We have started a call for MCRP2023.
https://www.ccs.tsukuba.ac.jp/eng/use-computer/mcrp-application/
Deadline: Jan. 23rd, 2023
READ “Call for proposals” and “Guide for submission” carefully, before submitting your proposal.
We have started a call for MCRP2023.
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Deadline: Jan. 23rd, 2023
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2023年度筑波大学計算科学研究センター「学際共同利用」プログラム(MCRP2023)の公募が始まりました。
詳しくは学際共同利用のページをご覧ください。
奮ってのご応募をお持ち申し上げます。
公募締切:2023年1月23日(月)
2022年12月22日
国立大学法人 筑波大学
筑波大学計算科学研究センターは、新たなスーパコンピュータPegasus(ペガサス)の試験稼働の開始を発表しました。演算性能、メモリ帯域幅注1)、メモリサイズを大きく向上させ、計算科学のみならずビッグデータ解析、超大規模AI分野を強力に推進します。
Pegasusに搭載される演算加速装置(GPU)は、倍精度浮動小数点演算注2)における理論ピーク性能が51 TFlops注3)(従来よりも2.7倍高速)であり、CPU(中央演算処理装置)と高帯域幅のPCIe Gen5注4)により世界で初めて接続されます。DDR5メモリ注5)(従来よりも約2倍高速)、不揮発性メモリ注6)を搭載し、大容量メモリまたは超高速ストレージとしての利用が可能です。また、ネットワークについても最新の400Gbpsネットワークプラットフォームを利用します。
Pegasusは120ノードの計算ノードで構成され、全体の理論ピーク性能はGPU部分だけでも6.1 PFlopsを超えます。筑波大学計算科学研究センターは、共同利用・共同研究拠点として、学際共同利用、HPCI注7)共同利用、一般利用などの各種利用プログラムにより、Pegasusを全世界のユーザに提供し、さらなる計算科学の発展に寄与します。
システム名称 |
Pegasus |
製造 |
NEC |
全体性能 |
> 6.1 PFlops |
ノード数 |
120 |
ネットワーク |
NVIDIA Quantum-2 InfiniBandプラットフォームによるフルバイセクションファットツリーネットワーク |
並列ファイルシステム |
7.1PB DDN EXAScaler (帯域幅40 GB/s) |
計算ノード
CPU |
第4世代Intel Xeonスケーラブルプロセッサ(旧コードネームSapphire Rapids)(48コア) |
GPU |
NVIDIA H100 PCIe GPU (FP64テンソルコア演算51 TFlops、80GB HBM2E、2 TB/s) |
メモリ |
128GiB DDR5 (282 GB/s) |
不揮発性メモリ |
Intel Optane不揮発性メモリ(コードネームCrow Pass) |
SSD |
2 x 3.2TB NVMe SSD (7 GB/s) |
ネットワーク |
NVIDIA Quantum-2 InfiniBandプラットフォーム (200 Gbps) |
筑波大学計算科学研究センター長 朴泰祐教授
「ビッグデータやAIは、これまで注力してきた高性能計算科学と並ぶ重要な研究テーマの一つです。大容量メモリと高性能なAI処理機能を備えた新型マシンを導入することで、優れたデータサイエンスに向けて研究領域を拡大するための新たなツールとなるはずです。」
筑波大学計算科学研究センター高性能計算システム運用開発室長 建部修見教授
「データ駆動型科学やAI駆動型科学では、これにより、消費電力を抑えつつコストパフォーマンスに優れながら、高帯域の大容量メモリ、超高速ストレージの要求を満たすことができ、アプリケーション性能の向上が図れます。 また、不揮発性メモリを活用した大規模データ解析の新分野、ビッグデータ・AIの新用途、システムソフトウェア研究なども育成していきます。」
NEC先端プラットフォーム事業部門マネージングディレクター 茂垣泰夫氏
「この度、筑波大学計算科学研究センター様がビッグメモリスーパコンピュータシステムとして、当社のLXシリーズを導入いただきまして、大変光栄です。今回のシステムは、Intelの次期 Xeon CPU、次期 Optane 不揮発性メモリ、NVIDIAの最新GPUからなる、画期的なアクセラレーションを実現する世界初のシステムであり、当社が持つ技術力を結集して、先進的な計算科学に貢献してまいります。」
IntelデータセンタAIグループVP兼GM ドンカニングハム氏
「筑波大学が、今後発売予定の第4世代インテルXeonスケーラブルプロセッサとOptane不揮発性メモリ300シリーズで新しいスーパコンピュータの構築を計画していることを大変うれしく思っております。これはIntelアーキテクチャが高性能コンピュータにもたらす価値を実証しています。」
NVIDIAハイパースケールとHPC VP イアンバック氏
「エクサスケールHPCとAIの時代に突入する中、NVIDIAはNVIDIA H100 GPUを使用して研究者が大規模な課題に取り組むことを可能にします。筑波大学が採用したことで、研究者は同じAIパフォーマンスを3.5倍のエネルギー効率と3倍の総所有コスト削減で実現できるようになります。」
株式会社データダイレクト・ネットワークス・ジャパン 代表取締役社長 ロベルト・トリンドル氏
「この度DDNは筑波大学計算科学研究センター様の革新的なPegasusプロジェクトをご支援できることを大変光栄に思います。
筑波大学のチームの皆様と協力して、新しいメモリアーキテクチャとローカルノードにおける永続的メモリなどを利用するストレージソリューションをグローバルな共有ストレージとより良い統合を目指すことを楽しみにしています。」
SC22 Exhibition will be held on November 14-17 at Kay Bailey Hutchison Convention Center Dallas!
Please stop by our booth #1813, “CCS/JCAHPC, University of Tsukuba”.
