計算科学技術部会 ニュースレター 第 36 号
AESJ-CSED NEWSLETTER (No.36)

September 2021

離散要素法シミュレーションによる粉体混合器内の固体粒子の可視化

日本原子力学会 計算科学技術部会
ニュースレター 第 36 号
2021 年 9 月

1.

巻頭言2021 年度 部会長 鈴木 喜雄 氏

2.

12020 年度 計算科学技術部会 部会賞 贈賞報告3
3.

2021 年春の年会 計算科学技術部会全体会議 開催報告

10
4.

2021 年度 計算科学技術部会 役員紹介

115.

2021 年秋の大会 計算科学技術部会全体会議 開催案内

13
6.

2021 年秋の大会 計算科学技術部会 一般セッション開催案内

14
7.

2021 年秋の大会 計算科学技術部会 企画セッション開催案内

16
8.

一言一語 「DX 時代の人材育成と研究開発」（株）原子力エンジニアリング 巽 雅洋 様

9.

17

講習会・ワークショップ等の開催報告・連絡事項等

26
10. 年間予定

27
編集後記

28

表紙図提供：横山 莉奈子（2020 年度

氏（東京大学）

計算科学技術部会 CG 賞）

原子燃料の製造工程には、粉体である原子燃料と添加剤を均一に混合する粉体混合プロセスがある。
原子燃料製造に限らず、産業では多数の製品が粉体混合プロセスを経て製造される。本研究では、産業で広く使用されているコンテナブレンダーを対象とした。コンテナブレンダーはエンジニアの経験に基づいて運転条件が決められており、まだ最適な混合条件が明らかになっていなかった。そこで、本研究では、Discrete Element Method を用いて、コンテナブレンダーの運転条件の最適条件を検討した。図は粉体混合時のスナップショットである。計算の結果、主な混合メカニズムは移流混合であることが示された。また、回転軸の角度を調整することにより混合効率を向上させられることも示さ
れた。

巻頭言
計算科学技術部会部会長挨拶

国立研究開発法人日本原子力研究開発機構

鈴木 喜雄
日本原子力学会計算科学技術部会は、2002 年に発足し、今年で 20 年目を迎えることとなりました。部
会員数は、発足当初の 170 名程度から、250 名程度まで増加しております。これまで部会活動の活性化にご支援・ご協力いただきました部会員の皆様に厚くお礼申し上げます。
一昨年度、昨年度におきましては、計算科学技術部会は、特に、Joint International Conference on
Supercomputing in Nuclear Applications + Monte Carlo 2020（SNA+MC2020）の主催という、これまでに経験のない役割を担い、本国際会議を成功させるために尽力してまいりました。コロナ禍という開催が難しい状況の中、様々な開催方法を検討し、会場に参集しての開催は断念することとなりました
が、プロシーディング集の発行という形で無事開催することができました。部会員の皆様をはじめ、本国際会議の開催に従事いただきました関係者の皆様におかれましては、多大なご協力を賜りましたこと、この場をお借りしまして感謝申し上げます。
今年度は、特に、計算科学技術部会の HP の向上を予定しております。HP のレスポンシブ対応を実施
するとともに、原子力理解活動の一環として、部会員の方からお送りいただいている CG コンテンツ等のデータを HP から提供可能とする予定です。直感的に分かりやすい CG コンテンツ等のデータを提供することにより、原子力分野の研究になじみのない方に対しても、それら研究に興味を持っていただくとともに、理解を促進していただけることを期待しています。
このような活動は、近年世界的に検討が進められているオープンサイエンスへの取組の一つと考えています。オープンサイエンスは、研究者であってもなくても、世界中の研究データやプログラム等にネッ
トワークを介して自由にアクセスできるようになることで、科学技術の更なる進展を促すための概念です。特に、コンピュータプログラムやデータベースのみならず、データそのものが極めて重要な資産と見なされるようになってきており、国内外において、データの利用推進に対する取組が広く検討されるようになっています。
国外では、2004 年に OECD 科学技術大臣会合において、研究データに関する声明が出され、米国や EU
において、オープンサイエンス推進のための作業部会が設置されたり、ガイドラインが策定されたりし1

てきています。私が委員を担当している OECD NEA データバンク（以降、データバンク）の運営委員
会（MBDAV）においても、2020 年にオープンサイエンス検討のためのタスクフォースが設置され、現在議論が進められているところです。
データバンクでは、データバンク加盟国（現在は 27 カ国）によって開発されてきた原子力分野のコン
ピュータプログラムやデータベース約 2700 が管理されています（https://www.oecd-nea.org/dbcps/）。
データバンク加盟国の登録機関に所属している方はこれらコンピュータプログラムやデータベースの利用申請を行うことができます。日本も加盟国となっていますので、データバンクへの機関登録の手続
きを行うことで利用申請することができます（https://ccse.jaea.go.jp/research/nea-databank/）。今後は、国外の機関が有するコンピュータプログラムやデータベースに加え、データそのものも、より簡便に利用できるようになることが期待されます。
国内においても、オープンサイエンスに対する様々な取組が進められています。内閣府により、2015 年に「国際的動向を踏まえたオープンサイエンスに関する検討会」報告書が作成され、2018 年に「統合イノベーション戦略」が提案されました。統合イノベーション戦略には、国立研究開発法人は 2020 年度末までにデータポリシーを策定するよう記載されています。例えば、日本原子力研究開発機構（以下、原子力機構）では、「研究データの取扱いに関する基本方針」が 2021 年 3 月に策定され、HP で公開されています（https://www.jaea.go.jp/about_JAEA/data_policy/）。これまで、原子力機構で開発されてきたコンピュータプログラムやデータベースについては、PRODAS（https://prodas.jaea.go.jp/）から情報検索することができ、高度情報科学技術研究機構の原子力コードセンター（http://www.rist.or.jp/nucis/）
を通じて利用申請することができますが、今後は、データそのものを利用できる環境も少しずつ整備されていくものと思われます。
このように、原子力分野におけるコンピュータプログラムやデータベースについては、利用推進体制が十分に構築・運用されており、データそのものの利用についても様々な検討が進められています。コン
ピュータプログラムやデータベースの利用推進に加えて、データそのものの利用推進を進めていくこと
は、誤用や悪用のリスクを十分に考慮していく必要もあるとは思いますが、今後、科学技術の進展により大きく貢献するものと思われます。特に、計算科学技術部会における活動については、原子力分野を中心に様々な分野における計算科学技術の進展に少しでも役立つことを願っています。
最後に、新型コロナウィルス感染症パンデミック収束の見通しがまだ不透明な中、皆様におかれましては、不安やストレスなどあるかと存じますが、ご自愛のほどお願い申し上げます。

以上2令和２年度
計算科学技術部会

計算科学技術部会

部会賞

贈賞報告

表彰小委員会委員長 光安 岳（株式会社日立製作所）

選考経緯
令和 2 年 12 月 25 日（金）を締め切りとして、部会メーリングリストおよび部会ホームページ
を通して、本年度部会賞候補者の募集を行いました。
令和 3 年 1 月 13 日（水）に表彰小委員会を開催し、推薦者の推薦書、業績（論文、予稿、部会のセッションでの聴講者の評価シート等）をまとめた資料を基に、慎重に審議致しました。。その結果、部会功績賞 1 件、部会業績賞 1 件、部会奨励賞 2 件、部会 CG 賞 2 件、部会学生優秀講演賞 5 件の受賞候補者を決定致しました。その後、受賞候補者が受賞条件を満たしていることを確認し、受賞者として確定致しました。結果は以下の通りです。

