ウイルス飛沫・エアロゾル飛散シミュレーションと計算科学の社会貢献
神戸大学大学院システム情報学研究科 教授
理化学研究所計算科学研究センター チームリーダー
坪倉 誠
富岳コロナ対策プロジェクト飛沫感染グループ
2021年度第２回計算科学フォーラム
2021年3月24日 16:00～16:45

飛沫・エアロゾル感染シミュレーション
ウイルスに対する盲目的な恐れ，根拠のない侮りは，ウイルスが目に見えないから．
⚫ ウイルス飛沫の飛散，拡散経路を，空気と粒子の運動シミュレーションで予測する．
⚫ スパコン富岳の能力を活用して，詳細な物理モデル（蒸発，壁付着等）を用い，様々な状況や条件を調べ，感染リスク低減のための対策を検討する．
⚫ 目に見えない飛沫を可視化し，社会に発信することで，飛沫に対して正しい理解と感染予防の啓発を行う．
⚫ 闇雲に恐れさせず，必ずリスク低減のための対策と対にして発信する．
⚫

咳時の飛沫の粒径分布
エアロゾル

C.Y.H. Chao et al./Aerosol Science 40(2009)122-133

飛沫2

合唱活動での対策提案

オフィスでのパーティションの効果

満員電車内での窓開け換気の効果

二重マスクの効果

マスクの装着の重要性

歩行時のソーシャルディスタンス
飲食時のリスク評価

コンサートホールでのリスク

小学校での窓開け換気

路線バス

ウレタンマスクの問題

マスクの素材の影響とフェースシールドの効果

3

基本アルゴリズムの概要
基礎方程式（Navier-Stokes）

U F G H+++=0t
x yz   u U =  v  w  e uu 2 + p −  xx vu −  xy
F =
wu−xz
V2T  (e +)u + pu − k− u xx − v xy − w xz 2x𝑝 = 𝜌𝑅𝑇

Algorithm

Numerical methodTimeadvancement

Implicit

Unified Time Stepping Scheme + LUSGS

Convectiveterms

Roe scheme

Roe Low Mach Fix – Preconditioning Roe

Reconstruction

MUSCL

5th order (Multi-dimensional limiting)Viscous terms

2nd Central difference4飛沫シミュレーションの概要
Flow Solver
Eulerian Meshtime stepping

Conservation Equations

Lagrangian Particles

Navier-Stokes
𝜕U𝜕𝑡+ 𝛻 ⋅ 𝐅 = S,𝑆𝜌𝑌𝑘 = −𝑊 - Average molecular wt of the gas phase
𝑊𝑉 - Molecular wt of water vapor
𝑃𝑠𝑎𝑡 - Saturated vapor pressure
𝑌𝑉,𝑠 - Vapor surface mass fraction
𝑌𝑉 - mass fraction of vapor in the far field.
𝑋𝑉,𝑠 -Mole fraction of vapor at droplet surface
Sc – Schmidt number
Pr – Prandtl number

1 𝑑𝑚𝑑,𝑘∑
Δ𝑉 𝑛 𝑑𝑡

Spray equations
Particle tracking

Species transport

Wall Reflection Model

Evaporation Model

Particle Motion Model

1/2

𝑆ℎ = 2 + 0.55𝑅𝑒𝑠 𝑆𝑐 1/3

𝑌𝑉,𝑠 − 𝑌𝑉𝐵𝑀 =1 − 𝑌𝑉,𝑠𝑌𝑉,𝑠 =𝜌𝑑 𝑑𝑑2𝜏𝑑 =18𝜇

𝑋𝑉,𝑠𝑋𝑉,𝑠 + 1 − 𝑋𝑉,𝑠 𝑊/𝑊𝑉

𝑋𝑉,𝑠 =𝑃𝑠𝑎𝑡
𝑃5

解析ソルバーCUBEの概要
複雑流体・構造現象を大規模計算するための共通基盤シミュレーションフレームワーク• 階層直交格子有限体積法• 流体解析にはLESを採用した高精度解析• 熱流体運動・構造変形・化学反応が共存する複雑現象場に対してスケーラブルな連成アルゴリズム••

