131st Colloquium of Center for Computational Sciences

131st Colloquium

Title: Subgraph Isomorphism Search: Overview and State-of-the-Art Approaches 

Speaker: John Wang(Associate Professor, Griffith University, Australia)

Date: November 18, 2019 (Mon)

Time: 10:30-11:30

Venue: Center for Computational Sciences, Meeting Room A

Language: English

Abstract:
Given data graph G and query graph P, subgraph isomorphism search is to find subgraphs of G that are isomorphic (i.e., structurally identical) to P.  The problem finds numerous applications, but is computationally  intractable.  Over the years the problem has attracted researchers from different fields, and many algorithms have been proposed.  Roughly, these algorithms can be grouped into three types: those based on Constraint Solving; those based on Depth-First Search and Backtracking; and those  based on Relational Join. In this talk, I will first give a brief overview of  each of these types of algorithms, and then provide the main ideas on the most recent Backtracking algorithms proposed by Database researchers (including our own work).  I will also discuss some variations of problem.

Bio:
John (Junhu) Wang received his PhD in Computer Science in 2003 from Griffith University, Australia.  He is currently an associate professor at the same university. Before joining Griffith University as an academic staff, he worked as a lecturer at Monash University, Australia from September 2001 to February 2003.  His current research interest is in Graph Query  Processing, Knowledge Representation, Social Network Analysis, and Text Data Analysis.  Previously, he worked on Constraint Reasoning, XML and Tree Pattern Query Processing. More details about Dr Wang can be found at http://www.ict.griffith.edu.au/~jw/.

Coordinator :Toshiyuki Amagasa

130th Colloquium of Center for Computational Sciences

130th Colloquium

Title: Introduction to NCAR and the Research Applications Laboratory

Speaker: Dr.Fei Chen 
Research Applications Laboratory (RAL)
National Center for Atmospheric Research (NCAR), Boulder, CO, USA

Date: November 20, 2019 (Wed)

Time: 15:00-17:00

Venue: Center for Computational Sciences, Meeting Room B

Language: English

Abstract:
 The National Center for Atmospheric Research (NCAR) was established by the National Science Foundation in 1960 with the vision being a world-class research center leading, promoting and facilitating innovation in the atmospheric and related Earth and Sun systems sciences. This presentation will briefly introduce NCAR and its seven laboratories, and then focus on the Research Applications Laboratory (RAL). RAL’s main mission is to conduct fundamental and use-inspired research that contributes to the understanding of the Earth system, extend the capabilities of the scientific community, and transfer knowledge and technology for the betterment of society. We will introduce RAL research and development efforts, and technology highlight.

Coordinator :Hiroyuki Kusaka

129th Colloquium of Center for Computational Sciences

129th Colloquium

Title: Understand and improve uncertainties in land-surface model

Speaker: Dr.Fei Chen 
Research Applications Laboratory (RAL)
National Center for Atmospheric Research (NCAR), Boulder, CO, USA

Date: November 15, 2019 (Fri)

Time: 10:00-12:00

Venue: Center for Computational Sciences, Meeting Room A

Language: English

Abstract:
 Uncertainties in land-surface models (LSMs) parameterization and parameters, in atmosphere forcing conditions used to drive LSMs severely limit their applications in understanding the role of land-atmosphere interactions on weather and climate. To assess these uncertainties, we conducted physical ensemble simulations for selected observation sites. The Noah with multiparameterization (Noah-MP) community land model was used to perform 1152 physics ensemble experiments. We will present results of using two statistical methods (natural selection and Tukey’s test) to identify the range of uncertainties associated with atmospheric forcing conditions, vegetation parameter, and sub-processes, and to mitigate those uncertainties to obtain similar performance to the ensemble mean of the “best” ensemble experiment. We will also discuss impacts of these uncertainties on regional climate simulations.

 Advancing the understanding of the nexus among food, energy, and water systems has recently emerged as a new science frontier, and the research community started modeling agricultural management in earth-system models to develop an integrated modeling tool for investigating relevant land-atmosphere interactions and agriculture sustainability issues. We discuss progress in developing of agricultural management (crop-growth, irrigation, tile drainage) models in Noah-MP and WRF-Crop. Especially, we will focus on the uncertainties in transitioning these agriculture models from field scales to continental scales.