部会功績賞
計算科学技術分野において幅広くかつ顕著な貢献のあった個人を対象とし，毎年 1 名以内とする。

受賞者名：山本
業績名章夫

氏（名古屋大学大学院）（0116163）：「計算科学技術を活用したシミュレーションの研究・人材育成活動および計算科学

技術部会への貢献」(英訳) Research and Personnel Training Activities on Simulation using Computational
Science and Engineering and Contributions to CSED
贈賞理由：
山本章夫氏は、長年にわたり原子炉物理分野を中心に核設計手法の高度化、感度解析および不確実さの定量化、並列計算および分散計算を用いた大規模シミュレーション、炉内燃料の最適化に関する研究開発を精力的に進めている。これらの研究は計算科学技術と深く結びついており、計算科学分野の発展に大きく貢献している。原子力規制人材育成事業において、解析コード等を用いた演習を通して、複雑な物理現象、予測モデルの限界や解析コードの適正な使用範囲・限界の理解を深めることで、解析コードの長所だけでなく短所も理解して研究・開発・使用できる人材を育成している。さらに、計算科学技術部会においては、2011 年度～2013 年度まで副部会長、2012 年度は企画小委員長を兼務し、部会長を補佐しながら、部会全体の運営に尽力した。2014 年度には部会長を務め、部会の活性化に貢献した。
以上の理由から、部会功績賞を贈呈することを決定した。
3

部会業績賞
計算科学技術分野において顕著な学術または技術上の業績のあった個人またはグループ（連名）を対象とし、毎年 2 件以内とする。原則として、当該年度の応募締切日時点で、学会和文論文誌あるいは英文論文誌のいずれかに、論文が掲載されていることを条件とする。

受賞者名：システム計算科学センター（日本原子力研究開発機構）
業績名：「原子力分野における計算科学技術の研究開発の主導と部会運営への継続的支援」(英訳) Pioneering R&D on Computational Science and Engineering in Atomic Energy R&D
fields andContinued Supports to CSED

贈賞理由：
日本原子力研究開発機構・システム計算科学センター（CCSE）は、その前身である日本原子力研究所・計算科学技術推進センターの時代より、原子力研究開発における計算科学技術の研究開発を先導してきた他、日本原子力学会計算科学技術部会の活動及び運営を支援し、数多くの部会運営
委員長（6 名）を輩出してきた。主な活動業績は以下の通りである。
・地球シミュレータ利用支援のため、「原子力分野における地球シミュレータ共同研究プロジ
ェクト」を組織し、その運営及び支援事務局を担当し、多くの成果創出に貢献した。特筆すべき成果としては、当該組織体の成果が国際会議 Supercomputing にて表彰される HPC 分野で最も権威のあるゴードンベル賞に 2 年連続でノミネートされた。
・原子力分野における計算科学による研究開発をメインテーマとする唯一の国際会議 SNA＋MCを 2010 年、主催（原子力機構主催、学術総合センター、27 ヶ国 377 名参加）した他、2020 年（幕張メッセにて開催予定だったが緊急事態宣言下、プロシーディングス公開のみとなった）は、計算科学技術部会主催に対し、原子力機構・基礎工センターと共に支援し事務局を主導した。
・スーパーコンピュータの発展に伴い、原子力分野やその他一般のユーザーの利便性を図るた
め、複数の基盤ソフトウエア（例：EigenK, QPBLAS, PBVR 等）を研究開発し公開した。
以上、CCSE は原子力分野における計算科学技術の発展に資するため、様々な活動を行ってきた。以上の理由から、部会業績賞を贈呈することを決定した。

部会奨励賞
部会奨励賞：計算科学技術分野において顕著な学術または技術上の業績のあった、おおむね 40
才まで（当該年度 3 月 31 日において）の個人を対象とし、毎年 3 名以内とする。少なくとも、応
募締切日時点で学会が主催ないしは共催する国内外の会議等で口頭発表の実績を有していること
4

を条件とする。

受賞者名：ドゥアン グアンタオ
業績名氏（東京大学）（0239481）：「固気液三相流シミュレーションのためのラグランジュ法に基づく混相流解析手法の開発」(英訳) Development of a new Lagrangian multiphase particle method for simulations of
gas-liquid-solid three-phase flows
贈賞理由：段广涛氏は、ラグランジュ法に基づく数値流体力学において、剛体モデル、離散要素法に基づく接触力モデル、伝熱モデルおよび相変化モデルを組み合わせた混相流解析手法を開発した。本手法により、原子炉内における燃料デブリの再配置や相変化において気泡を伴う固気液三相流といった極めて複雑な混相流現象を模擬することが可能になった。ラグランジュ的手法による数値流体力学において、気液二相流のような密度差が大きな体系の数値解析を安定的に実行することは極めて困難であるばかりでなく、高度な物理および数学の知識も必要となるため、固気液三相流モデルに係わる研究がほとんどなされていなかった。段氏は、最先端の計算モデルを組み合わせた混相流解析手法を開発することにより気液体系に固体の挙動を模擬することに成功した。研究成果は、計算科学分野において国際的に権威のある学術雑誌に掲載されている。以上より、本研究成果は、計算科学技術の発展に寄与するばかりでなく、将来、シビアアクシデント解析の高度化に貢献することも期待される。以上の理由から、部会奨励賞を贈呈することを決定した。

受賞者名：小野寺
業績名直幸

氏（日本原子力研究開発機構）（0221571）：「適合格子細分化格子ボルツマン法によるマルチスケール CFD 解析の GPU 高速化」

(英訳) GPU acceleration of multi-scale CFD analyses based on a lattice Boltzmann
method with adaptive mesh refinement
贈賞理由：
小野寺氏は GPU スパコンを駆使して先進的なマルチスケール CFD 解析を独自開発し、原子力分
野の多様な問題においてその有用性を実証してきた。このようなマルチスケール CFD 解析は、都市街区内の放射性物質の拡散予測に基づく核テロ対策や、安全な廃炉作業に必要なデブリの空冷解析、
新型炉設計や安全性評価における熱流動解析等、原子力分野の課題解決に大きく貢献できる。この業績を活かし、今後もこの分野をリードすることが期待される。
以上の理由から、部会奨励賞を贈呈することを決定した。

5

部会 CG 賞
原子力の計算科学技術分野において結果の表示・可視化について優秀な業績のあった個人またはグループ（連名）を対象とし、毎年 2 件以内とする。 少なくとも、応募締切日時点で国内外の会
議等で口頭発表の実績を有していることを条件とする。

受賞者名：横山 莉奈子
業績名氏（東京大学大学院）（5102690）：「離散要素法シミュレーションによる粉体混合器内の固体粒子の可視化」(英訳) Visualization study on DEM simulation for a powder mixer
贈賞理由：
横山氏は、離散要素法シミュレーションにより、粉体混合器の最適化に関する研究に取り組んでいる。本研究では、粉体シミュレーションにおいて世界標準の離散要素法を用い、粉体の混合およびその拡散効果を評価すると共に、三次元可視化によって混合の過程を直感的に把握できるようにした。この可視化と定量評価を通して、粉体混合における拡散効果の寄与を評価することができた。本研究成果は、計算科学技術の発展に寄与するばかりでなく、将来、原子燃料製造の高度化に貢献することも期待される。
以上の理由から部会 CG 賞を贈呈することを決定した

