相構造の解明
高エネルギー重イオン衝突実験
少数多体系計算QCD に立脚した原子核反応計算
核力に基づく核物質の状態方程式
配位間相互作用計算
原子核密度汎関数計算
揺動散逸理論による
重イオン反応・核分裂・新元素合成
微視的クラスター模型

新物理探索・解明のための精密格子QCDシミュレーション
量子電磁力学（QED）の高次補正計算
ファインマン振幅自動計算
超弦理論シミュレーションで探る時空の量子ダイナミクス
超対称ゲージ理論の非摂動ダイナミクス
将来発展テンソル繰り込み群による素粒子物理学および物性物理学の研究

2022/10/04

その他
将来発展が期待される計算手法(機械学習, 量子計算)
データグリッド

計算科学フォーラム 2022年度第1回講演会・討論会

2

!"#$%#&'()*+,-./

素粒子・原子核

2021年11月12日 素粒子・原子核理論グループメーリングリストで更新案内+意見募集
前回執筆協力者+新規課題候補者へ協力依頼
2021年12月14日 オンライン意見交換会
計算科学ロードマップ更新案内+意見募集
コミュニティからの意見修正、新規課題候補者追加
2021年1月17日 計算基礎科学連携拠点シンポジウム (宇宙分野合同)
計算科学ロードマップ更新案内+意見募集
2022年3月7日 ロードマップ素粒子・原子核パート更新案暫定版 ver.1 公開
2022年3月19日 日本物理学会インフォーマルミーティング(オンライン)
計算科学ロードマップ素粒子・原子核パート更新 意見交換会
2022年4月12日 ロードマップ素粒子・原子核パート更新案暫定版 ver.2 公開
2022年4月28日 新規課題受付終了
2022年9月9日 ロードマップ素粒子・原子核パート更新案暫定最終版公開
2022年9月16日 計算基礎科学連携拠点HPC-Phys勉強会 (宇宙分野合同)
ロードマップ素粒子・原子核パート更新案暫定最終版報告+意見交換
NGACI(佐野さん): アプリとの情報交換の場を求めている
2022/10/04

計算科学フォーラム 2022年度第1回講演会・討論会

3

ナノサイエンス・デバイス

計算科学ロードマップ2022 - 準備状況
• 「ナノサイエンス・デバイス」分野• 「富岳」成果創出加速プログラム課題、計算物質科学協議会などから、計8名の執筆者• 藤堂眞治(東大)、山田俊介(QST)、松下雄一郎(東工大)、小野倫也(神戸大)、福島鉄也(物性研)、山地洋平(NIMS)、井戸康太(物性研)、星 健夫(鳥取大)• 課題: 半導体電子デバイス、光・電子融合デバイス、量子物質、永久磁石・
スピントロニクス材料、構造材料•

計算手法・アプリケーション: 第一原理計算(平面波O(N 3), 実空間O(N ))、電子・電磁場ダイナミクス、変分モンテカルロ法、厳密対角化、テンソル
ネットワーク、フェーズフィールド法• 機械学習の利用シナリオ・量子コンピューティングの活用についても言及ナノサイエンス・デバイス

半導体電子デバイス• 目標• デバイス構造のダウンサイジング• シリコン、その酸化膜、ドーピングする不純物元素や水素、ゲルマニウ
ム、各種高誘電率絶縁膜、化合物半導体、カーボンナノチューブなどのデバイス材料開発• 平衡状態に近い条件下だけでなく過渡的現象を含む非平衡状態に近い条件
下での予測• 計算手法・アプリケーション• O(N)第一原理計算、古典的分子動力学法：より原子数が多く複雑な系の電子構造、非平衡グリーン関数法による電気特性の予測、動的性質• O(N3)の第一原理計算：半導体金属界面における金属誘起ギャップ状態、
量子ドット、、相転移の核形成、合金における塑性変形特性・弾性特性、
固液界面、統計量の抽出、反応経路探索