Coordinator :Hiroyuki Kusaka

[Award] Assistant Professor Sato received Young Scientist Award of the Physical Society of Japan, 2020

Assistant Professor Shunsuke Sato in CCS received an Young Scientist Award of the Physical Society of Japan, 2020.

Division: Division 5 (Optical Properties of Condensed Matter)

Research topic: Theoretical study of attsecond electron dynamics in condenced matter

Articles:
“Attosecond dynamical Franz-Keldysh effect in polycrystalline diamond,” M. Lucchini, S. A. Sato, A. Ludwig, J. Herrmann, M. Volkov, L. Kasmi, Y. Shinohara, K. Yabana, L. Gallmann, U. Keller, Science 353, 916 (2016).

“Attosecond optical-field-enhanced carrier injection into the GaAs conduction band,” Fabian Schlaepfer, Matteo Lucchini, Shunsuke A. Sato, Mikhail Volkov, Lamia Kasmi, Nadja Hartmann, Angel Rubio, Lukas Gallmann, Ursula Keller, Nature Physics 14, 560 (2018).

“Role of intraband transitions in photocarrier generation,” Shunsuke A. Sato, Matteo Lucchini, Mikhail Volkov, Fabian Schlaepfer, Lukas Gallmann, Ursula Keller, Angel Rubio, Phys. Rev. B 98, 035202 (2018).

 

Please refer to the URL below for more detail.

https://www.jps.or.jp/english/file/14th_wakate2020.pdf

第131回計算科学コロキウムを、11月18日(月)10:30より開催します

第131回計算科学コロキウムを、11月18日(月)に開催いたします。多数のご来聴をお待ちしております。

場所:筑波大学 計算科学研究センター 会議室A  
日時:2019年11月18日(月)10:30-11:30

講演タイトル:
Subgraph Isomorphism Search: Overview and State-of-the-Art Approaches 

講演者氏名:John Wang(豪・グリフィス大学・準教授)

使用言語:英語

アブストラクト:
 Given data graph G and query graph P, subgraph isomorphism search is to find subgraphs of G that are isomorphic (i.e., structurally identical) to P.  The problem finds numerous applications, but is computationally  intractable.  Over the years the problem has attracted researchers from different fields, and many algorithms have been proposed.  Roughly, these algorithms can be grouped into three types: those based on Constraint Solving; those based on Depth-First Search and Backtracking; and those  based on Relational Join. In this talk, I will first give a brief overview of  each of these types of algorithms, and then provide the main ideas on the most recent Backtracking algorithms proposed by Database researchers (including our own work).  I will also discuss some variations of problem.

Bio:
John (Junhu) Wang received his PhD in Computer Science in 2003 from Griffith University, Australia.  He is currently an associate professor at the same university. Before joining Griffith University as an academic staff, he worked as a lecturer at Monash University, Australia from September 2001 to February 2003.  His current research interest is in Graph Query  Processing, Knowledge Representation, Social Network Analysis, and Text Data Analysis.  Previously, he worked on Constraint Reasoning, XML and Tree Pattern Query Processing. More details about Dr Wang can be found at http://www.ict.griffith.edu.au/~jw/.

世話人:天笠俊之

128th Colloquium of Center for Computational Sciences

128th Colloquium

Title: Recent progress and challenge in observing and modeling effects of urbanization

Speaker: Dr.Fei Chen 
Research Applications Laboratory (RAL)
National Center for Atmospheric Research (NCAR), Boulder, CO, USA

Date: November 12, 2019 (Tue)

Time: 10:00-12:00

Venue: Center for Computational Sciences, Meeting Room A

Language: English

Abstract:
  Today’s changing climate poses two formidable challenges: 1) the projected climate change by IPCC will lead to more frequent occurrences of heat waves, severe weather, and floods, and 2) the current trend of population increase and urban expansion is expected to continue. The combined effect of global climate change and rapid urban growth, accompanied with economic and industrial development, will inevitably make people living in cities more vulnerable to a number of the urban environmental problems. It is imperative to employ integrated modeling systems to accurately represent the land-atmosphere interactions cross various temporal and spatial scales in order to assess such problems. In this paper, we will discuss community efforts in modeling urbanization effects in regional and global models (e.g., WRF and CESM), including recent enhancements to urban hydrologic models and new modeling capabilities in addressing urban heat-island mitigation strategies. This paper will also discuss recent observation projects and the observed effects of urbanization on precipitation extremes. We will conclude this paper with a short discussion on current challenges in urban modeling.