受賞者名：板倉
業績名充洋

氏（日本原子力研究開発機構）（0184403）：「原子力材料の固液界面の第一原理計算」(英訳) DFT calculation of liquid/solid interface in nuclear materials
贈賞理由：
板倉氏は原子力材料の機械的特性を解明するための第一原理計算を行い、鉄の格子欠陥や、模擬燃料デブリを対象とした研究で成果を創出してきた。さらにデブリの解析や次世代炉での液体金
属による冷却に関連し、溶融した金属や酸化物とそれ以外の材料の相互作用が重要なファクターとなることを見出し、これを調べる大規模な第一原理計算も行っている。こうした計算の結果について三次元可視化を用いて効果的に示す技量にも長けており、原子力学会 2020 年秋の大会では一連の成果を分かりやすい CG で紹介した。
以上の理由から部会 CG 賞を贈呈することを決定した。

部会学生優秀講演賞
部会学生優秀講演賞：計算科学技術分野において、他の模範となる講演を行った学生を対象とし、毎年 4 名程度とする。日本原子力学会「春の年会」あるいは「秋の大会」での計算科学技術セ6

ッション（区分コード 307-1）で口答発表していることを条件とする。

受賞者名：福田 貴斉
業績名氏（早稲田大学先進理工学研究科）（5097369）：「MPS 法に基づいた溶融炉心-コンクリート相互作用における局所凝固メカニズムの解明」(英訳) An Investigation of the Mechanism of Localized Solidification in Molten CoreConcrete Interaction Based on MPS Method
贈賞理由：
福田氏は、Lagrange 法に基づき溶融物を離散化する Moving Particle Semi-implicit(MPS)法に溶融物の粘性固化アルゴリズムや最新の界面張力モデル等を導入し、分散メモリ並列計算を実施することで溶融物内部での局所的な金属相の凝固メカニズムに迫ることに世界に先駆けて成功し、
既に学術論文誌へ投稿予定の研究成果が得られている。また早稲田大学と仏 CEA が共催した
Workshop で気・液・固の 3 相の界面が複雑に変化する MCCI を対象に、Lagrange 法に基づく MPS 法と Euler 法に基づく Volume Of Fluid (VOF)法による解析を相互比較（Crosswalk）することで MCCIの理解を深められると考え、MPS(早大)-VOF(CEA)Crosswalk を CEA に提案した。MPS 法は複雑な固液界面の追跡や温度などの物理量の輸送計算に適しているが、VOF 法は、MPS 法が不得意な気液二相流の解析モデルや異物質の混合モデル等が発達している。両手法の Crosswalk により、いずれか一方の手法だけでは困難な MCCI の理解を飛躍的に深められるのではないかと着想されたものである。同提案は CEA の計算科学研究助成プログラム“NUMERICS”に採択され、2021 年 10 月から仏 CEAに約 1 年間滞在して共同研究を実施する。以上のように被推薦者は今後の日本の原子力工学/計算科学の発展に中心的な役割を果たすことが強く期待される人材である。
以上の理由から部会学生優秀講演賞を贈呈することを決定した。

受賞者名：横山
業績名

莉奈子

氏

（東京大学）（5102690）：「離散要素法シミュレーションによる粉体混合機の最適化」(英訳) DEM simulation for optimization of a powder mixer
贈賞理由：
横山氏は、離散要素法シミュレーションにより、粉体混合器の最適化に関する研究に取り組んでいる。原子燃料の製造工程において粉体混合プロセスがある。横山氏は、産業において広く使用されている混合器のコンテナブレンダーにおいて粉体混合のメカニズムを解明するための数値シ
ミュレーションを実行した。本研究では、粉体シミュレーションにおいて世界標準の離散要素法を用い、粉体の混合状態を Lacey’s Mixing Index により評価し、さらに粉体混合の拡散効果を
7

Granular Temperature により評価した。本研究を通して、コンテナブレンダーにおける粉体混合では、粉体投入量が少ないほど Granular Temperature が高くなる、すなわち、粉体混合において拡散効果の寄与が大きくなることが示された。本研究成果は、計算科学技術の発展に寄与するばかり
でなく、将来、原子燃料製造の高度化に貢献することも期待される。
以上の理由から部会学生優秀講演賞を贈呈することを決定した。

受賞者名：津川 聖人
業績名氏（東京大学）（5103040）：「分子動力学法を用いた面心立方金属における析出硬化ナノメカニズム解明に関す

る研究」
(英訳)

Molecular dynamics studies to evaluate the nano-mechanism responsible for

precipitation hardening in face-centered cubic metals
贈賞理由：
津川氏は、金属材料中で第二相（析出物）形成に伴う機械強度特性変化を定量化するため、分子動力学法で析出物を模擬する手法を開発した。同手法は、有限温度で物理的不整合性が生じる従来手法の課題を克服しつつ、更にあらゆる金属結晶に適用可能な汎用性の高い手法である。また、同手法を用いて、連続体ベースのモデルで析出硬化を定量化することに成功した。同手法は、軽水
炉炉内構造材料として使用されるオーステナイト鋼、次世代炉構造材の候補の一つでもあるフェラ
イト鋼中において、照射下で形成する析出物に伴う硬化予測に資するものである。更に、原子力分
野に留まらず、延性材料の降伏応力増加，ひずみ硬化を模擬することも可能とする手法である。このように計算科学に基づいて、構造材料の挙動予測モデル構築に寄与する同氏の研究は、分野の発展への貢献が高く、本部会の学生優秀講演賞の受賞にふさわしいと考えられる。
以上の理由から部会学生優秀講演賞を贈呈することを決定した。

受賞者名：森 承宇
業績名氏（東京大学）（5103012）：「分子動力学法を用いた非線形超音波成分のナノ構造依存性に関する定量化」(英訳) Molecular dynamics studies to evaluate the change in the non-linear ultrasoniccomponent caused by nano-structures
贈賞理由：
森氏は、金属材料中に形成するナノスケールの結晶欠陥を検出する方法として注目されている非線形超音波応答を対象として、信号変化と微細組織の関係を定量化する分子動力学法計算を行ってきた。従来の分子動力学法では、計算コストの関係から、導入できる弾性波の波長が 10nm オーダ以下に制限されていた。しかし、同氏は、計算セルに無反射境界条件を設定する手法を構築し、波長8

を 5 桁程度伸ばすことに成功した。この技術により、実際に検査で用いられる波長と同程度のオーダで、原子レベルの挙動に基づいて、結晶欠陥形成に伴う信号変化を定量化することが可能となった。同氏の行った研究は、科学的根拠に基づいた検査技術構築に資するものである。更に、本技術の完成により、構造材料のき裂探傷と同時に、微細組織変化の検出も可能となることが期待される。
このように実験と計算科学の融合により、原子力プラントシステムの安全性を向上させていく技術に貢献する同士の研究は、分野の発展への貢献が高く、学生優秀講演賞の受賞にふさわしいと考えられる。
以上の理由から部会学生優秀講演賞を贈呈することを決定した。

受賞者名：陳 敬徳
業績名
(英訳)