ナノサイエンス・デバイス

光・電子融合デバイス• 目標• 光磁気効果を利用した光・電子スピン機能性デバイス開発• 磁性ナノ構造体を活用した超低消費電力デバイスの実現• メタマテリアル技術を活用した３次元光メモリ、ナノアンテナなどの設計• 計算手法・アプリケーション• 電子・電磁場ダイナミクス法：時間依存密度汎関数法によるスピン自由度
を含めた電子ダイナミクスとマクスウェル方程式によるミクロスコピックな電磁場ダイナミクスの結合、磁性体のための電子スピン自由度を考慮、
メタマテリアルに用いられる金属粒子等の量子効果の計算

ナノサイエンス・デバイス

量子物質
• 目標
• 粒子間の相互作用の強い分子系や凝縮物質を取り扱う強相関多体量子科
学・計算科学の汎用手法の確立• 多体集団の励起状態や非平衡ダイナミクスに対する飛躍的な理解• 高温超伝導・高効率熱電素子・マルチフェロイクスなどの強相関新物質開発• 計算手法・アプリケーション• 厳密対角化、量子モンテカルロ法：種々の量子スピン模型、低次元系理論
模型のランダムネスの効果も含めた大規模シミュレーション• 変分モンテカルロ法：新機能を持った強相関物質材料の物性を高い精度で予測・解明• 第一原理ダウンフォールディング法：数千バンド、単位胞当たり数百原子以上を含む系の有効模型の第一原理的導出• テンソルネットワーク法：二次元以上の系やフェルミオン系への拡張、分子科学、素粒子物理分野への応用

ナノサイエンス・デバイス

永久磁石・スピントロニクス材料• 目標• 省レアアース・省レアメタルの高性能永久磁石開発• 半導体スピントロニクス技術による省エネルギーデバイス開発s• インフォマティクスの手法による永久磁石・スピントロニクス材料開発速度の加速• 計算手法・アプリケーション• 第一原理計算：コヒーレントポテンシャル近似による不規則系の計算、f電子系を取り扱える決定的な交換相関ポテンシャルの開発、フォノン・マ
グノンなどの素励起有限温度特性の計算• 全電子O(N)でスピン軌道相互作用とノンコリニア磁性を取り扱える計算
コードの開発• 第一原理計算と久保公式による電子散乱過程を考慮した伝導特性計算

ナノサイエンス・デバイス

構造材料
• 目標
• 熱エネルギーを効率的に機械・電気エネルギーに変換する熱電材料開発• 低燃費・省エネルギーに寄与する高比強度軽量材料開発• メゾスケールの内部組織の安定性、微細構造、強度、諸特性の解明、系統的な設計・制御• 自由エネルギー計算、ミクロからメゾ、マクロをつなぐマルチスケール計
算の確立• 計算手法・アプリケーション• 高精度自由エネルギー計算、第一原理計算、フェーズフィールド法などを連成したマルチスケール計算：結晶相・化合物相、粒界・界面・欠陥の安定性・強度特性の予測• アレイジョブ(パラメータを変えた互いに独立で比較的小〜中規模のジョブ)の複数（数十〜数万）実行エネルギー・資源エネルギー・資源
ロードマップ2022における前回のロードマップからのアップデート
2章
1 分野の概要
前回分を踏襲して若⼲修正・追記済．完成．
2 ⻑期⽬標と社会貢献
成果創出加速プログラムの関連課題について記載．富岳NEXTでの⽬標と社会貢献を記
載．完成．
3 課題とその解決に必要な計算⼿法・アプリケーション
富岳と富岳NEXTで必要な計算⼿法・アプリケーションを記載．完成．例として成果創出
加速プログラムの関連課題で必要な計算⼿法・アプリについて記載．完成．
4 ロードマップ図
未完成．全部が集まってから作成予定．

エネルギー・資源エネルギー・資源
4章
1 現在⾏われている課題
富岳での現状課題に修正・加筆済．ほぼ完成．NTChemの最新結果に⼊替え予定．
MATLANTISに関して記載する︖(ENEOSには打診済)．MIに関しても記載する︖(藤井先⽣，原嶋さんには打診済，デバイス分野との兼ね合い)．
2 ⻑期的⽬標と次世代に解決するべき課題
近年求められるようになってきた⽬標と課題に修正・加筆済．完成．
3 課題を解決するために必要なアプリケーション群（要求性能）
必要アプリに関する記載は最新のものに修正・加筆済．⼤規模計算に関するNTChem最新版での取組みと⾼性能計算に関するFS2020での⾼度化結果を付録として追加．要求性能の⾒積り以外はほほ完成．要求性能の⾒積りは依頼済，あるいは今後依頼(⼩林さん，曽⽥さん，岡崎Gの誰か，QCRI・中嶋さん)