トップダウンに全体構造が見渡せる統一的データによる偏微分方程式解法
流体と構造を連続体として統一的に扱える基礎方程式

プログラムの特徴• Building Cube Method (Nakahashi et al., 2003)•

プロセッサ単体性能の向上と超並列環境に適したデータ構造•

複雑形状や移動境界に適した境界処理•

産業界で用いられているCADデータ（部材間ギャップ，重なり，厚み無し等）に対応した高速なメッシュ作成• Immersed Boundary Method (Fadlun et al., 2002, Rahul et al., 2020)• Dirty CAD treatment (Onishi et al., 2013)6スーパーコンピュータ「富岳」
⚫
⚫

⚫
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⚫
⚫

相理論演算性能：488PFLOPS（倍精度）
LINPACK実行性能：442.01PFLOPS（82.3%, 2020秋）
総ノード数：158,976個(京の約2倍)（384ノード×396ラック＋192ノード×36ラック）
ノード単体性能：3.072TF(京の約24倍)⚫ 命令セットアーキテクチャ: ARMv8.2-A SVE 512bit⚫ 計算コア数: 48 cores (+ 2 for OS)(京の6倍)⚫ メモリとバンド幅: HBM2 32 GB(京の約2倍), 1024 GB/s(京の約16倍)
インターコネクト: Tofu Interconnect D
四冠達成(二期連続)：ISC(2020) と SC(2020)⚫ Top500(442.01PFLOSP)

Fujitsu A64FX

⚫
⚫

⚫

⚫

Supercomputer FUGAKU

Peta
Tera

Giga
Mega
Kilo
[year]

富岳ヴァーチャルツアー

密行列連立一次方程式
LU分解
粗行列連立一次方程式
共役勾配法

HPL-AI(2.00EFLOPS)⚫

⚫

Trend of world-fastest supercomputers

HPCG(16.00PFLOSP)⚫

⚫

[FLOPS]
Exa

AI性能

Graph500(102.95TFLOPS)⚫

グラフ探査性能（データ処理）

7

富岳チューニング状況（単体ノード性能）
圧縮性・単相流・キャビティ流れ・コールドフロー• 流束計算：Roe_LM• 粘性項：2次精度中心差分• 時間進行：RK3NODT• 時間ステップ：500
キューブ内のセル数をもっと増や• 内部反復回数：1
すことでノード性能の向上は期待できるが，その分，複雑形状に対• キューブ数：2x24x2=96する汎用性が犠牲になる．
• セル数/キューブ：16x16x16• 総セル数：96x163=393,216• 袖領域幅：2• 境界条件• 天井面：流速規程，その他の壁：滑り無し• コンパイルオプション• -Kfast,ocl,openmp,preex,simd=2,mfunc=3

時間積分ループの性能
実行時間

1CMG

38.40 s1ノード

10.67 s1ノード使用時• 1CMG比 3.59倍の性能向上• 演算ピーク性能比 6.38%()内はピーク比

演算性能[GFLOPS]

3.59倍

1CMG及び1ノードの実行時間の比較

メモリスループット[GB/s]

59.96 (7.09%) 3.54倍

48.44 (18.92%)

215.84 (6.38%)

171.90 (16.78%)

8富岳チューニング状況（並列性能）
圧縮性・単相流・キャビティ流れ・コールドフロー• 流束計算：Roe_LM• 粘性項：2次精度中心差分• 時間進行：RK3NODT• 時間ステップ：500• 内部反復回数：1• キューブ数/ノード：2x48x2=192• セル数/キューブ：16x16x16• セル数/ノード：192x163=786,432
1ノード実行時のキューブ配置(2x48x2)

ノード数

総セル数

1
786,432
64
50,331,648
128
100,663,296
256
201,326,592
512
402,653,184
1,024
805,306,368
4,096 3,221,225,472
8,192 6,442,450,944
16,384 12,884,901,888
27,648 21,743,271,936

経過時間GFLOPS

ピーク比

スケーリング

25.48 s0.18
26.56 s11.16
26.72 s22.18
26.94 s44.00
26.92 s88.09
26.86 s 176.55
27.05 s 701.37
27.07 s 1401.68
27.24 s 2785.88
27.98 s 4575.74

5.38 %
5.16 %
5.13 %
5.09 %
5.09 %
5.10 %
5.07 %
5.06 %
5.03 %
4.90 %

100.00 %95.94 %
95.37 %
94.57 %
94.67 %
94.87 %
94.22 %
94.15 %
93.56 %
91.07 %

ウィークスケーリング (経過時間)