氏

（東京工業大学大学院）（5101734）：「反対称化分子動力学による対称核分裂成分の全運動エネルギーの研究」
Research in total kinetic energy of symmetric fission fragments by

antisymmetrized molecular dynamics
贈賞理由：
陳氏は反対称化分子動力学を用いて核分裂のシミュレーションを行った。本手法は原子核を核子（中性子と陽子の総称）多体系であることを陽に考慮する微視的な手法で、核子間に働く有効核力を考慮することで自己束縛系としての原子核を構成した上でその時間発展を計算できる手法である。ただし核子がフェルミ粒子であることを考慮するため全波動関数は反対称化されたスレーター
行列式であるとし、時間依存変分原理から導かれる時間依存ハートリーフォック方程式に相当する
確定的な運動方程式に加え核子・核子衝突を考慮することで確率的な時間発展を記述する。このような計算手法の原理を理解することの困難さに加え、核力の行列要素は核子に関して 4 つの足を持
つため計算時間は粒子数の 4 乗に比例する。このためこの手法はこれまで軽い原子核を中心として適用されてきた。陳氏はこれをパラレル計算機で高速に計算する方法を考案し、粘り強く重い原子
核の核分裂計算を遂行し、多くの核に対して適用して核分裂片の持つ全運動エネルギーを系統的に計算し実験との比較を行った。今回用いた方法でウラン領域の対称分裂成分の実験値を非常に良く再現できることが分り本手法の妥当性を確認するとともに、より重い核に対しては計算値が実験値より下回ることが分り、核分裂における量子効果の影響を間接的に理解することができた。このよ
うに陳氏の研究は核分裂を理解するために新しい手法を活用したものであり、原子力科学技術の進展に大きく貢献する成果を挙げた。
以上の理由から部会学生優秀講演賞を贈呈することを決定した。

以上
9第29回全体会議

開催報告

次期役員として、以下の4名が選出された。
部会長

鈴木 喜雄

（日本原子力研究開発機構）

副部会長

鈴木 正昭

（東京理科大学）

副部会長

大谷 孝之

（日本原子力研究開発機構）

副部会長

光安 岳

（日立製作所）

また、各委員会の委員長等が選出された。
総務小委員会板倉 充洋（日本原子力研究開発機構）

企画小委員会稲垣 健太（電力中央研究所）

広報小委員会酒井 幹夫（東京大学）

出版・編集小委員会

山下 晋（日本原子力研究開発機構）

経理小委員会

和田 怜志

（東芝）

表彰小委員会鈴木 喜雄（日本原子力研究開発機構）

部会等運営委員会

鈴木 喜雄（日本原子力研究開発機構）

以上

10

2021 年度

計算技術部会

役員紹介

執行部
部会長

鈴木 喜雄

(国研）日本原子力研究開発機構

副部会長

鈴木 正昭

中京大学

副部会長

大谷 孝之

(国研）日本原子力研究開発機構

副部会長

光安 岳

(株)日立製作所

板倉 充洋(国研)日本原子力研究開発機構

奥村 雅彦(国研)日本原子力研究開発機構

和田 怜志

(株)東芝

酒井 幹夫

東京大学

緒方 智明

MHI-NS エンジニアリング(株)稲垣 健太(一財)電力中央研究

総務小委員会
委員長

経理小委員会委員長

広報小委員会
委員長

企画小委員会委員長

出版・編集小委員会
委員長

山下 晋

(国研)日本原子力研究開発機構

田村 明紀(株)日立製作所

張 承賢

東京大学

堂田 哲広

(国研)日本原子力研究開発機構

鈴木 喜雄(国研)日本原子力研究開発機構

表彰小委員会
委員長

部会等運営委員会

11鈴木 喜雄(国研)日本原子力研究開発機構

国際会議準備小委員会（８月５日まで）
委員長

大谷 孝之

(国研)日本原子力研究開発機構

町田 昌彦(国研)日本原子力研究開発機構

長家 康展(国研)日本原子力研究開発機構

佐藤 達彦(国研)日本原子力研究開発機構

井戸村 泰宏(国研)日本原子力研究開発機構

板倉 充洋(国研)日本原子力研究開発機構

鈴木 喜雄(国研)日本原子力研究開発機構

プログラム編成委員会
岩田 順敬

関西大学

鈴木 正昭

中京大学

以上

12

2021 年秋の大会

計算科学技術部会全体会議

開催案内

１．日時： 令和3年9月10日（金） 12:10～12:50
２．場所：

オンライン開催 Zoomルーム G会場

３．議事次第（案）（１）部会長挨拶（２）小委員会上期活動報告
a. 総務小委員会
b. 企画小委員会
c. 広報小委員会
d. 出版・編集小委員会
e. 経理小委員会
f. 国際会議準備小委員会（３）告知等、その他

以上

13

2021 年秋の大会

計算科学技術部会

一般セッション開催案内
9:55〜10:50

応用シミュレーション[3G01] スペクトル範囲設定機能付き逆冪乗則乱雑媒質の臨界性評価
植木 太郎（JAEA）[3G02] VULCANO VF-U1 実験における金属溶融物相凝固挙動の MPS 法解析の改良
福田 貴斉、山路 哲史、Xin Li (早稲田大)[3G03] Convolutional LSTM による流動挙動の予測 非定常バックステップ流れへの適用
鬼頭 理、前島 啓、滝脇 賢也、堀江 英樹 (東芝 ESS)

10:50~11:05

先端シミュレーション[3G04] 先進的核熱連成シミュレーションシステムの開発(2)サブチャンネル内詳細気泡分布が核計算に与える影響
秋江 拓志、多田 健一、小野 綾子、⻑家 康展、吉田 啓之、川⻄ 智弘 (JAEA)[3G05] 先進的核熱連成シミュレーションシステムの開発 (3)プロトタイプシミュレーション
システムの開発
多田 健一、秋江 拓志、小野 綾子、長家 康展、吉田 啓之、川西 智弘 (JAEA)[3G06] 溶融・再凝固を伴う溶融プールの MPS シミュレーション
張 子良、段 广涛、酒井 幹夫 (東大)[3G07] A MPS method with consistent high-order schemes for droplet simulations
Guangtao Duan, Mikio Sakai (Univ. of Tokyo)

14:45~15:55

微視的計算[3G08] 第一原理計算による水素酸素再結合反応の解析
山田 昂、辻井 秀二、柳生 基茂、岡部 寛史 (東芝 ESS)
14

[3G09] 非線形量子波制御による量子コンピューティング
岩田 順敬 1、武井 康浩 2 (1. 関西大学、2. みずほリサーチ＆テクノロジーズ)[3G10] 4 次元 Cassini パラメータを用いたアクチノイド領域における核分裂動力学の研究
岡田 和記、和田 隆宏 (関西大)

15:40~16:50

分子動力学計算[3G11] 分子動力学法を用いた非線形超音波成分のナノ構造依存性の定量化(3)森 承宇 1、松田 那由多 1、沖田 泰良 1、板倉 充洋 2 (1. 東大、2. JAEA)[3G12] 機械学習分子動力学法による Zr 中の空孔集合体挙動解明に関する研究
津川 聖人 1、寺山 怜志、沖田 泰良 1、奥村 雅彦 2、板倉 充洋 2 (1. 東京大学、2. JAEA)[3G13] 多成分系における機械学習分子動力学法
小林 恵太 1、中村 博樹 1、山口 瑛子 1,2、板倉 充洋 1、町田 昌彦 1、奥村 雅彦 1 (1. 日本原子力研究開発機構、2. 東京大学)[3G14] 過酷事故における溶融物の多孔質浸透のモデル化
板倉 充洋、中村 博樹、奥村 雅彦 (原子力機構)