生命科学

Roadmap2022「生命科学」・「創薬・医療」
理化学研究所杉田有治(代理: 理化学研究所 小林千草）

2022/10/04

2022年度第１回計算科学フォーラム

生命科学「生命科学」分野• CMSIのGithub repository内のbioブランチに原稿（「生命科学」「脳・神経科学」「創薬・医療」）をアップロード済• 2.4/4.4 「生命科学」• 生体分子シミュレーション: 杉田（理研）, 泰地（理研）, 小林（理研）• AI・機械学習:
寺山（横浜市立）, 松永（埼玉）• BD・実験科学との連携:
宮下（理研）, 森（理研）, 松永 （埼玉）,
池口（横浜市立/理研）, 浴本（横浜市立）• 分子細胞シミュレーション: 河野（量研機構）, 笠原（大阪）• 拡張アンサンブル:
杉田（理研）• マルコフ状態遷移モデル: 池口（横浜市立/理研）, 浴本（横浜市立）• 創薬MD:奥野（京都/理研）, 荒木（京都）(敬称略)• ゲノム解析・遺伝子ネットワークは別に紹介

生命科学「創薬・医療」分野• 2.6/4.6 「創薬・医療」• 創薬MD:• フラグメント分子軌道法:• QM/MM:奥野（京都/理研）, 荒木（京都）望月（立教）, 福澤（星薬科）, 本間（理研）
八木（理研）• 細胞・臓器シミュレーションは別に紹介• 2.5「脳・神経科学」は別に紹介(敬称略)脳・神経科学

前回のロードマップからのアップデート：脳・神経系分野
執筆者・分野• 執筆者• 五十嵐潤（理化学研究所）：脳シミュレーション• 山﨑匡（電気通信大学）：脳シミュレーション• 木村睦（龍谷大学）：ニューロモーフィックシステム• 協力者：加沢知毅（東京大学）：脳シミュレーション、小林泰良（山口大学）：脳シミュ
レーション
• 分野
• 前回、”脳・神経系と人工知能”という分野割りであったが、今回、人工知能の広範な分野への急速な広がりから、神経科学と紐づけた章構成は限界と考え、取りまとめの藤堂先生に相談し、脳・神経系のみに限定した。
• ニューロモーフィックチップの情報を追加した。

脳・神経科学

前回のロードマップからのアップデート：脳・神経系分野
主なアップデート内容• 2!"#$%&'()*+"#,-./$分野の位置づけ、新たな成果、海外動向、他分野とのかかわりについて、改めて情報を収集、精査し、情報を更新した。0123456789:;<=$>?@ABCDEBF• 2!GHIJK社会貢献、課題とその解決に必要な計算手法・アプリケーショ
ン：神経科学分野は前回の内容を概ね踏襲しつつ、富岳による計算結果などの最新の情報を加えて更新。ニューロモルフィックシステムの情報を新たに加えた。
• ロードマップと4章：前回の内容を概ね踏襲しつつ、 ロードマップは2032年を目標に更新。2030年頃に10 EFLOPS(単精度)の計算機で生物学的1秒間、実効効率10%を想定し、いくつかのアプリを見積もった。最大規模の詳細なヒト全脳モデ
ルシミュレーションの場合、740 EFLOPで10分程度で実行との見積もり。