2ノード実行時のキューブ配置(2x96x2)
ウィークスケーリング (FLOPS)

Y方向に領域を拡張

4.5PFLOPS
217億セルを実現
4プロセスで分割

8プロセスで分割

9富岳チューニング状況（演算カーネル性能）
各カーネルの1CMG性能()内はピーク比

対流項

粘性項

キューブ数

96
20.09 秒96
8.36 秒82.78 GFLOPS(10.78 %)58.34 GFLOPS (7.62 %)13.34 GB/s (5.21 %)62.46 GB/s (24.40 %)3.22 %

15.24 %

実行時間FLOPS
メモリスループット

L1Dミス率*

L2ミス率*

0.74 %

各サイクルの処理内容の内訳

3.19 %

L1Dミス率が高く、キャッシュがうまく使えていない(*) ミス率=ミス数
ロード＋ストア命令数

メモリスループットに対して演算性能が高い → 演算ネックの状態

粘性項

対流項

4命令コミット

4命令コミット
1命令コミット

演算待ちが多い

浮動小数点演算待ち
整数演算待ち浮動小数点L1Dキャッシュアクセス待ち

演算効率の改善が必要

1命令コミット
浮動小数点演算待ち

キャッシュアクセス待ちが多い

浮動小数点L1Dキャッシュアクセス待ち
浮動小数点L2キャッシュアクセス待ちキャッシュ利用効率の改善が必要

10会話，歌唱，咳時の飛沫の飛び方の比較
通常に会話している時や歌を歌っている時の飛沫の飛び方は、咳とどのように違うのか？
••••

会話は、英語でone, two, three, …, tenを5.5秒で発話し，それを繰り返す（1分で約9000個の飛沫・エアロゾル）
歌は、大きな声でone, two, three, …, tenを5.5秒で発話し，それを繰り返す（1分で約25000個の飛沫・エアロゾル）
咳は強く２回する（総計3万個程度の飛沫・エアロゾル）
色は飛沫のサイズ（赤：百ミクロン，青：0.5ミクロン）

通常会話の場合歌を歌っている場合

強い咳を二度した場合

Duguid, J. P. "The size and the duration of air-carriage of respiratory droplets and droplet-nuclei." Epidemiology & Infection 44.6 (1946): 471-479.
Zhu, Shengwei, Shinsuke Kato, and Jeong-Hoon Yang. "Study on transport characteristics of saliva droplets produced by coughing in a calm indoor environment." Building and environment 41.12 (2006): 1691-1702.

11マスク素材の違いが飛沫飛散に与える影響
マスク素材のフィルター捕集効果と通気性能の関係：実験計測結果（豊橋技科大）• 通気性とフィルター捕集効率（素材そのものの性能）の関係．（シミュレーションの計算条件として利用）• 傾きが大きいほど，息苦しくなくて捕集性能が高い素材
マスクフィルタ―を円管に取り付け，フィルタ―上流と下流の粒子数をパーティクルカウンター（飛沫の数を計測する装置：粒子直径0.3μm～10μm ）を用いて計測する．
（面速度：3.8cm/s～3.8m/s)
フィルタ―内外の粒子数からフィルタ効率を求める．

良い同時にマスク前後の圧力損失も計測す
る．流量 3.8L/min～52.5L/min

性能悪い

パーティクルカウンター
カノマックス Model 3889良い通気性

悪い12

提供：豊橋技科大，協力：理研・神戸大・京工繊大・阪大・大王製紙

マスク素材の違いが飛沫飛散に与える影響
マスク装着時の実効性能について• マスク装着時の通気性能（実際にマスクを装着した際の性能）とマスク捕集性能（実際にマスクを装着した際の性能）の関係

良い

100%
N95

90%

N95
不織布⑤-3性能

マスク捕集効率80%

Yシャツ2枚不織布①

不織布⑤-1
不織布⑤-470%
60%

Yシャツ3枚布マスク①

不織布⑥-2

Tシャツ３枚50%
布マスク（ガーゼ）40%

不織布②30%

ウレタン①20%

Tシャツ２枚

10%

悪い

不織布⑧

Tシャツ1枚布マスク（解析）
不織布（解析）ウレタンマスク（解析）Yシャツ1枚N95（解析）

0%
00.5

11.5

22.5

33.5

4 8.5

99.5

10

マスク圧力損失 [Pa]