以上152021 年秋の大会

計算科学技術部会

企画セッション開催案内◆ 国際的な計算コード・データベースの活用に関する枠組みと今後の展開
日時：2021 年 9 月 10 日（金）13:00 〜 14:30

G 会場

座長：鈴木 喜雄（原子力機構）（1）バーチャル原子炉実習の紹介
若林

源一郎（近畿大）茶木雅夫（エネ総研）（2）過酷事故解析コード SAMPSON の最新動向（3）デジタルツインにおける V&V
越塚誠一（東大）【要旨】
第 5 期科学技術基本計画で提唱された Society5.0 ではサイバー空間と現実空間を高度に融合させたシステムによる課題解決が求められており、原子力業界においても VR(バーチャルリア
リティ)システムやデジタルツイン構築に向けた研究開発が行われている。これらのバーチャ
ル技術においては、現象の進展を機構論的または現象論的に予測するシミュレーション技術が必要不可欠である。本セッションでは、バーチャル実習、シミュレーション技術、V＆V などをテーマとした講演を行い、原子力業界における仮想空間の活用に向けた課題などについて議
論を行う。
以上

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一言一語
DX 時代の人材育成と研究開発（株）原子力エンジニアリング

巽

雅洋

はじめに
7 月中旬に計算科学技術部会の「一言一語」の執筆依頼があり、軽い気持ちで引き受け（てしまっ）たのだが、過去の「一言一語」は一つのテーマを深彫りした読み応えのある記事ばかりであることに気づいたのは、炉物理部会の夏期セミナーをオンラインで実施するための準備に追われている最中だった。夏期セミナーを無事終了して安堵したのも束の間、こちらの原稿に取りかかった。
計算科学技術部会の部会員の方々にどんな話題を提供すべきかを考えた末、ここ数年にわたり筆者
が取り組んでいる本テーマについてまとめてみたいと考えた。これまでの一言一語のようにひとつの研究テーマを深掘りするのではなく、筆者の主観に基づいた意見となることをあらかじめご容赦頂きたい。今後の計算科学技術部会の活動や人材育成、部会員の皆様における研究開発のヒントになることを願いつつ、乱文ながら何とかまとめた（つもりである）。しばしお時間をいただき、未来を想像しつつ、お読み頂ければ幸いである。

デジタル敗戦国、日本
いきなり刺激的なタイトルで恐縮である。現在の日本の現実について、筆者としては端的に表現したつもりだが、このような認識は一般的ではないかもしれない。しかしながら敢えて言おう、この認識不足こそが日本でデジタル変革（DX: Digital Transformation）が進まない根本理由の一つであると。その理由について探るにあたり、まずは歴史の認識から始めたい。
1945 年の敗戦後、勤勉な国民性に支えられた生産能力の急拡大から、日本は僅か四半世紀の間に奇跡的な復興を遂げた。その後、日本はエレクトロニクス産業を中心とした「ものづくり」分野で強い競争力を示したが、これに強い警戒感をもった欧米諸国は、1980 年代から 2000 年代における「第三次産業革命」において、戦いの主軸をハードウェア領域からソフトウェア領域に徐々に移していった。初期の頃は、大小メーカーがそれぞれに、ハード・ソフト共に自分達で開発または調達し、激しい競争を繰り広げる混沌とした状況が続いた。そんな中、日本においても TRON1という素晴らしい秘密兵器が育ちつつあったが、その先進性と破壊力に気づいた米国に潰されてしまった2のが非常に残念である。そして、敗戦から 50 年経った 1995 年、米国発の Windows 95 という巨大The Real-time operating Nucleus の略。当時、東大助手だった坂村健氏が設計した革新的なオ
ペレーティングシステム(OS)。インターネットがなかった時代に全てのコンピュータがネットワ
ークで繋がり協調動作する構想を発表し、ソースコードも無償ですべて公開した。
2 あくまでも筆者個人の意見である。
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爆弾が投下された時点でデジタル覇権戦争に終止符を打たれ、大敗した日本はソフトウェア基盤領域における主導権を失ってしまった…というのが筆者の見解である3。
研究開発に関しては、1980 年代までは計算機「を」研究するコミュニティーと計算機「で」研究するコミュニティーの交流は限定的だったと思われるが、取り扱う問題がより複雑化し、マルチフィジックス (Multi-Physics) や M&S (Modeling and Simulation)の実践に対する機運が高まってきた 1990 年代以降、さまざまな大規模プロジェクトが立ち上がった。代表的なものとして米国 DOEの ASCI プロジェクト[1]や CASL プロジェクト[2]、日本の海洋研(JAMSTEC)における地球シミュレータ[3]や高度情報科学技術研究機構(RIST)により運用されている HPCI[4]が挙げられる。ただし、プロジェクトの実施主体や規模、費用の内訳については、日米間で大きく違っていたのではないだ
ろうか。欧米ではハードウェアとソフトウェアの両軸で予算が組まれていた一方で、日本ではハードウェアに偏重した予算割合となっていたというのが筆者の見立てである。当時の日本では4ソフ
トウェアに対する価値が小さく見積もられており、欧米に比べてソフトウェア開発に大きな予算を割り当てることが難しかったという印象を持つ5。このようなソフトウェアに対する価値認識の違いが、現在の世界情勢における大きな競争力の差に繋がったのではないだろうか。デジタル技術分
野における我が国の復興のためにも、ソフトウェア開発力[5]やデジタル・リテラシーの重要性[6]について我々はもっと認識すべきだろう6。ソフトウェア領域における人材育成については、これからの software-defined な社会において日本がリーダーシップをとるためにも、早急に解消しなけ
ればならない課題のひとつと考える。

「ドラえもん」で鍛えられた日本人の底力
慶應義塾大学教授でヤフー株式会社 CSO の安宅和人氏は、第四次産業革命とも言える「データ×AI 化における産業化」に関して、Phase I から Phase III までの進展が期待されるという大局観のなかで、現在は Phase I の最中であると分析している[7]。これは、第 2 次産業革命における蒸気
機関や内燃機関の開発段階に相当するものであり、当時の日本は基礎技術の開発競争に出遅れた。
しかしながら、日本のお家芸は、要素技術を組み合わせてサービス業として拡大し(Phase II)、エコシステムを構築する（Phase III）ことである。これは、かつての日本で、エレクトロニクス産業の発展や新幹線をはじめとする大規模かつ複雑なインフラ構築において、日本の実力をいかんなく発揮してきたことからも理解できる。そして安宅氏は、これから起きる第四次産業革命の Phase II
以降において、最も重要となるのが「妄想力」であると指摘している。
ここでいう「妄想力」は、筆者は「未来創造力」と捉えている。「ドラえもん」のテーマソングにある「こんなこといいな