See below for detailed information.
SC22: http://sc18.supercomputing.org/
計算科学研究センター(CCS)に所属する教員・研究員の研究をわかりやすく紹介する「研究者に聞く− 研究トピックス」に「Vol.8 超伝導の新しい理論の提案 そして量子コンピュータへ」と「Vol.9 謎の粒子ニュートリノの質量解明に迫る2重ベータ崩壊」を公開しました。
量子物性研究部門 の小泉准教授の研究を紹介しています。
原子核物理研究部門 の日野原助教の研究を紹介しています。
日野原 伸生 助教
原子核物理研究部門
日野原助教は、原子核物理研究部門の研究者です。先生は、2011年から渡米し海外での研究生活も長く、国際的でグローバルな研究のネットワークを構築しています。原子核物理の研究とは、原子の中心にある陽子や中性子が集団でいるときの複雑な状態を調べることを目的としています。この物理の応用としては、原子力発電、放射性廃棄物をできるだけ寿命を短くする研究、そして放射線治療などがあげられます。原子核物理は、宇宙から現実の生活まで実に幅広い重要性と、応用の可能性がある魅力的な基礎物理なのです。その中で今回取り上げるのは、素粒子のひとつであるニュートリノに関する理論研究です。キーワードは、「2重ベータ崩壊」。何やらすごそうな研究の一端を紹介します。
(2022.11.1 公開)
私たちも、身の回りの物質も、すべて素粒子からできています。
では皆さん、「ニュートリノ」という素粒子をきいたことがありますか。日本人のノーベル賞受賞者である、故小柴昌俊先生(2002年受賞2020年逝去)と梶田隆章先生(2015年受賞)が取り組んでいたこのニュートリノは、放射線などで有名な放射性元素と深く関係しています。
ベータ崩壊(注1という現象は、中性子が崩壊するもので、その際にニュートリノが放出されます。ただしニュートリノは非常に透過性が高い粒子で、日常も宇宙から常に降り注いでいますが、私たちにはなんの影響もありません。なんと私たちの身体にも毎秒1兆個ものニュートリノが貫通しているんですって。
そんなちょっと不思議なニュートリノですが、質量の謎が素粒子の未解決テーマとして残っています。質量階層性問題(注2というもので、簡単に言うと、3種類あるニュートリノ同士の質量モデルの候補が2つあり、どちらが正しいのか絞りきれない状況にあります。最後の決定打が観測的に得られていないのです。そこで重要になるのが、ニュートリノが関係する2重ベータ崩壊という現象です。さきほどのベータ崩壊を同時に2回起こすことに相当します。
図1:ゲルマニウムの元素が崩壊していく様子を描いています。ベータ崩壊は崩壊した先の原子のエネルギーが高いので崩壊は起きず、二重ベータ崩壊が起こる場合の一例です。
日野原助教は、ニュートリノがマヨラナ粒子(注3であると仮定したときの、2重ベータ崩壊について、専門用語の説明だけではなかなかわかりにくいテーマですが、ある原子核の崩壊について計算し、それを実験と照らし合わせると、ニュートリノの質量がわかるという原理を用いています(図2)。
図2:半減期と質量の関係を表している。数式中の色分けした四角は、青が半減期の逆数、黄色が位相因子、緑が行列要素、最後のオレンジ色がニュートリノの質量を表している
日野原助教は、基本的にこの数式の原子核行列要素、つまり簡単にいうと原子核の崩壊によってある原子核が他の原子核へと変わる確率(崩壊における遷移確率)を計算しています。この原子核行列要素と、「放射性元素の半減期」を比較することで、数式の残りの部分である、「ニュートリノの質量」に制限をつけることができるという仕組みです。
元素は、中央にある原子核の内部に、陽子と中性子を複数もっています。ある陽子の数に対して、中性子の数だけが違うものを同位体(注4といいます。これらは質量が異なります。たとえばゲルマニウムの安定同位体には、5種類あり、それぞれ陽子数は32で同じですが、中性子の数が38、40、41、42、44と異なります。このうち、最後のものはもっとも不安定ですが、10の21乗年(注5というケタ外れに長い時間(宇宙の現在の年齢よりもはるかに長い)をかけて2重ベータ崩壊をします。
一見、このような長い半減期を測定するのは困難に思えます。これに対して世界中で測定する元素の量をふやすなど様々な工夫をすることで、実現しようとしています。
ニュートリノがマヨラナ粒子でなくても起きる二重ベータ崩壊は実験で測定されており、日野原先生の計算した結果が、図3です。原子核行列要素の計算として、計算値と実験値の比較が載っています。
多少のばらつきはありますが、よく実験を再現する結果が得られています。今後はこれらのばらつきの原因を突き止めてより精密な値を計算したいと意気込んでいます。
図3:ニュートリノを2つ放出する二重ベータ崩壊の原子核行列要素の理論計算値と実験値の比較です。測定された半減期から導出された実験値(黒)とパラメータを変えた様々な理論計算値の範囲(赤色・水色)を示しており、右側の質量数の大きい原子核では理論計算で実験値が説明できていますが、左側の質量数の小さい原子核では理論計算値とのずれが見られます
1)ベータ崩壊:中性子が陽子に崩壊する現象として、ベータ線という高速の電子と、反電子ニュートリノを放出する現象。
2)質量階層性問題:ニュートリノには、3つの種類があり、それぞれの質量(正確には質量固有状態)が混ざり合っているという不思議な性質を持っています。しかしこの質量固有状態のそれぞれの質量の値がわかっていません。3つのうちどれがもっとも軽く、どれが重いのかという順番もわかっていません。これを質量階層性問題と言って、素粒子標準理論の最後の課題として残っています。
3)マヨラナ粒子:素粒子はフェルミオンという物質を構成する粒子が代表的です。たとえばクォークや電子です。これらはディラック方程式というものに従っています。この理論では、粒子とその相方である反粒子という別の粒子が、異なる振る舞いをします。しかし近年、ニュートリノの不思議な性質を研究する上で、ニュートリノは粒子・反粒子が同じ、特殊な状態にあるのではないかという仮説がでてきました。この仮説に基づいて、粒子と反粒子が同じである素粒子をマヨラナ粒子といいます。
4)同位体:(ラジオ)アイソトープともいいます。放射性元素の種類の説明でよく登場します。原子番号が同じ(つまり陽子数が同じ)で、質量数が異なるもの(つまり中性子数が異なるもの)をさします。
5)10の21乗年:大きい数字の対応を列記します。10の12乗=1兆、10の15乗=1000兆、10の18乗=100京、10の21乗(英語では1ゼタ)=10垓、となるので、10の21乗年は10垓年
*今年の EPCC-CCS workshop は、3年ぶりに対面での開催となります。
今年の開催地はエジンバラ大学EPCCです。
Date: December 14th (Wed) – 15th (Thu), 2022
Venue: EPCC, the University of Edinburgh
DAY 1 | 40 George Square Lecture Theatre A | |||
start | end | CCS/EPCC | Speaker | Title |
10:00 | 10:30 | EPCC | EPCC Introduction/UK Exascale project | |
10:30 | 11:00 | CCS | Taisuke Boku | CCS Research Activity Update |
11:00 | 11:15 | BREAK | ||
11:15 | 11:45 | Osamu Tatebe | Persistent Memory Supercomputer Pegasus for Data-driven and AI-driven Science | |
11:45 | 12:15 | Adrian Jackson | Filesystem performance on persistent memory hardware | |