良い通気性悪い13

提供：理研・豊橋技科大・神戸大，協力：京工繊大・阪大・大王製紙

マスク素材違いの影響
素材の違いにより飛沫の飛び方
ウレタンマスク

不織布マスク①布マスク（綿）マスク

不織布マスク②

黄：隙間放出
赤：マスク・顔付着
青：マスク透過布マスク（ポリエステル）マスク

N95

14

マスクの素材の影響について
不織布マスクと手作り布マスクの比較• 粒径ごとのマスク透過率
不織布マスク

手作り布マスク（ポリエステル相当）

手作り布マスク（綿相当）

粒径（ミクロン）
隙間放出（個）

マスク透過（個）

マスク
顔付着

（個）

隙間放出含む

エアロゾル

不織布
隙間放出
マスク透過マスク
顔付着飛沫• 不織布の方が手作りマスクより，飛沫の粒子数でみた場合の全般的な性能（赤）は高い．ただし飛沫の体積でみるとどちらも8割の飛沫が捕集されており，布マスクでもリスク低減効果は期待できる．
• 布マスクは不織布マスクより空気抵抗が少なく，その分マスクのフィルタ部分に入る（緑・赤）粒子も多い．一方，不織布マスクはフィルタの空気抵抗が大きいため，隙間からの漏れが多い．
• 両者ともエアロゾル粒子は全体の約40～50%程度が漏れる。

布(ポリ)

不織布
ポリ相当
綿相当

15

ノーズフィッターの効果について
不織布マスクの付け方による性能の違いについて• 鼻の金具（ノーズフィッター）の効果
流体計算前に有限要素法でマスクの変形を求める（流体計算中はマスクの変形は固定）
100%[タイトフィット]金具を鼻の形状に沿って変形させて装着する．目元は概ねマスクと接触している．

90%
80%
70%

飛沫の捕集効果
85%
69%

60%

50%
40%
[ルーズフィット]金具を鼻に沿って折り曲げずにそのまま装着する．

30%
20%
10%

0%

16

提供：理研・豊橋技科大・東工大，協力：京工繊大・阪大・大王製紙

二重マスクの効果について二重マスクの効果について

飛沫の捕集効率①

不織布1枚（ルーズフィット）

不織布1枚（フィット）

100%
90%

89%

81%

80%
70%②69%

60%
50%
二重マスク
不織布（フィット）+ウレタン

40%

30%
20%
10%
0%

①ルーズフィットの状態から二重にして一枚目をフィットさせると考えると20%の性能向上．
②もともと一枚目をフィットさせていた状態と比較すると8%の性能向上③ノーズフィッターをタイトフィットさた一枚と比較すると4%の性能向上

17

提供：理研・豊橋技科大・東工大，協力：京工繊大・阪大・大王製紙

二重マスクの効果について二重マスクの効果について
不織布1枚ルーズフィット（69%）

不織布1枚フィット（81%）

二重マスク（89%）
不織布（フィット）+ウレタン

不織布1枚タイトフィット（85%）

赤：マスクで補足
青：マスクを透過
黄：隙間からのもれ

マスクを二重にしても性能が単純に足し算になるわけではない．フィルタ性能が向上する分，顔やマスク間の隙間からの漏れが発生する．
結果的に性能の良いマスクを１枚，タイトに装着することとあまり性能は変わらない．
18

提供：理研・豊橋技科大・東工大，協力：京工繊大・阪大・大王製紙

ソーシャルディスタンス再考
皆さんに知って頂きたいこと
通常の会話に対して，歩行時の会話や運動時は，飛沫・エアロゾルの飛散の様子が大きく異なります．歩行時は，後方に飛沫が集中する領域が発生し，その大きさは通常の会話時に対して大きくなります．また，そのサイズは歩行速度が速くなると大きくなります．
~1.5m~1m to 1.5m