できたらいいな

あんな夢

こんな夢

いっぱいあるけど」という歌詞で示されるような発想力であり、「今は存在しないが、ユーザの問題解決に役立つ便利なプロダ

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ゲーム分野は日本が強い領域であるが、アプリケーションのひとつという認識。OS やネットワ
ーク領域のコア技術は、欧米が主導権を握ったと言える。
4 もしかしたら、今なおもその傾向があるかもしれない。
5 個人的なバイアスも含んでいる可能性があるので、ひとつの意見として捉えて頂きたい。
6 ようやく「プログラミング思考」に関する教育がスタートしているが、欧米に比べて 10 年以上遅れている。
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クトやソリューションを企画する力」であると考える。我々は、想像できないものを創ることはできないが、突飛もない空想物であったとしても、必要な要素技術の開発を通じて製品やサービスとして実現できた例は枚挙に暇がない。したがって、開発力自体も重要だが、今後は企画立案力がより重要となるといえるのではないだろうか。そして、「ドラえもん」という教育番組(?)を通じて、幼少の頃から「妄想力」を鍛えられている日本人は、これからの時代に競争優位性を持ち得るだろう。我々は自らの潜在能力に気づき、Phase II 以降で自信を持って勝負すべきというのが安宅氏の主張であり、筆者もこの意見に強く共感する。

読み・書き・プログラミング「妄想力」は粒度が大きい概念のため、少し議論を整理したい。以下では、アイデアを「発想する力」，「表現する力」，「形にする力」の 3 つの個別スキルに分解して考えてみる。「妄想力」
はこれら 3 つの能力の掛け算であるため、それぞれのスキルをどのように高めていくかがポイントとなる。
アイデアを発想する力「アイデアを発想する力」は、必ずしも「ゼロからイチを作り出す力」を指すわけではない。また、発想力には「センス」が必要と思うかもしれないが、必ずしもそうではない。そもそも「センス」をどう定義するかも難しい。「アイデアを発想する力」は「技術」であり、誰でも鍛えることができるというのが筆者の持論である。ただし、本稿を読む研究者や技術者の皆さんには釈迦に説法かもしれないが、自戒の念も含めて、最初から大きな革新性や独自性を狙わないように注意したい。
「発想」と「現実化」の両方のステージの関係性については、ゴールである「発想」の成果物をどのように「実現化」するかについて考える帰納的方法と、「実現化」のアイデアからスタートして新しい「発想」に導く演繹的方法の二通りある。前者では「ドラえもん」の秘密道具を実現するためにどういった技術開発が必要かを考え、後者ではいま使える技術を組み合わせて「ドラえもん」の秘密道具の様なもの（≠秘密道具そのものではない）を作ることを考える。
ここで気をつけたいのは、全く新しい概念を生み出したとしても、実現できなければ意味がないということだ。もちろん、そのゴールに向かって研究を進め、技術開発を行うことに意義はあるが、成功の確率は低くなるだろう。だから先に述べたようにスモールステップで進めることが重要だ。
また、新しい試みを行う際には早めに「失敗」することが肝要であるため、慣れないうちは、手早
く進めることができる演繹的手法を用いることを推奨したい。
組み合わせるべき有望なアイデアは、過去の経験からもそう感じるが、自分の専門分野外で見つかることが多い。したがって、良いアイデアにぶつかるためには、幅広い範囲で、多くの情報に触れることが大切となる。そういう意味では、計算科学技術部会もアイデア交換の場として積極的に活用したい。部会の一般セッションや企画セッションでは、様々なアイデアに触れるよい機会である。また、今はコロナ禍の影響で開催することはできないが、部会の懇親会にも是非顔を出して、いろんな話に花を咲かしてみて欲しい。

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アイデアを表現する力

何かしらのアイデアを発想できたら、今度はその有効性を確認する必要がある。その際には、まずは自分以外の誰かにアイデアを披露して、フィードバックを得るのが有効であろう。それにより、
アイデアは自分が思うほどに良くなかったことに気づいたり、見落としていた点を補強することができるかもしれない。ただし、自分の考えを第三者に的確に伝達するためには、当然ではあるが、相手に自分の意図がきちんと伝わるように表現しなければならない。これには、ローコンテクスト(low-context)を意識して書くことが有効であり、特に異分野間でのコミュニケーションの際に重要な考え方となる。
ローコンテクストとは、前提とする文脈, 背景情報, 価値観を少なくして、客観的なコミュニケーションを行う考え方で、平たく言うと「誰がどう読んでもそうとしか読めないように書く」ということである。これには、前提や定義を明確にする力と、意図を的確に伝えるライティングの力が必要となる。この力を一朝一夕に鍛えることはできないため、普段から意識してアウトプットを継続していく他はない。近年では、インターネットの普及により、SNS やブログ等で自分の表現物を多くの人に届けることができるようになった。そういった場所や機会を活用して、フィードバックを受けるのがよいだろう。
アイデアを形にする力

アイデアを思いつき、その内容を的確に表現できたとしても、まだ「妄想 ware」の段階である。
思いついたアイデアが実際問題として有効かどうかは、概念検証 (PoC: Proof of Concept)によって確かめる必要がある。今後、最終的にはハードウェアとして実現するものであっても、可能な限りデジタル世界でシミュレーションしておくことがこれからの主流となるであろう。つまり、AI や
データ・エンジニアリングと高度な計算基盤を活用して、デジタル・ツイン・モデルを計算機の中で構築し、M&S プロセスを高速に回していくことが重要となる。
筆者も多く経験してきたが、新しい計算モデルを試すためにソフトウェアを書いたとしても、最初からすんなりと動くことは滅多にない。バグで計算が途中で「落ちる」のはまだよい方で、最初は順調だが途中からいきなり発散したり、収束しても答えが微妙におかしい…そんな不具合は日常茶飯事である。こういう場合、検討している数理モデル自体に問題があるのか（モデルにおける仮定が間違っているのか）、それともソフトウェアとして記述している数値モデルに問題があるのか（ソフトウェアにバグがあるのか）、問題の切り分け骨が折れる作業となる7。したがって、研究開発を効率よく行うためには、ソフトウェア開発やコード検証能力を高める必要があり、これこそが「アイデアを形にする力」の源泉といえるのではないだろうか。
そういう意味でも、ソフトウェア開発スキル、言い換えるとプログラミングスキルは、現代の必須スキルと言えるだろう。しかしながら、情報系以外の学部において、プログラミングやソフトウ
ェア設計開発を「必修スキル」として学ぶ機会は殆どない8。北海道大学の三輪先生による「一言一語」でも紹介があったように、ソフトウェア・リテラシーに関する意識や実力が日本と海外で大き7

コード V＆V やソフトウェア V&V に関する知識があれば対処もしやすいが、対応にはそれなりの勘と経験が必要となる。
8 大学教員の方々や現役の学生、私が所属する組織の人間から聞いた話から総合的に判断した
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く乖離している[8]。日本が今後復興するためには、大学生が学部を卒業する段階で、プログラミン
グ能力を一定レベルにまで引き上げておく必要があるだろう。また、社会人に対しても、リカレン
ト教育において、デジタル・リテラシーやプログラミングについて学ぶ機会を提供し、これらの能力を日本全体で底上げしていく必要があるのではないだろうか。

ＤＸ時代の人材育成
ソフトウェアで駆動される現代社会において、デジタル・トランスフォーメーション(DX)の重要性は益々高まっていくが、欧米に比べて日本での認知はまだ限定的であると言わざるを得ない。その根拠を指摘するのは本稿の範囲を超えるので割愛するが、ソフトウェア技術を活用したビジネスや研究開発のプロセス変革の重要性はあらためて指摘しておきたい。すなわち、デジタル・リテラ
シーやプログラミング教育を通じて、今後の社会を担う人材として各人の「妄想力」を高めていく
ことがより一層重要となる。以下では、筆者の経験を踏まえて、デジタル人材育成の方策や傾向について述べる。
非同期オンライン学習