12:15 | 13:45 | LUNCH | ||
13:45 | 14:15 | David Henty | Parallel I/O performance on ARCHER2 | |
14:15 | 14:45 | Quang Van Doan | New normal of local climate under global warming: an application of high-resolution climate modeling | |
14:45 | 15:15 | Andrew Turner | HPC-JEEP: HPC system energy and power monitoring for Net Zero infrastructure | |
15:15 | 15:30 | BREAK | ||
15:30 | 16:00 | Ryuhei Harada | Developements of Efficient Molecular Simulation Methods for Elucidating Biological Function of Protein | |
16:00 | 16:30 | Yuji Ingaki | A factor that hinders the accurate phylogenetic inferences: The monophyly of Archaeplastida as a case study. | |
16:30 | 17:00 | George Beckett | Survey Astronomy in the Big Data Era with LSST |
DAY 2 | Bayes Centre Room G.03 | |||
start | end | CCS/EPCC | ||
9:30 | 10:00 | CCS, on-line | Alexander Wagner | The extreme physics of galaxy evolution: CFD simulations of relativistic jets and radiation interacting with highly compressible astrophysical gases |
10:00 | 10:30 | CCS, on-line | Kazuhiro Yabana | Development and applications of SALMON: first-principles computations in optical science |
10:30 | 10:45 | BREAK | ||
10:45 | 11:15 | Nick Brown | FPGA AI engines for stencil based codes | |
11:15 | 11:45 | |||
11:45 | 12:15 | |||
12:15 | 13:30 | LUNCH | ||
13:30 | 16:00 | Visit to the ACF |
This year’s EPCC-CCS workshop will be the first in-person in three years!
Date: December 14th (Wed) – 15th (Thu), 2022
Venue: EPCC, the University of Edinburgh
DAY 1 | 40 George Square Lecture Theatre A | |||
start | end | CCS/EPCC | Speaker | Title |
10:00 | 10:30 | EPCC | EPCC Introduction/UK Exascale project | |
10:30 | 11:00 | CCS | Taisuke Boku | CCS Research Activity Update |
11:00 | 11:15 | BREAK | ||
11:15 | 11:45 | Osamu Tatebe | Persistent Memory Supercomputer Pegasus for Data-driven and AI-driven Science | |
11:45 | 12:15 | Adrian Jackson | Filesystem performance on persistent memory hardware | |
12:15 | 13:45 | LUNCH | ||
13:45 | 14:15 | David Henty | Parallel I/O performance on ARCHER2 | |
14:15 | 14:45 | Quang Van Doan | New normal of local climate under global warming: an application of high-resolution climate modeling | |
14:45 | 15:15 | Andrew Turner | HPC-JEEP: HPC system energy and power monitoring for Net Zero infrastructure | |
15:15 | 15:30 | BREAK | ||
15:30 | 16:00 | Ryuhei Harada | Developements of Efficient Molecular Simulation Methods for Elucidating Biological Function of Protein | |
16:00 | 16:30 | Yuji Ingaki | A factor that hinders the accurate phylogenetic inferences: The monophyly of Archaeplastida as a case study. | |
16:30 | 17:00 | George Beckett | Survey Astronomy in the Big Data Era with LSST |
DAY 2 | Bayes Centre Room G.03 | |||
start | end | CCS/EPCC | ||
9:30 | 10:00 | CCS, on-line | Alexander Wagner | The extreme physics of galaxy evolution: CFD simulations of relativistic jets and radiation interacting with highly compressible astrophysical gases |
10:00 | 10:30 | CCS, on-line | Kazuhiro Yabana | Development and applications of SALMON: first-principles computations in optical science |
10:30 | 10:45 | BREAK | ||
10:45 | 11:15 | Nick Brown | FPGA AI engines for stencil based codes | |
11:15 | 11:45 | |||
11:45 | 12:15 | |||
12:15 | 13:30 | LUNCH | ||
13:30 | 16:00 | Visit to the ACF |
Division of Computational Informatics, Center for Computational Sciences (CCS), University of Tsukuba invites a full-time (non-tenured) faculty position as described below.