脳・神経科学

前回のロードマップからのアップデート：脳・神経系分野
ロードマップ年代
課題

哺乳類大脳皮質神経
回路シミュレーション

2022 ～
LIFヒト全大脳皮質2024 ～

2026 ～
HHヒト全大脳皮質

2028 ～

2030 ～

2032 ～

MCヒト全大脳皮質
LIFヒト大脳皮質リアルタイム

哺乳類小脳皮質神経
回路シミュレーション

LIFヒト全小脳

HHヒト全小脳
HHヒト全大脳皮質

哺乳類全脳神経回路
シミュレーション

LIFヒト全脳

昆虫全脳リアルタイ
ムシミュレーション

昆虫全脳規模マルチコンパートメント確率的モデル（１００万ニューロン規模）シミュレーション

MCマウス全脳

数百－数万ニューロン規模の神経回路のリア
ルタイムデータ同化

ニューロモーフィック
チップ

材料・デバイス・プロセス・アーキテクチャ・システム・
アプリケーションなど要素技術の研究開発

MCヒト小脳LIFヒト小脳リアルタイム
MCヒト全脳LIFヒト全脳リアルタイム
昆虫全脳規模マルチコンパートメント確率的モデル（１００万ニューロン規模）シミュレーションx10
数百－数万ニューロン規模の神経回路のリアルタイム
データ同化x10
超コンパクト・ローパワー・ハイスピード化と汎用人工知能（AGI）への搭載

創薬・医療創薬・医療

創薬・医療これまでの概要• 分⼦スケールから臓器スケールまでを対象領域
主な⼆つのプロジェクト• ISLiM 次世代⽣命体統合シミュレーションソ
フトウェアの研究開発• 予測する⽣命科学・医療および創薬基盤（SCLS）

創薬・医療今回のアップデート概要• 全体について前回資料からのアップデート情報に更新• 新たな情報としてUT-HEARTについて追記(心臓シミュレーション)• 新たな情報として薬学(計算薬学)を追記• 細胞スケールのうち、１分子粒度モデルを対象としたものは創薬・医療から生命科学に移動創薬・医療執筆者⼀覧• ゲノム(→⽣命科学)
伊東聡 ・ 宮野悟(東京医科⻭科⼤)• 遺伝⼦ネットワーク(→⽣命科学)
⽟⽥嘉紀（弘前⼤）• 細胞シミュレーションの⼀部(→⽣命科学)
海津 ⼀成 (理化学研究所)• 臓器シミュレーション
伊井 仁志 (東京都⽴⼤)• ⼼臓シミュレーション(UT-HEART)
千葉 修⼀ (ジャパンメディカルデバイス株式会社)• 計算薬学
川下 理⽇⼈ (近畿⼤)• HIFU
沖⽥ 浩平 (⽇⼤)

設計・製造設計・製造分野◎構成• 基本的に前回2017年度版を踏襲­ ２章︓全体のまとめ­ ４章︓個別分野の詳細◎とりまとめ担当• R-CCS 大西­ 分野の概要，次世代の課題とその解決に必要な計算⼿法，
ロードマップ，必要な計算資源◎主なアップデート• 分野構成の⾒直し­ アプリ別から産業別に変更­ 連成解析やデータ科学連携の重要性が増加したことを考慮（前回） 熱流体，構造，機械材料，核融合，電磁界，可視化・データ分析（６分野）（今回） ⾃動⾞，ターボ機械，航空機，核融合研究，構造解析，可視化・データ処理（６分野）• 次世代機への要望等を含め，分野の最新の状況を記載­ B/F⽐の維持­ メモリ容量の維持，もしくは増加­ 通信性能の向上（レイテンシの低減，負荷バランスの制御）­ ⾼速通信可能な演算加速装置を多数搭載したFatノード採⽤によるノード数削減を想定した新しい⽅向の研究開発の事例あり

社会科学

計算科学ロードマップ2022・社会科学
理化学研究所・伊藤伸泰
北海道⼤学・野⽥五⼗樹

次の10年間のHPC課題
デジタルツインによるシミュレーションファースト型Society5.0の社会実装、そしてその先へ
これまでに途に就いた技術
経済・交通のマルチスケール・マルチレイヤーシミュレーションkEmotional dynamics Z (t)

社会課題

8
4
0
-4
25
20
15
10
5
0
4
0
-4
-8
8
4
0
-4

TensionDepression

Anger

Vigor

4
0

Fatigue

-4
15
10
5
0

Confusion

Feb.6

Feb.13

Feb.20Feb.27

Mar.5

Date in 2020

Mar.12

Mar.19Mar.26

社会科学

デジタルツインによるシミュレーションファースト型Society5.0の社会実装の課題
ビッグデータのリアルタイム収集と可視化
１．関係各所に分散的に蒐集されているIoTビッグデータを有効なデータに加⼯し転送する技術の実現と標準化
PB/⽇程度のデー
タストリームから
デジタルツインに遅滞なく現状を反映させるために必要なデータに圧縮して転送する
統計処理