コロナ禍までは対面式のリアルタイム教授が一般的であったが、多くの大学や企業でオンライン化が進んだ。一部では、オンデマンド配信のように、非同期な学習スタイルの利用も進んだようである9。複数人でのディスカッションを伴う教授の場合はリアルタイムでの実施が有効であるが、一方的な情報伝達が主である場合はオンデマンドの方がメリットは大きい10。また、ひとたび録画す
れば違うコマで同じ内容を繰り返す必要はなく、MOOC11としても配信することができるため、より多くの人々に教育機会を提供することができる。今後、授業や論文等のコンテンツの価値は相対的に低下し、教育や研究の環境や活動自体に価値がシフトしていくことが予想される。究極的にはコンテンツは無料化されオープンとなる12一方で、コンテンツがオープンになればなるほどそれを生み出す環境としての価値は高まるだろう。
企業における研修においても、オンライン教材の利用が加速すると思われる。集合教育のように決まった時間に参集する必要はなく、各自の都合のよいタイミングで受講することができるため、教える側と受講する側の双方にメリットがある。また、自己啓発として業務時間外に学習する場合
は、通勤中にモバイル端末で視聴する等、学習時間の確保にも有利である。このため、オンライン
教育プラットフォーム13の利用が広がると予想される。

個別学習メニューとメンタリング

スキル学習の場合は、受講者の現状レベルや目標によって、学習過程 (Learning Path)が大きく異なる。したがって、画一的な学習とするのではなく、受講者一人ひとりにあった学習メニューを
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筆者の子供の場合、一部の授業がオンデマンド配信となり喜んでいたが、課題提出で苦労していた。
10 時間と場所にとらわれず、人によっては再生速度を上げることで、効果的に学習できる。
11 Massive Open Online Course
12 欧米大学（スタンフォード、MIT 等）では授業の一部がオンラインで公開されている。
13 海外発祥のものでは Udemy や LinkedIn ラーニング(旧 Lynda.com) が有名
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作成することが望ましい。例えば、シミュレーション結果のデータ分析と可視化を若手技術者に学ばせる場合、受講者のプログラミングスキルがそれほど高く無いのであれば、まずは Python プロ
グラミングの基礎を学ばせることが望ましい。そしてある程度、プログラミングスキルを学ばせてから、より高度なデータ可視化のコースを受講させるといった、受講者一人ひとりにあった学習メ
ニューを設定することが望ましい。オンライン学習プラットフォームでは、目的やレベル別にさま
ざまな講座を選択できるため、メンター役の技術者が受講者の特性や目標を把握した上で、受講するコースを設定することが可能となる。オンライン講座の内容は自力でも十分に習得することができるが、講座が前提としている内容や発展的な内容については、メンターが個別にサポートできる体制を取っておくことが望ましい。
問題解決型学習 (Project Based Learning)

オンライン教材で学習する場合、基本的にはその教材の中の題材で手を動かしながら、学んで行くことになる。これにより、敷かれたレールの上を教えられた方法で走ることができるようになる
が、別の方法で走ったり、自分でレールを敷くことはできない。これができるようになるためには、
それまでに自分が学習したことを組み合わせ、自分で設定した問題を解決することにチャレンジする以外に方法はない。この段階では、メンターがしっかりと伴走する必要があり、ここに教育環境の価値が存在する。大学であれば教員や TA 等が対応できるであろうし、企業でも社内の経験者で十分に支援できるだろう。筆者が社内の新人教育で経験した範囲の話で恐縮ではあるが、意外になんとかなるものである。ただし、この問題解決型学習においては、学習者本人の意欲が最も重要であり、設定した課題に対してどこまで真剣になれるかがポイントとなる。したがって、実際の学習に入る前に解決すべき問題について、学習者とメンターで十分に話し合った上で設定することが肝要となる。

ＤＸ時代の研究開発
既に議論してきたように、現代において研究開発を効果的に行うためには、ソフトウェアに関する技術は必須であると言えるだろう。これからの時代では、機械学習やディープラーニング等の人
工知能（ＡＩ）関連技術を適材適所で活用していくことで、研究開発のさらなる高度化が期待できる。もちろん、機械学習の活用は計算モデル高度化の手段であり目的ではないが、その重要度は益々高まっていくだろう。以降では、そういった観点も含めて、今後の研究開発の方向性ついて筆者の考えを述べる。
データ・エンジニアリングがより重要となる

Ｍ＆Ｓの高度化において、第一原理手法を始めとする精緻な計算モデルの利用も進められているが、計算コストの観点で適用範囲は限定的である。この課題に向き合うために、機械学習を用いた代替モデルの利用や、データ同化技術の研究が活発に進められている。機械学習分子動力学法[9]のように、第一原理の計算結果を機械学習により高速に推論する手法は、マテリアルズ・インフォマティクスの分野で実用化されつつある[10]。また、シミュレーションモデルの一部または全体に機械学習を活用する研究も活発に行われており、ホットな研究領域であることは間違いないだろう。

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応用に関する具体例については割愛するが、皆さん自身でもぜひ調べてみて欲しい。
機械学習を「道具」として利用するのであれば、現代においては実はそれほど敷居は高くない。
数年前は非常に限られた情報しかなく筆者も苦労してプログラムを組んだが、現在では様々な機械
学習フレームワーク14が公開されており、利用方法についても非常に多くの情報が流通している。
機械学習の活用で難しい部分はディープラーニングモデル（ニューラルネットワーク）の設計と学習用データの準備であるが、前者に関しては AutoML15 の出現により、ある程度は機械任せにできるようになってきた。ただ、データの準備については最終的には自前で行う必要があり、今後の我々の仕事における最大の関心事は機械学習モデルに良質な学習データを供給することになるのかもしれない。そういった意味でも、機械学習の活用範囲の拡大にともない、学習に有効なデータを効率よく作成し管理する技術（＝データ・エンジニアリング）がより重要となるだろう。
情報の収集と取捨選択がより重要になる

機械学習は様々な分野で応用されており、また、機械学習自体も研究が日進月歩で進められている。したがって、その両方のトレンドを把握しておくべきであるが、毎日膨大な量の情報がインターネットを駆け巡っており、それらを追いかけるだけでも一苦労である。また、機械学習分野の論文だけでも arXiv のようなインターネット上のプレプリント公開サイトでは毎日数十編も公開されているため、すべてのトピックを追うことは殆ど不可能である。したがって、膨大な情報を効率良く収集し、その中から求めるトピックを効率よく抽出することがより重要となる。
ほんの少し前までは、自分が専門とする学術分野の論文誌をサーベイするだけでも事足りたが、現在は関連する情報も含めるとサーベイ対象は膨大な数となり、情報を追いかけるだけでもかなりの手間である。そこで、Twitter[11] を始めとする SNS やキュレーターによる情報発信（例えば[12]）、メディア記事(例えば[13])等を有効に活用し、最新情報を効率良く入手する工夫が必要となる。他にも、有償無償を問わず、情報収集の効率化ツールがあるので、それらを適切に活用すると良いだろう。自分のニーズにあったものが無いなら自分で作ってやろうという意気込みも必要かもしれない。たとえば arXiv で公開される論文を自動取得して、そのアブストを自動で翻訳して自分のスマホに通知する…そんな仕組みを構築した猛者達[14][15]もいるようである。プログラミングが出来れば、複数の SaaS を組み合わせて、こういったことも簡単に実現できる。
従来に比べて情報へのアクセスが容易となった分、膨大な量の情報から自分の研究に関連しそうなトピックを見つけ出すことが必要となり、却って情報収集がより大変になったともいえる。効率よい運用のためにも、自分なりの工夫が必要だろう。
先を読む力がより重要となる計算機で用いられているプロセッサの集積密度は、いわゆるムーアの法則に従って向上し続けている。10 年程前には、プロセスルールの微細化は限界に達してムーアの法則は成り立たなくなり、計算機の性能向上はそろそろ限界に近づく…と言われた。しかしながら、3 次元実装を始め、さまざまな技術が開発され続け、現在も集積度の向上ペースは維持されている。プロセスルールも現在
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15