[Title]
Assistant professor with a fixed-term appointment
[Research field]
Database, data engineering, and big data technology
[Content of work]
The Database Group, Division of Computational Informatics, Center for Computational Sciences (CCS), University of Tsukuba, has been conducting a research project entitled “A Verifiable Data Ecosystem” as a part of JST CREST “Society 5.0 System Software” area. In this project, we study and develop a verifiable data ecosystem that supports data and its reliability/lineage and makes it possible to verify arbitrary data for system software in Society 5.0 in a collaboration of six research groups in five universities in Japan.
We invite applications from database and data engineering researchers, including big data and data mining, who are interested in doing research and development about the techniques for metadata management, including reliability and lineage, in this project.
[Starting date]
As soon as possible after a hiring decision is made (negotiable).
[Terms of employment]
Full-time, possible to renew annually on March 31 until 2027, upon evaluation of the progress. The annual salary will be determined based on the regulations of the University, taking into account the employee’s career.
[Qualifications]
An applicant needs to have a Doctoral Degree or Ph. D at the start of employment.
[Application materials]
(1) Curriculum Vitae (with a photograph and email address)
(2) List of research activities (The list must be categorized into refereed journals, refereed conferences/workshops, books, other presentations, patents, awards, and competitive research funds. List all authors of co-authored papers/books. For the five major papers (cf. item (6)), it is recommended to denote the impact factor, the number of citations, the acceptance rate, etc.)
(3) Summary of research activities (up to about 1000 words)
(4) Research plan after the appointment (up to about 1000 words)
(5) Contact information of two references (name, affiliation, and email address)
(6) Reprints of five major papers published within the last five years (one may be published earlier than five years.)
(7) Self-declaration on specific categories (the prescribed form can be downloaded from https://www.ccs.tsukuba.ac.jp/reqdocuments/ )
(8) Consent for the handling and extraterritorial transfer of personal data in accordance with the EU-General Data Protection Regulation (GDPR) (*Submit this form only if you are a resident of the member
countries of the European Economic Area or the United Kingdom, the prescribed form can be downloaded from https://www.ccs.tsukuba.ac.jp/reqdocuments/ )
[Selection process]
After screening the application documents, qualified applicants will be invited to an online interview in Japanese or English.
[Deadline for application]
23:59 (JST), December 5, 2022.
[Who to make contact]
Prof. Toshiyuki Amagasa
Center for Computational Sciences, University of Tsukuba
Phone: +81-29-853-6497, e-mail: amagasa_AT_cs.tsukuba.ac.jp
(Replace “_AT_” by “@”.)
[Where to submit]
Put the documents (1)-(5)/(7)-(8) in a single encrypted PDF file, and please submit it along with the PDF files of (6) as attachments to an email addressed to:
koubo-dcidb _AT_ ccs.tsukuba.ac.jp (Replace “_AT_” by “@”.)
Please send the PDF’s password to the email address described in “[Who to make contact]”.
– Please write “Application for Assistant Professor Position in Database Group” in the subject.
– Please contact “[Who to make contact]” before submission if the file size exceeds 10MB.
– Please contact “[Who to make contact]” if you do not receive any response within two days after submission.
[Miscellaneous]
1) The personal information in the application documents will be used solely for selection. After the selection, all the personal information will be properly deleted.
2) The Center for Computational Sciences has been approved as a Joint Collaborative Research Center by the Ministry of Education, Culture, Sports, Science and Technology. We promote interdisciplinary
computational sciences, including joint use of our supercomputer systems. The University of Tsukuba conducts its personnel selection process in compliance with the Equal Employment Opportunity Act.
3) The University of Tsukuba has established “University of Tsukuba Security Export Control Regulations” based on “Foreign Exchange and Foreign Trade Act”, and conduct strict examination when employing foreign nationals, persons from foreign universities, companies, government agencies, etc., or persons who fall under a specific category.
1. 募集人員
助教(任期付) 1名
2. 専門分野
データベース,データ工学およびビッグデータ基盤技術
3. 職務内容
筑波大学計算科学研究センター*1 計算情報学研究部門データ基盤分野では,JST CREST「S5基盤ソフト」領域採択課題「検証可能なデータエコシステム」を推進中です.本プロジェクトでは,Society5.0のための基盤ソフトウェア技術として,データに付随する信頼度やリネージュ(来歴)をサポートし,任意のデータを検証可能なデータエコシステムの研究開発を,国内5大学の6研究グループで連携して行います.
本公募では,ビッグデータ・データマイニングを含むデータベース・データ工学の研究領域を専門とし,本プロジェクトにおいて,信頼度やリネージュを含むメタデータの管理・運用のための技術開発および実証実験に積極的に取り組んでいただける方を求めます.
*1 計算科学研究センター https://www.ccs.tsukuba.ac.jp
4. 着任時期
決定後できるだけ早い時期(応相談)
5. 任期
年度更新,最長2028年3月31日まで
6. 応募資格
博士の学位を有し(着任時期までに取得見込みも可),専門分野において優れた研究業績をお持ちで,上記職務に熱意を持って取り組んでいただける方.
7. 待遇
年俸制(給与等雇用条件は本学の規定による).候補者の職務経験等を加味し,本学規程に基づいて号俸を決定します.
8. 提出書類:
以下の (1)-(6) を電子メールの添付ファイルで提出して下さい.
(1) 履歴書(写真貼付,連絡先と電子メールアドレスを明記)
(2) 研究業績一覧(査読付き学術雑誌論文,査読付き国際会議論文,著書,その他の研究発表,特許,受賞,外部資金獲得実績等に分類したリスト.論文等の共著者名はすべて記入.