Coordinator :Hiroyuki Kusaka

【受賞】佐藤助教が第14回日本物理学会若手奨励賞を受賞

計算科学研究センターの佐藤駿丞助教が第14回日本物理学会若手奨励賞を受賞いたしました。

受賞内容は以下の通りです。

領域名:領域5 光物性

対象研究:固体におけるアト秒電子ダイナミクスの理論的研究

対象論文:
“Attosecond dynamical Franz-Keldysh effect in polycrystalline diamond,” M. Lucchini, S. A. Sato, A. Ludwig, J. Herrmann, M. Volkov, L. Kasmi, Y. Shinohara, K. Yabana, L. Gallmann, U. Keller, Science 353, 916 (2016).

“Attosecond optical-field-enhanced carrier injection into the GaAs conduction band,” Fabian Schlaepfer, Matteo Lucchini, Shunsuke A. Sato, Mikhail Volkov, Lamia Kasmi, Nadja Hartmann, Angel Rubio, Lukas Gallmann, Ursula Keller, Nature Physics 14, 560 (2018).

“Role of intraband transitions in photocarrier generation,” Shunsuke A. Sato, Matteo Lucchini, Mikhail Volkov, Fabian Schlaepfer, Lukas Gallmann, Ursula Keller, Angel Rubio, Phys. Rev. B 98, 035202 (2018).

 

受賞に関する詳細情報は以下をご参照ください。

https://www.jps.or.jp/activities/awards/jusyosya/wakate2020.php#r5

計算メディカルサイエンス事業部発足キックオフシンポジウム(2019/12/6)

計算メディカルサイエンス事業部発足キックオフシンポジウムの開催についてご案内いたします。

 

 

 

[ポスターPDF]

開催案内

タイトル 計算メディカルサイエンス事業部発足キックオフシンポジウム
主催 筑波大学 計算科学研究センター
日時 2019年12月6日(金)9:00-17:30
会場 筑波大学 計算科学研究センター 国際ワークショップ室
参加費 無料 懇親会費 3,000円
アクセス 筑波大学までのアクセス / CCSアクセスマップ
問い合わせ シンポジウム問い合わせ窓口
pr[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。

プログラム

9:00-9: 10 開会挨拶
梅村 雅之(筑波大CCS・計算メディカルサイエンス事業部長)
Session 1 計算生体分子医科学 座長:重田育照
9:10-9:30 「中分子環状ペプチドの膜透過性を評価する分子シミュレーション手法の開発」
原田 隆平(筑波大CCS)
9:30-9:50 「分子動力学シミュレーションを用いた標的タンパク質の分子認識機構の解明」
吉野 龍之介筑波大医学医療系
9:50-10:10 「ペプチド創薬支援のための膜透過性および血漿タンパク質結合率予測」
秋山 泰東工大
10:10-10:30 「インシリコ創薬の手法を用いたキナーゼ阻害剤の開発」
藤本 和宏(名古屋大)
休憩(10:30-10:50)
Session 2 睡眠ビッグデータ解析・自動診断   座長:天笠俊之
10:50-11:10 「『眠気』の実体とはなにか?」
柳沢 正史(筑波大IIIS)
11:10-11:30 AIが実現する家庭での睡眠計測ビジネス」
藤原 正明(株式会社S’UIMIN)
11:30-11:50 「機械学習を用いた睡眠データ自動解析-全体概要とマウス睡眠解析-」
北川 博之(筑波大CCS)
11:50-12:10 「機械学習を用いた睡眠データ自動解析-ヒト睡眠解析-」
堀江 和正(筑波大CCS)
昼休憩(12:10-13:20) 
Session 3 3DCGバーチャル手術 座長:北原格
13:20-13:40 「肝切除ナビゲーション開発の挑戦」
大城 幸雄(東京医科大)
13:40-14:00 「VRシミュレーションラボ」
矢野 博明(筑波大システム情報系)
14:00-14:20 「逐次更新による大変形有限要素法シミュレーション」
黒田 嘉宏(筑波大システム情報系)
14:20-14:40 「3次元人物追跡を応用した手術支援の可能性と課題」
宍戸 英彦(筑波大CCS)
休憩(14:40-15:00)
Session 4 計算光バイオイメージング  座長:梅村雅之
15:00-15:25 「光学特性値と生体内光伝搬数理モデル」
星 詳子 (浜松医科大)
15:25-15:50 「深層学習を用いたCTとPET/SPECTの画像再構成」
工藤 博幸(筑波大システム情報系)
15:50-16:15 「生体光イメージングに向けた並列輻射輸送計算コードの開発」
矢島 秀伸(筑波大CCS)
パネルディスカッション-分野間連携を見据えて-
16:15-17:30