２．シミュレーション結果を直感的に伝える可視化技術の実現と標準化
Plateau他のような直感的な可視化を推し進め、シミュレーション結果を直感的に伝える
BIMほかとの連携社会科学

その先に向けた技術開発
１．シミュレーションモデルのふるまいを把握し効率的に最適解を探索する技術

莫⼤なモデルパラ
メータ空間でのシ
ミュレーションモデ
ルの相図を推定・学
習し、最適解探索を
効率化する
AI処理
（量⼦情報処理︖）
PHYSICAL REVIEW A 101, 052340 (2020)

SEKI, SHIRAKAWA, AND YUNOKI

˜ 0 |X̂1 X̂2 |!
˜ 0 " on the ibmqx2 chip. The state |!
˜ 0 " = Û23 (θ1 )|s1,2 "|s3,4 " isFIG. 13. The circuit used for evaluating Re!!0 |X̂1 X̂2 |!0 " = Re!!
generated on the first to fourth qubits. The parts of the circuit corresponding to |s1,2 "|s3,4 " and Û23 (θ1 ) are highlighted with shaded green andblue boxes, respectively. The rotation angles for RY and RZ gates are also indicated below these gates.

２．ゲーム理論・マッチング問題へのHPCの応⽤
correlation functions suffices for estimating E0 . Here, we
evaluate the correlation function !!0 |X̂1 X̂2 |!0 " by using the
Hadamard test as
where
and

Re!!0 |X̂1 X̂2 |!0 " = p0 − p1 ,(D8)

p0 = 21 (1 + Re!!0 |X̂1 X̂2 |!0 ")(D9)

p1 = 21 (1 − Re!!0 |X̂1 X̂2 |!0 ")(D10)

are probabilities of observing 0 and 1, respectively, by measuring out the ancilla (0th) qubit in Fig. 13 [109]. Amongthe correlation functions, X̂1 X̂2 is chosen because CNOT gate
is implemented as one of the basis gates on the ibmqx2
chip. Moreover, since X̂1 X̂2 does not involve qubits 3 and4, operation of Û34 (θ2 ) is not necessary for measurementsof X̂1 X̂2 . Namely, since [X̂1 X̂2 , Û34 (θ )] = 0 for any θ , thecorrelation function can be simplified as
˜ 0 |Û34 (θ2 )† X̂1 X̂2Û34 (θ2 )|!
˜ 0"!!0 |X̂1 X̂2 |!0 " = !!
where

˜ 0 |X̂1 X̂2 |!
˜ 0 ",= !!

(D11)

˜ 0 " = Û23 (θ1 )|s1,2 "|s3,4 ".
|!

(D12)

On the ibmqx2 chip, we implement a circuit that generates
˜ 0 " for measurements. The eSWAP gate corresponding to|!
Û23 (θ1 ) is implemented with the decomposition shown in
Fig. 8, where the controlled-RX gate is further decomposedin the way described in Ref. [85].
Table I shows the probabilities p0 and p1 , and estimated values of Re!!0 |X̂1 X̂2 |!0 " from 16 samples, each ofwhich consists of 1024 measurements. The negative valuesof Re!!0 |X̂1 X̂2 |!0 " imply the antiferromagnetic correlation
between the nearest-neighbor spins. In the ideal (noiseless)the ground-state energy is approximately −1.5J [111]. The
substantial improvement found here over the circuit basedon the hardware-efficient ansatz is highly instructive andsuggests that the construction of quantum circuits based on
the RVB-type wave function, which takes into account the
spin rotational symmetry, is a better strategy to describe theground state (and also excited states) of the Heisenberg modelon quantum computers.
Finally, we comment on quantum simulations of the same
system with the symmetry-projection scheme. Unfortunately,
we have found it difficult to implement the symmetry operators on a real quantum device at present. The difficultyis due to controlled-SWAP (Fredkin) gates, each of which isdecomposed into many CNOT gates and one-qubit rotations,causing formidably noisy results. An efficient implementationof the controlled-SWAP (Fredkin) gate in a quantum device, as
demonstrated in Ref. [112], is thus highly desirable.