なお主要論文(5編以内, (6)参照)については,インパクトファクタ,引用数,採択率等の情報をできるだけ記載すること.)
(3) これまでの研究実績の概要(1,500字程度)
(4) 着任後の研究計画と自己アピール(1,500字程度)
(5) 意見を求めうる方2名の氏名・所属・連絡先
(6) 主要論文別刷(5編以内,うち4編以上は最近5年以内のもの)
(7) 特定類型自己申告書
本学所定様式 https://www.ccs.tsukuba.ac.jp/reqdocuments/
(8) EU―般データ保護規則(GDPR)に基づく個人データの取扱い及び域外移転に関する同意書(※欧州経済領域の構成国及び英国在住者のみ)
本学所定様式 https://www.ccs.tsukuba.ac.jp/reqdocuments/
9. 選考方法
提出書類に基づいた書面選考を実施し、通過者は日本語または英語でオンライン面接を行います。
10. 応募締切
2022年12月5日(月)必着
11. 照会先
筑波大学 計算科学研究センター計算情報学研究部門 教授 天笠俊之
Tel: 029-853-6497 / E-mail: amagasa _AT_ cs.tsukuba.ac.jp
(_AT_ を @ に置き換えてください.)
12. 応募書類送付先
提出書類の (1)-(5), (7)-(8) を一つのPDFファイルにまとめパスワードをかけ,(6) の各論文のPDFファイルとともに電子メールの添付ファイルとして,
koubo-dcidb _AT_ ccs.tsukuba.ac.jp (_AT_ を @ に置き換えてください.)
までお送りください.PDFファイルのパスワードは,「11. 照会先」までにお送りください.
・メールの件名は,「データ基盤分野応募書類」としてください.
・ファイルサイズの合計が10MBを超える場合は,事前に照会先までご相談ください.
・メール送信後,二日以内に受領確認のメールが届かない場合は照会先までご連絡ください.
13. その他
(1) 応募書類に含まれる個人情報は,本人事選考のみに使用し,他の目的には一切使用しません.選考終了後はすべての個人情報を適切に破棄します.
(2) 計算科学研究センターは,文部科学省共同利用・共同研究拠点に認定されており,計算機共同利用を含む学際計算科学を推進しています.筑波大学では男女雇用機会均等法を遵守した人事選考を行っています.
(3) 本学では、「外国為替及び外国貿易法」に基づき、「国立大学法人筑波大学安全保障輸出管理規則」を定め、外国人、外国の大学・企業・政府機関等出身者又は特定類型該当者の雇用に際し厳格な審査を実施しています。
小泉 裕康 准教授
量子物性研究部門
超伝導という現象を教科書的に説明するとき、BCS理論という理論が使われます。しかしこの理論には、証明がされていない、実験と矛盾するなどの問題点も含まれています。小泉准教授は全く別の観点から、より矛盾のない理論の構築に取り組んでいます。
(2022.10.24 公開)
超伝導とは電気抵抗ゼロで電流が流れる現象のことで、1911年に初めて発見されました。その発見から40年以上経った1957年、バーディーン、クーパー、シュリーファーという3人の物理学者によって、超伝導を説明するBCS理論が提案されました。それぞれの頭文字をとったこの理論によって、3人は1972年のノーベル物理学賞を受賞しています。しかし、BCS理論には登場当初からいくつかの問題点が指摘されていました。特に1986年に液体窒素温度を超える高温領域で超伝導を示す物質として銅酸化物が発見されたことで、BCS理論では説明しきらない超伝導現象があることがわかってきました。
例えばBCS理論では、互いに逆方向のスピンを持つ2つの電子がまるで1つの電子のように振る舞う“クーパー対”が形成されると考えます。このクーパー対の流れである超伝導電流は、電気抵抗なしで流れることができ、言い換えればこのクーパー対の形成こそが超電流のメカニズムであるということになります。超伝導状態から常伝導状態(電流が流れる際に電気抵抗がある状態)へ移行するときには、電子対が破壊されて普通の電子となり、熱が発生するはずです。ところが、実験では超伝導電流は熱を発生せずに消失することが証明されています。
現在主流のBCS理論が実験結果と矛盾することから、超伝導現象には未知のメカニズムが隠されている可能性が高いと考えられます。
小泉先生は、こうした問題点を解決するべく新しい理論の研究を続けてきました。そのうちの一つが、ベリー位相と呼ばれる量子力学的効果を取り入れた理論です。
小泉先生は、数式で表された理論とすでに証明されている実験との整合性を考察し、新しい実験結果を予言するという理論物理学的な手法で研究を進めています。BCS理論で実験と矛盾していた「熱」の発生について解決すべく、超伝導のもつエネルギーの他に磁場のもつエネルギーがどのように作用するのかを検討したところ、ある種のスピン軌道相互作用1)によって波動関数2)の位相が変化することで多数のループ電流が発生することを導き出しました。このループ電流の集まりが超伝導状態を生み出すと考えることで、これまでのBCS理論では解決できなかったさまざまな問題が説明可能になりました。
ループ電流は文字通り、環状に流れ続ける電流です。特にここでは、時計回りは-1、反時計回りは+1の整数に対応した電流(トポロジカルに保護された電流、と言います)を考えます。こうした電流は、電流のもつ運動エネルギーと外から侵入する磁場のエネルギーが同じになったとき、整数が0となり、熱を発生せずに消失します。この理論によって、BCS理論で課題となっていた「熱」の発生を伴わずに超伝導電流を消失させることが可能になりました。
銅酸化物高温超伝導体では、ループ電流が存在することが実験からも示唆されています。このループ電流が小泉先生の新理論におけるループ電流にあたるのか、実験での証明が待たれます。
【用語】
1)スピン軌道相互作用:電子の持つスピン角運動量と軌道角運動量という二つの物理量の相互作用。
2)波動関数:原子、分子、素粒子などの状態を表すのに用いられる座標の関数。
プレスリリースhttps://www.ccs.tsukuba.ac.jp/release-210709/
「超伝導電流は電子ペアの流れではない 〜標準理論に根本的な変更を迫る新理論の提案〜」(2021.7.9)
宇宙物理研究部門の大須賀先生による「ブラックホール どこまでわかったのか? なにがわかっていないのか?」の解説動画を公開しました。
Preparing for Post-Exascale Computing
Jeffrey S. Vetter (Oak Ridge National Laboratory)
DOE has just deployed its first Exascale system, so now is an appropriate time to revisit our Exascale predictions from a decade ago. What predictions did we get right, wrong, or omit entirely? Likewise, it is also an appropriate time to start preparing for Post-Exascale Computing. We are seeing a Cambrian explosion of new technologies during this this ‘golden age of architectures;’ however, we are also experiencing a major challenge in preparing software and applications for this new era. In fact, we expect that software will need to be redesigned to exploit these new capabilities and provide some level of performance portability across these diverse architectures. In this talk, I will revisit Exascale predictions, survey these Post-Exascale technologies, and discuss their implications for both system design and software.