エアロゾル
（5ミクロン以下）~2-3m~2m

飛沫(10~100ミクロン)~0.5 to 1m~0.5 to 1m

~2m

~0.5m

~2-3m

~1 to 1.5m

飛沫(100ミクロン以上)~ 0.5 to1m

•

~1.5m

19

提供：理研・豊橋技科大・神戸大，協力：京工繊大・阪大・大王製紙

ソーシャルディスタンス再考
マスクの効果• マスク無し（左）とマスク有り（右）の比較

20

提供：理研・神戸大，協力：豊橋技科大・京工繊大・東工大・九大

ソーシャルディスタンス再考
静止時に対して歩行時の飛沫の飛び方はどのように変わるでしょうか？
• 時速2.3km, 4.6km, 9.2kmで歩行しながら会話した場合の飛沫の飛び方を比較

21

提供：理研・神戸大，協力：豊橋技科大・京工繊大・東工大・九大

濃度減衰法による換気量評価（エアロゾルに対するリスク評価）
カラオケ店での換気量の計算(ACの効果)室内濃度: C
初期濃度: C1

給気: Q[m3/h]Concentration:C0

Case 1 (AC off)

Case 2 (AC on)

排気: Q [m3/h]

室容積: V [m3]室内発生: M [m3/h]

瞬時一様拡散を仮定するとある時刻での室内濃度は…

𝐶 = 𝐶0 + 𝐶1 − 𝐶0 𝑒

𝑄−𝑉 𝑡

𝑄
𝑀−𝑉 𝑡+1−𝑒
𝑄

初期値としてトレーサーガスで部屋を満たし，その減衰を計測
3000

換気回数[回/h]=Q: 換気量[m3/h]
V: 室容積 [m3]25002000

C-Co [ppm]𝐶 − 𝐶0 =𝑄− 𝑡
𝐶1 − 𝐶0 𝑒 𝑉

1500

y = 2409e-10.48x

1000
500
000.050.10.15

0.2

time [h]

0.25

0.3

0.35

0.4

22

通勤列車における換気評価と対策
通勤列車内における窓開けとドア開閉による換気効果の評価••••

走行する列車内の窓開けによる換気性能と，駅停車時におけるドア開閉による換気効果について調べる．
列車走行時の車速は時速80キロ，混雑時を想定して乗客229人を配置
エアコン設定は，空調戻りに達した新鮮・汚染空気量を空調吹出に時々刻々フィードバックして設定
窓は，車両片側2か所（計4か所），ドア開閉は片側のみ4か所を想定．ドアは2秒で開き，3秒で閉じる．

窓開け条件

流れの境界条件
空調吹出

空調戻り
94 [m3/min]

120 [m3/min]
内新鮮外気26

車両進行方向・窓開け箇所と量
車両中央部の2か所（左右計4か所）を，5，10，
15，20cm下方に開く

ドア開閉条件80 [km/h]

ドア隙間** ドア周囲に静圧境界を設定(参考) 古賀,東日本旅客鉄道(株)向けE235系車両用空調装置の特長とメンテナンス性向
上, 三菱電機技報, Vol.92(7), pp.410-413, 2018.

・片側のドアのみ開閉
・開閉のタイミング
0~10 [s]：静止
10~12 [s]：ドア開
12~42 [s]：静止
42~45 [s]：ドア閉
45~ [s]：静止
提供：理研，協力：国交省・豊橋技科大・鹿島建設

23通勤列車における換気評価と対策
車内の換気の様子（色は換気率）:• 車内の空気に新鮮空気（外気）が含まれる割合．混雑時，窓を開けることで車内の換気が促進される．換気は車内上面の中央から後方にかけて進んでいく一方，前方空気はややよどみ気味．
全ての窓を閉めた状態（エアコンのみ）

窓開け20cm

窓開け10cm

3000.00
2500.00

実換気量[m3/h]

列車内汚染空気の減衰（対数）

1.00

窓閉め

2000.00•

1500.00
1000.00
500.00

窓開け
（5cm）

0.00

0.10
0.0

2.0

時間 [分]

4.0

6.0

車両全体

窓閉め

窓開け
（5cm）

窓開け
（10cm）

窓開け（15cm）

窓開け（20cm）

1320.60

1763.512112.842394.26

2644.40

窓開け量にほぼ比例して実換気量が増えている．窓閉めでは1時間に10回（約6分に1回）換気されている

提供：理研，協力：国交省・豊橋技科大・鹿島建設

24

通勤列車における換気評価と対策
車内の換気の様子（色は換気率）:• ドア開閉による換気の様子．ただし，ドア開閉時には列車は停止条件であることに注意．
• ドアが開いた瞬間，車内の空気がドア下側から排出され，車外の空気がドア上側から入り込んでいる様子がわかる．
列車ドア入口付近空気は勢いよく交換されるが，ドア閉め後に再び一定の濃度になるように攪拌され，窓開け5cmの結果に近い解となり落ち着く．
1.00