TABLE I. Probabilities p0 and p1 obtained from quantum simulations on the ibmqx2 chip. The values on each row are obtained
from 1024 measurements. Ideal (noiseless) results are also shownin the bottom row. Data were obtained on 6 April 2020 (EST)[110].
Sample
1
2
3
4
5
6
7
8
9

p0 (%)
15.43017.96915.62516.30916.01615.43017.57818.45717.090p1 (%)
84.57082.03184.37583.691
83.98484.57082.42281.54382.910

Re!!0 |X̂1 X̂2 |!0 "−0.69140−0.64062−0.68750−0.67382−0.67968−0.69140−0.64844−0.63086−0.65820

地震・津波

地震・津波関連分野• 2017年ロードマップから

2.9 地震・津波• 社会的貢献（科学的知⾒に基づく災害予測のシステム化を⽬指して）• 国レベルでの被害想定＝経験式の組み合わせ＝ばらつきが⼤きいだけでなく、それを⼩さくするために何をすべきかを合理的に検討することが困難• より科学的・合理的な地震災害の想定・予測が必要
これらの状況は現在も同様• その後のコード開発の進展

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n %¼µ»£¢=*u¡¥§¼µ»¢c&4$¢|/¢0¢v:c&N• ポスト京重点検討課題（〜2019年度）

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yTR• 津波や建物等の計算は第２階層でかなり実⽤的な計算が実施可能に• 地震発⽣から地盤震動、構造物応答の計算、地殻変動計算等については「富岳」が必要→富岳加速PA~ÂyI<¤Á

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ロードマップ2017より
総合防災（地震・津波防災）2.9.2 サイエンスの質的変化

地震・津波分野では、従来は、地震発生・地震波伝播・津波伝播・地盤や都市の振動・津波遡上た各現象を独立して扱い、それぞれが閉じたサイエンスとして発達してきた。例えば、地震発生

ば、地震発生に関わる仮説を提案し、それに基づいて断層運動の結果としての地殻変動や地震波

ミュレーションで計算し、観測データとの比較によって仮説を検証することが行われてきた。しか地震・津波

地震・津波関連分野• 富岳加速P（2020-2022年度）• 地震発⽣から地盤震動、構造物応答の統合計算を「富岳」で実施• ロードマップ2017の時点で「富岳」全系
でも厳しいと考えていた計算について、アルゴリズムの⼤幅な効率化等によって、「富岳」で部分的に実現

ロードマップ2017（「次の段階」として）• 問題規模:10 兆⾃由度・120 秒間
200 km × 200 km × 数100m 領域、2.5m メッシュ
0.001 秒 × 120,000 タイムステップ• ケース数︓1• 計算時間︓50 時間• 演算量︓10^23 FLOP = 100,000 EFLOP• メモリ量︓15 PB• ストレージ量/ケース︓1PB• 想定するノード数:200,000「富岳」での実施

Ichimura et al.
(HPC Asia 2022)• 問題規模︓0.32 兆⾃由度・48 秒間
256 km × 256 km × 100 km 領域、128~0.25 m メッシュ
0.005 秒× 9,550 タイムステップ• ケース数︓1• 計算時間︓4時間36分• 演算量︓12.2 PFLOPS x 4 h 36 min = 202 EFLOP• メモリ量︓1.7 PB• ストレージ量/ケース︓数⼗TB• ノード数︓富岳52,992ノード

地震・津波

地震・津波関連分野• 2026年-2031年に実⾏・解決したい具体的な研究課題• 全球スケールの⼤規模マクロ地殻変動シミュレータと、特定地域に絞った⾼解像度ミク
ロ地殻変動・地震動のシミュレータを組み合わせたマルチスケールの3次元地殻変動・地震動シミュレータを開発し、⽇本列島における地震波形データと地表⾯での地殻変動
データの双⽅に整合するマルチスケールモデルを構築する• これにより、⼀定規模の地震が発⽣した後、周囲での地震発⽣の推移を予測できるかを検証するためのシステムのベースになる（地震分野における、重要かつ困難な課題である発⽣予測へ向けた検討が進むと期待される）• 必要な計算機資源の⾒積もり（検討中）• 全球スケールマクロ地殻変動シミュレータ• ⾼解像度ミクロ地殻変動・地震動シミュレータ• ⾼解像度地震動シミュレータ︓ロードマップ2017の内容に相当