High Precision Physics from High Performance Computing
Norman H. Christ (Department of Physics, Columbia Univ.)
Experimental measurements at high precision or of rare processes offer information at the frontier of particle physics. Confronting these experimental results with the predictions of the Standard Model may provide the key to understanding today’s outstanding mysteries of Nature from the excess of particles over anti- particles in the Universe to the origin of the Higgs particle’s mass. We will describe some of the current challenging lattice QCD calculations that attempt to make these predictions — some with a precision now below 1% which include the effects of both quantum chromodynamics and electromagnetism.
Machine learning and quantum computing in physics research and education
Morten Hjorth-Jensen (University of Oslo/Michigan State Univ.)
Advances in machine learning methods provide tools that have broad applicability in scientific research. These techniques are being applied across the diversity of physics research topics, spanning essentially all fields of physics.
Combined with recent advances in quantum computing and quantum technologies, there is a great potential for advances that will facilitate scientific discoveries and societal applications. In this talk I will try to emphasize research directions that focus on solving quantum mechanical many-body problems using both machine learning algorithms as well as algorithms from quantum computing. I will also try to outline how to improve our basic physics education by introducing machine learning and quantum computing algorithms in our undergraduate and graduate physics education.
Computics approach to development of the next-generation semiconductor science
OSHIYAMA Atsushi (Nagoya University)
Computics is a word I have made to express interdisciplinary collaboration between materials science and computer science (http://computics-material.jp/index-e.html). I will explain such efforts to develop a real-space scheme of the density-functional-theory (DFT) calculations and also a neural-network-assisted DFT scheme which shows the linear scaling to the system size N. These schemes are applied to the issues in semiconductor science. In this talk, I will discuss the physics and chemistry of the lattice vacancy in silicon nitride which is speculated but not yet clarified to be a principal element of the flash memory. An important role of the floating electron state peculiar in sparse materials is emphasized.
Persistent Memory Supercomputer Pegasus for Data-driven and AI-driven Science
TATEBE Osamu (Univ. Tsukuba)
This talk introduces a new Pegasus persistent memory supercomputer for data-driven and AI-driven science. It will be the world’s first system to introduce next generation Xeon CPU, next generation Optane persistent memory and H100 Tensor Core GPU connected with InfiniBand NDR networks. Each compute node has more than 2 TB memory space to strongly support large-scale data analysis in Big Data and AI. This talk also introduces research activities of caching file system exploiting the node-local persistent memory. It provides highly scalable file data and metadata performance, and accelerates the storage performance of HPC applications and data analysis in Python without any modification of the code.
Simulating the Evolution of the Universe and the Emergence of its Non-linear, Multi-scale, Interconnected Structures
Andreas Burkert (Ludwig-Maximilians Universität München)
Recent observations and numerical simulations have revolutionized our understanding of the evolution of the Universe. We now know that all structures in the Universe are intimately coupled by a universal cosmic flow of matter that starts in the cosmic web and that ends in protoplanetary disks and planets. Dark matter dominates the cosmic web the largest structure in the Universe with dimensions of millions of light years. The cosmic web, in turn, results from tiny quantum fluctuations within the Big Bang. Galaxies form at its nodes and are fed by gas inflows from the web. This inflow regulates galaxy evolution and generates a new web-like structure, the filamentary molecular interstellar medium. In these filaments dense cores of molecular gas form that condense into stars. Gas flows from the filaments penetrate deep into the collapsing cores and feed gas directly into protoplanetary disks, triggering planet formation. In my talk I will discuss progress and open puzzles in understanding our multi-scale, interconnected Universe.
Using and developing bioinfomatics in deep level phylogenomic reconstructions
Matthew Brown (Mississippi State University)
Recent advances of both sequencing technologies and sequence library production have revolutionized the fields of genomics and transcriptomics. With these new technologies, we are now able to examine the expression profiles of cell types at developmental stages. We are also able to use single cell RNAseq to robustly examine the evolutionary positions of organisms that are rare and or difficult to culture. Here I detail the methodologies, pitfalls, costs, and benefits associated with the production of such data. I also provide several case studies of the use of this technology for both types of experiments. We apply these ultra-low input RNAseq methods to phylogenomically examine the deep relationships of many protistan supergroups using a new bioinformatic tool called PhyloFisher, which will be explained. Additionally, with these methods, we examine the developmental pathways using expression profiling of discrete developmental stages of life cycle of aggregatively multicellular amoebae and sporocarpic amoebae that make fruiting bodies individually. Using time-lapse microscopy as well as the methods in single/few cell transcriptomics, we are now able to begin to unlock the developmental program in these slime molds. Here we begin to unravel the developmental program of these disparate taxa to examine if these organisms use underlying homologous.