列車内汚染空気の減衰（対数）[-]

窓開け5cm

ドア開閉

ドア開

ドア閉

窓閉め
窓開け（5cm）
窓開け（10cm）
窓閉＋ドア開閉

0.50
0.0

0.5

1.0

1.5

時間 [分]••

ドア開閉による換気量（約1.4分間の評価）は，窓開け約5cm相当
窓を閉めて2分間隔で停車する列車と，5cm窓を開けて20分間隔で停車する電車の換気性能はほぼ同じ．
提供：理研，協力：国交省・豊橋技科大・鹿島建設

25

社会活動の再開に向けて合唱活動での感染リスクを下げるためには？
•

音楽活動の中で合唱は最もリスクが高いものの一つ
通常状態

参加者を半分（距離）• 漏れ出たエアロゾルは前方に運ばれる• 全員が合唱することで後ろから前への弱い流れ • 距離をとることで，直接飛沫がかかるリスクは減少が誘起• エアロゾルの拡散は人が減ることで弱まる• 飛沫については前列に高い感染リスク• エアロゾルについては人の発熱によるサーマル
プルームでより速く拡散

参加者を半部にしてマウスガード着用• マウスガードをすることで，飛沫・エアロゾル共に遠くに飛ぶ効果を抑制

26

社会活動の再開に向けてコンサートホールにおける実換気量の評価と空気質の調査• 2000人程度の定員の実際の多目的ホールを対象 (14000m3).
• 満席状態での観客，オーケストラピット，ステージの人体発熱や，ステージライトからの発熱，及び客席下のエアコン吹き出しを含む空調状態を再現．
InletsVelocity (m/s)

Stage inlets

0.261

Inlets on 1st&2nd Floor under Chairs

0.136

Square Inlets on 2nd Floor

1.25

Inlets on 3rd Floor under Chairs

0.192

Inlets on 4th Floor under Chairs

0.151

Anemo

1.111/0.278

Outlets

Velocity (m/s)

Stage Outlet-1.404

Seating Area Outlets-0.21227

社会活動の再開に向けて
設計換気量と実換気量の比較• 設計換気量• 新鮮空気流量66,310m3/h• ホール体積：32,661m3• 換気時間1773秒• 実換気量• 1200秒まではほぼ設計換気量で推移• その後一様拡散性状へ移行

ホール内仮想スカラーの推移（汚染:1，新鮮:0）

客席と比較してステージ上の換気がやや悪いが全体的に良好な換気が維持されている

28

まとめと課題⚫ シミュレーションによる飛沫感染に関するリスク評価と対策を社会に情報発信⚫ 富岳の計算資源により，数多くのケースに対して社会が求めるタイミングで迅速に発信⚫ 飛沫感染の理解とその対策に対する啓発に貢献⚫

テレビ・ラジオ：250件，新聞：260件，ウェブ記事：1030件（3月12日現在）⚫ 人は結局，見たいものしか見ない？

発信した内容に対してメディアが報道する内容は限定的（報道以外にも色々やってます）⚫ 数値に対する解釈は人により大きく異なる（フェースガードはOK?NG?）⚫ シミュレーションに対する勝手な誤解（〇〇だから信用できない）⚫ 富岳をつかったからこその誹謗中傷（富岳でそんなことするな）⚫ 現在のシミュレーションの限界⚫ 入力条件（飛沫の発生数やマスクの流体特性）は実験に頼っている⚫ 発症リスクについては言及が難しい（体内に取り込まれる飛沫の数や量のみの評価）⚫

29

本活動に関連した産学官連携
ステアリングメンバー

National Univ. of Singapore

協力メンバー

行政機関
Kobe
30

謝辞
• 「新型コロナウイルス対策を目的としたスーパーコンピュータ「富岳」の優先的な試行的利用について」（文部科学省/理研）• 「スマートライフ実現のためのAI等を活用したシミュレーション調査研究」（内閣官房）• 「新型コロナウイルス感染症対応HPCI臨時公募（課題番号hp200154）（東大Oakbridge-CX）」（HPCI）

31