気候・気象【気候・気象】前回からのupdate 学術的課題
前回

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今回

4.10.1 気象・気候シミュレーション
執筆者：15名
4.10.1.1 全球⾼解像度シミュレーション（NICAM）
執筆協⼒者：4名
4.10.1.2 全球気候シミュレーション（MIROC）
4.10.1.3 領域気候予測（SCALE）
4.10.1.4 数値天気予報（LA, LFM ,asuca-Va, asuca-LES）
4.10.2 気象・気候モデルにおける物理コンポーネントの精緻化
4.10.2.1 ⼤気モデルの物理プロセス（雲・放射・雷コンポーネント）（SCALE-LT）
4.10.2.2 ⼤気化学（MIROC-CHASER）
4.10.2.3 海洋（COCO/KINACO）
4.10.3 データ同化・データサイエンス（AI、機械学習）（NICAM-LETKF）
4.10.4 世界の動向とハードウェアに求める計算機性能

全旧規模での防災（全球気候）（NICAM）
地域スケールでの気象気候予測（領域気候）（SCALE）
⼤気環境予測（CHASER-LETKF）
データ同化（NICAM-LETKF）

執筆者：７名
執筆協⼒者：３名

気候・気象【気候・気象】前回からのupdate ロードマップ
前回との⽐較
• 今回のロードマップは、前回のロードマップの延⻑線上にあり。
• サイエンス⽬標の⼤きな変化や技術⾰新などがあったわけではない。
• 解像度は数倍細かく、アンサンブル数を増やす⽅向にある。
• 解像度を1/10倍にするには、計算量はざっくり1000倍必要。
今回2032年頃までの科学⽬標の傾向
n ⾼解像度化(実験）サブkmが主流、(LES計算)(開発）5年程度先の解像度（100m以下）がターゲット
e.g. 格⼦サイズは、現在の1/2程度〜1/10未満

n 数値計算⼿法等の精緻化••

新しい⼒学・物理スキームの導⼊
新しい観測データの導⼊

n 積分期間(予報時間)の⻑期化
n アンサンブル数の増加
RANSモデル → LESへ。現在はグレーゾン解像度（1km〜100m）。
これまでのスキームは適さない？ 学術的な進展も同時に必要。

宇宙・天文

計算科学ロードマップの基礎科学分野の更新状況：
宇宙惑星
滝脇 知也

宇宙・天文

研究課題の紹介1.

（ダークマター）⾃⼰重⼒ N 体シミュレーションによる宇宙構造形成の解明

2.

（銀河）⾃⼰重⼒流体シミュレーションによる銀河形成過程の解明

3.

（星団）球状星団におけるコンパクト連星の形成4.

（超新星）Beyond-Boltzmann: ニュートリノ輻射流体計算による超新星爆発メカニズムの解明

5.

（粒⼦加速）相対論的粒⼦計算による超⾼エネルギー現象と粒⼦加速機構の探究

6.

（分⼦雲）分⼦雲形成・破壊

7.

（太陽）輻射磁気流体計算による太陽恒星ダイナモの探求

8.

（プラズマ）プラズマ計算による太陽圏・宇宙空間無衝突衝撃波の研究

もともとは20課題ほどをまとめる予定であった。もう少し原稿を収集したい。

宇宙・天文スペックテーブルから

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参考資料
• 今後のHPC技術の研究開発のあり方を検討するWG (アーカイブ)• https://sites.google.com/view/ngaci/home/sdhpc• 将来のHPCIシステムのあり方の調査研究「アプリケーション分野」(アーカイブ)• https://cs-forum.github.io/hpci-aplfs• 今後のHPCIを使った計算科学発展のための検討会 (アーカイブ)• https://cs-forum.github.io/kentoukai/• HPCIC計算科学フォーラム• https://hpcic-kkf.com• NGACI: 次世代先端的計算基盤に関する白書(ハードウェアロードマップ)
v1.0.0 (2020/11)• https://sites.google.com/view/ngaci/home