Developing Climate Resilient Cities: From Heat Islands to Digital Twins
Dev Niyogi (University of Texas at Austin, USA)
Cities are complex systems that house more than half of the humanity and are also major emitters of greenhouse emissions. Additionally cities are disproportionately impacted by climatic extremes. In this changing climate how should we design future cities that are resilient to climatic shocks and how can we use computational approaches to aid that process? Using examples of urban heat island mapping, to rainfall extremes, this presentation will lay the foundation for development of urban digital twins that can aid knowledge co-production, and bridge urban climate with urban planning and engineering solutions for equitable, socioeconomic outcomes.
Data Science for the Study of History: from Statistics to Machine Learning
Chuan XIAO (Osaka University)
Nowadays, data science is an indispensable research methodology for a variety of research fields. While computational methods have been applied to natural sciences for centuries, interest in applying data science to social sciences has grown rapidly in the last few decades, mainly in the name of cliodynamics, quantitative history, and digital history. This talk focuses on the case of using data science in the study of history. I first review the evolution of the use of data science methods in historical research, from early attempts that employed preliminary statistical approaches to the mathematical modeling era, and then to recent advances featuring machine learning technologies. Then, I outline the challenges and future directions in this transdisciplinary area. In particular, the opportunities of using knowledge bases, text mining, and natural language processing techniques will be discussed.
筑波大学計算科学研究センターでは、これらの最先端の計算科学を医学と連携させる新たな取組みとして「医計連携」を創出する「計算メディカルサイエンス事業」を推進します。本事業は、物理学、生命科学およびデータ基盤,情報メディア分野の計算科学と医学、産業界が連携し、最新の計算手法、画像処理技術ならびに機械学習、ディープラーニングを用いて、計算科学による医療技術を開拓することを目的とします。この目的のため、(1) 計算生体分子医科学、(2) 睡眠ビッグデータ解析・自動診断、(3) 3D Surgical Vision、(4) 計算光バイオイメージングのプロジェクトチームを設置し、学内外の連携とチーム間連携を図り研究を推進します。
本ワークショップでは、学内外の関係者からご講演をいただきます。
日時: 2022年10月28日(金)
場所: オンライン開催 Zoom *参加登録いただいた方へURLをお知らせします。
参加登録: 2022年10月20日(木)まで
参加登録 URL: https://forms.gle/FEJDFttbo6WQxQgM9
ポスター: 計算メディカルサイエンスワークショップポスター
グループ | 時刻 | 発表者 | 所属 | タイトル | |
計算生体分子 | 発表 | 13:30-13:55 | 秋山泰 | 東京工業大学情報理工学院 情報工学系 | 大規模な分子動力学シミュレーションによる環状ペプチドの膜透過性予測 |
司会:原田隆平 | 13:55-14:20 | 大上雅史 | 東京工業大学情報理工学院 情報工学系 | タンパク質間相互作用を狙う創薬インフォマティクス | |
14:20-14:30 | 重田育照 | CCS | 統合的創薬シミュレーションによるインシリコスクリーニング | ||
睡眠ビッグデータ | 14:30-15:00 | 山田空 | CCS | 特徴波の発生タイミングを考慮したモデルによる睡眠ステージ判定精度の向上 とエポックフリーなステージ判定 |
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司会:天笠俊之 | 川名ふさ江 | 注)発表時間変更 | |||
休憩 | 15:00-15:15 | ||||
計算光バイオ | 15:15-15:45 | 大川晋平 | 浜松医科大学 | 定量的な生体ひかりトモグラフィのための画像再構成に関する研究 | |
司会:梅村雅之 | 15:45-16:15 | 矢島秀伸 | CCS | ヒト頸部と頭部を対象にした輻射輸送シミュレーション | |
3D Surgical Vision | 16:15-16:25 | 北原格 | CCS | 3D Surgical Visionグループ活動報告 | |
司会:宍戸英彦 | 16:25-16:50 | 吉井雄一 | 東京医科大学茨城医療センター整形外科 | 整形外科手術における3D術前計画の活用とその課題 | |
16:50-17:15 | 北口大地 | 国立がん研究センター、筑波大学消化器外科 | Computer Vision/Machine Learning in Surgeryー国内先進施設での取り組みー | ||