TensorFlow や Pytorch が有名
機械学習モデルの設計や構築を自動化する技術
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の 7nm から微細化が継続され、1nm も既に視野に入っていると言われている。また、エネルギー効率も 2 年で倍増すると言われており、今後 10 年以上にわたってさらなる性能向上が期待できるだろう
過去におけるスーパーコンピューターに関する開発の歴史を見てみると、約 20 年でコモディテ
ィ化していることが分かる。現代の最新鋭のデスクトップ PC は、20 年前の最速スーパーコンピュ
ーターと同等の演算性能を持つとイメージが沸きやすいだろう16。今から約 10 年前の 2011 年 11 月に、日本の「京」が 10PFlops を達成して「TOP500」の第 1 位を獲得した。このことから予測すると、10 年後の 2031 年には「京」に匹敵する計算機があなたのデスクサイドに鎮座しているかもしれない。そのとき、あなたはその計算機で何をしたいだろうか？

その計算機はどのようなアーキ

テクチャだろうか？
シミュレ－ション等のいわゆる HPC アプリケーション開発においては、稼働させる計算機アー
キテクチャにあったデータ構造やアルゴリズムの選択が重要となる。これはソフトウェア設計の根幹にかかる部分であり、ソフトウェア設計だけではなく、計算機アーキテクチャに対する深い理解が必要となる。また、コード開発にも、設計、実装、検証、妥当性確認といった各フェーズ17にはそれなりに時間が係るため、実用化までのタイムラグが大きい。ソフトウェアのライフサイクルは開発者が想像するよりもずっと長くなる傾向にあるため、設計段階において将来に稼働させる計算機
アーキテクチャを考慮した上で、ソフトウェア設計を行うことが肝要である。
また、機械学習向けプロセッサに関してはより一層の性能向上が期待されるのと同時に、まだ起こり得るかは分からないが、10 年以内に革新的な学習アルゴリズムが開発される可能性もある。そうなれば機械学習はより多くの領域で使われるようになるだろう。応用例としては、逆問題、前処理、データ内挿・補完、次元圧縮等が考えられるが、決定論的手法とは異なり一定の不確かさやエラーが存在するため、これらの取り扱いについても研究が進むことが期待される。

おわりに筆者が最近感じていることを書き殴った印象の強い内容であったが、人材育成と研究開発におけるトレンドと考慮すべきポイントを挙げてみた。若手読者の今後のキャリア形成のなかで、何らかの参考になったのであれば筆者の苦労も報われるであろう。
冒頭で述べたように、これからが我々の本領発揮のステージである。デジタル技術の活用という文脈の中で、機械学習を始めとする新しい手法を見いだした今、それを共通言語として様々な分野での協業が期待される。さらには原子力という枠組みさえ超えて、より大きな視野や高い視座が必要となるだろう。その際に最も重要となるのは、研究者・技術者一人ひとりにおけるマインドであり、未来に対する期待や希望であるのではないだろうか。本稿が、それらについて考える契機となったのであれば幸いである。

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ちなみに、現在のスマホは 30 年前のスーパーコンピューターよりもずっと処理性能は高い
一部のプロダクションコードにはライセンシングのステージも加わる
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参考文献
[1] https://doi.org/10.2172/768266[2] https://casl.gov/[3] http://www.jamstec.go.jp/es/jp/[4] https://www.hpci-office.jp/[5] 及川卓也、「ソフトウェア・ファースト」日経 BP 社 (2019)[6] 安宅和人、「シン・ニホン」NewsPicks パブリッシング (2020)[7] 安宅和人、”シン・ニホン” AI×データ時代における日本の再生と人材育成,
https://www.mof.go.jp/pri/research/conference/fy2017/inv2017_04_02.pdf[8] 三輪修一郎、計算科学技術部会ニュースレター第 32 号
[9] https://ccse.jaea.go.jp/meeting/CCSE_WS30/PDF/Okumura.pdf[10] https://pc.watch.impress.co.jp/docs/news/1336421.html[11] https://twitter.com/i/topics/898661583827615744[12] https://www.getrevue.co/profile/akiratosei_ja[13] https://medium.com/topic/machine-learning[14] https://qiita.com/benkyouaho/items/8e3a428595611f64b6d6[15] https://qiita.com/sugup/items/31911ae21c17a1de89ad

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講習会・ワークショップ等の開催報告・連絡事項等● 第 18 回流動ダイナミクスに関する国際会議
会期：2021 年 10 月 27 日（水）～10 月 29 日（金）会場：

オンライン開催

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年

間

予

定

2021 年５月

第１回運営小委員会

８月

第２回運営小委員会

９月

秋の大会（全体会議：9 月 10 日

12:10～12:50

オンライン開催 Zoom ルーム G 会場）

10 月

会期：

2021 年 9 月 8 日（水）～10 日（金）会場：

オンライン開催「第 18 回流動ダイナミクスに関する国際会議」
会期：

2021 年 10 月 27 日（水）～10 月 29 日（金）会場：

オンライン開催

2022 年１月

第３回運営小委員会

３月

第４回運営小委員会

３月

春の年会（全体会議）
会期：

2022 年 3 月 16 日（水）～19 日（金）

会場：

神戸大学

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＜編集後記＞日本原子力学会

計算科学技術部会

ニュースレター第 36 号
2021 年 8 月

編集・発行責任：計算科学技術部会 出版・編集小委員会
山下 晋 （委員長）（原子力機構、yamashita.susumu@jaea.go.jp）
田村 明紀（日立製作所、akinori.tamura.mt@hitachi.com）
張 承賢（東京大学、jang@n.t.u-tokyo.ac.jp）
堂田 哲弘（原子力機構、doda.norihiro@jaea.go.jp）

ニュースレター36 号をお届け致します。既に皆様御存じかもしれませんが、今年度の計算科学技術部会の役員・委員を本レターでも御紹介させて頂いております。多くの方が留任もしくは少しお立場を変えての御就任となっておりますが、新たに部会運営に御参加される方々、これまで役員・委員として御尽力頂いた方々の本部会への多大な御貢献に対して、一部会員として感謝と敬意を表させて頂きたいと思います。また、昨年度部会長を務めて頂きました光安岳氏に変わり、今期より鈴木喜雄氏が部会長に御就任されました。我々も新部会長の下、皆様の役立てる情報を発信できるよう頑張っていきたいと思いますので、部会員の皆様におきましても引き続き御支援・御協力の程お願い致します。
（山下晋）※出版・編集小委員会からのお知らせ
過去のニュースレターは以下の計算科学技術部会ホームページからダウンロードできます。
http://csed.sakura.ne.jp/archives/category/2_newsletter28