睡眠ビッグデータ | 17:15-17:45 | 川名ふさ江 | ゆみのハートクリニック,順天堂大学 | 睡眠障害の病態と計測 |
計算科学研究センターの元センター長であり、フェローでもある宇川彰先生が、2022年度の素粒子メダル功労賞を受賞しました。
素粒子メダル功労賞は素粒子論グループの研究活動に大きな貢献をした方に贈られます。
宇川先生の受賞理由は「格子QCDの精密科学化と計算科学の環境基盤構築への貢献」です。
2022年9月10日にオンラインで開催された日本物理学会秋季大会における素粒子論懇談会にて、授賞式が行われました。
関連リンク:http://www2.yukawa.kyoto-u.ac.jp/~sg.www/award_s/medal22.html
2022年9月7日
筑波大学 計算科学研究センター
我々の体を構成するアミノ酸は、化学合成するとD型(右手型)とL型(左手型)の鏡像異性体注1)が50%ずつ生成されるが、生体内のアミノ酸は99%がL型で構成されている。この片側の鏡像異性体だけが存在している状態をホモキラリティーという。ホモキラリティーの発生起源は、19世紀のパスツール以来100年以上にわたって謎のままになっている。
ホモキラリティー発生起源を宇宙空間に求める説がある。近年、宇宙空間でアミノ酸と同様にキラル分子注2)である酸化プロピレン分子が観測された。そこで我々は、ホモキラリティーの宇宙起源説を立証すべく、計算科学研究センター内の生命科学研究部門と宇宙物理研究部門の連携により、酸化プロピレンのホモキラリティーの生成可能性について研究を行った。
我々は、ホモキラリティーの発生は、宇宙空間で水素原子から発生されるライマンα線の円偏光波による鏡像異性体の選択的分解が引き金となっていると予想した。円偏光波によってアミノ酸のホモキラリーが引き起こされる可能性を確かめる有力な方法が、量子化学計算である。アミノ酸は宇宙空間で直接観測されていないが、アミノ酸と同様にキラル分子である酸化プロピレン分子は、実際に宇宙空間で観測されている。そこで、ホモキラリティーの発生起源解明のためのケーススタディーとして、宇宙空間内で起こる酸化プロピレン分子の生成機構と円偏光波の吸収特性について量子化学計算を用いて調べた。計算により、酸化プロピレンおよびその前駆体の片方の鏡像異性体のみがライマンα線領域に強い円偏光吸収特性を持つことが明らかとなった。これにより、アミノ酸と同様のキラル分子である酸化プロピレン分子に対して、円偏光によるホモキラリティー生成の可能性を理論計算から提案することができた。
我々は、ホモキラリティーの宇宙起源説を立証すべく、宇宙生命計算科学連携拠点(https://www.ccs.tsukuba.ac.jp/research_project/comp-astrobio/)を作り、学際連携研究を行っている。本研究は、宇宙空間における酸化プロピレンのホモキラリティーの発生可能性について言及したが、今後は、実際にアミノ酸を取り上げ、ホモキラリティーの発生可能性について調べていく。最終的に、計算科学を用いることにより、宇宙から見た生命の起源の解明を目指していく。
左)アミノ酸ホモキラリティーの宇宙起源説の模式図。円偏光波(オレンジ矢印)によってD型のアミノ酸が分解され、L型が過剰になるイメージ図。
右)酸化プロピレンの構造式と理論計算の模式図
注1)鏡像異性体
立体構造が互いに実像と鏡像(右手型と左手型)の関係にある一対の異性体。アミノ酸は、一般的にD型(右手型)とL型(左手型)に分けることができる。
注2)キラル分子
鏡像異性体が存在する分子。
【題 名】Theoretical Investigation into a Possibility of Formation of Propylene Oxide Homochirality in Space.(酸化プロピレンの宇宙空間におけるホモキラリティー形成の可能性に関する理論的提案)
【著者名】 Y. Hori, H. Nakamura, T. Sakawa, N. Watanabe, M. Kayanuma, M. Shoji, M. Umemura, Y. Shigeta
【掲載誌】 Astrobiology
【掲載日】 2022年9月7日
【DOI】 10.1089/ast.2022.0005
開催案内 [English]
タイトル |
筑波大学計算科学研究センター創立30周年記念シンポジウム |
主催 | 筑波大学 計算科学研究センター |
日時 | 令和4年10月13日(木)13:30〜14日(金)16:00 |
会場 | つくば国際会議場 中ホール300 |
祝賀会 | 10月13日(木)18:00〜 (ホテルグランド東雲) |
参加費 | シンポジウム 参加無料、祝賀会 8,000円 |
アクセス | [つくば国際会議場 地図] ※駐車場は有料です。 |
参加登録 |
以下のURLから事前登録をお願いいたします。 |
問い合わせ | シンポジウム問い合わせ窓口 ccssympo2022[at]ccs.tsukuba.ac.jp スパム防止のためアットマークを[at]と表示しています。 送信の際は[at]は@に置き換えていただくようお願いいたします。 |
今日あらゆる科学技術の分野で計算科学は欠かすことのできない役割を果たしています。スーパーコンピュータの劇的な発展により大規模計算による研究のフロンティアは大きく拡大しています。計算を介した分野融合の取り組みや新分野の創出が活発に進んでいます。
学際性は計算科学の大きな特色です。その利点を十分に活かすために、計算科学のさまざまな分野間で、そして計算科学の発展を支える計算機科学分野、情報科学分野との間で、定期的・日常的な交流と協力の機会を持つことが大切です。 筑波大学計算科学研究センターは上記のような計算科学諸分野と計算機科学、情報科学の共同の場として、1992年度発足の計算物理学研究センターを前身とし、2004年4月に改組・拡充されて設置されました。また本センターは、文部科学省共同利用・共同研究拠点「先端学際計算科学共同研究拠点」の認定を受け、センターの計算機資源を用いた学際共同利用プログラムを推進しています。
本シンポジウムは、センター発足30周年を記念し、つくば国際会議場で開催いたします。オンラインからの参加も可能な形式で開催します。使用言語は原則として英語です。計算科学における各分野の第一線で活躍されている研究者をお招きした講演を用意しています.また,本センターが主催して行っている学際共同利用プログラムの成果発表として、ポスター発表も行われます。いずれの講演・発表でも,物理学・生命科学・地球科学などの科学諸分野で多彩に発展している計算科学の最先端の研究を、他分野の研究者・大学院生にも分かりやすい形でご紹介頂きます。講演と議論を通じて、計算科学・計算機科学のフロンティア、そして分野間の連携に関し、活発な意見を交わす機会となることを期待しています。
是非ご皆様に参加頂けますよう、よろしくお願いいたします。
本シンポジウムは英語で開催されます。
プログラムは【こちら】のページをご確認ください。