総合司会:
梅村 雅之(筑波大CCS計算メディカルサイエンス事業部長

パネリスト
・重田 育照(筑波大CCS
・北川 博之(筑波大CCS
・北原 格(筑波大CCS
・工藤 博幸(筑波大システム情報系

懇親会(17:30- 会議室A)

 

睡眠ステージを自動的に判定する手法を開発 ~マウス4,200匹の睡眠時生体信号を学習・解析~

筑波大学計算科学研究センター 北川博之教授、堀江和正助教、塩川浩昭助教および、国際統合睡眠医科学研究機構(WPI-IIIS) 柳沢正史教授、船戸弘正客員教授らの研究グループは、マウスの脳波や筋電位からその睡眠ステージを自動的に判定する手法を開発しました。本手法は、睡眠の基礎研究の基盤充実や高度化につながると考えられます。

睡眠の基礎研究では、遺伝子や薬品が睡眠にどのような影響を与えるか調査すべく、マウスを用いた実験がよく行われます。マウスの脳波・筋電位からその睡眠ステージ(覚醒・ノンレム睡眠・レム睡眠)を判定する「睡眠ステージ判定」は、 これらの実験における重要な検査の一つです。しかし、本検査は多くの時間と労力を必要とすることから、研究におけるボトルネックの一つとなっていました。

この問題を解決すべく、本研究では睡眠ステージ自動判定手法(MC-SleepNet)を開発しました。これは、脳波・筋電位と睡眠ステージの対応関係を深層学習モデルで学習し、前者から後者を推定するもので、判定に有効な波形の特徴の自動的な発見・利用、 睡眠ステージの変遷法則の獲得といった機能を有しています。これらの機能は、畳み込みニューラルネットや、Long short-terms memory などの手法により実現しています。

また、本研究では、深層学習モデルの訓練や性能評価に、4,200匹ものマウスから計測した生体信号を使用しています。これは従来研究の約40倍に相当する最大規模のデータセットで、高い精度やノイズに対する頑健性を確保しています。また、本データセットを精度検証に利用すると、多種多様な脳波・筋電位データに対して、安定したステージ判定を行えることが示されており、本手法は信頼性が高く、睡眠研究の効率化にも大きく貢献できると考えられます。

図 マウス睡眠ステージと自動判定
一般に、マウスの睡眠は脳波(EEG)や筋電位(EMG)の状態から覚醒(Wake)、ノンレム(Non-REM)、レム(REM)の3ステージに分類されます。これまでは専門家による目視でこれらのステージを判定していましたが、非常に時間がかかっていました。本手法は専門家との判定一致率96.6%を達成、専門家の代替として睡眠ステージを判定することが可能です。

プレスリリース本文

第130回計算科学コロキウムを、11月20日(水)15:00より開催します

第130回計算科学コロキウムを、11月20日(水)に開催いたします。多数のご来聴をお待ちしております。

場所:筑波大学 計算科学研究センター 会議室B
日時:2019年11月20日(水)15:00-17:00

講演タイトル:Introduction to NCAR and the Research Applications Laboratory

講演者氏名 :Dr.Fei Chen   (NCAR)
Research Applications Laboratory (RAL)
National Center for Atmospheric Research (NCAR), Boulder, CO, USA

使用言語  :英語

アブストラクト:
 The National Center for Atmospheric Research (NCAR) was established by the National Science Foundation in 1960 with the vision being a world-class research center leading, promoting and facilitating innovation in the atmospheric and related Earth and Sun systems sciences. This presentation will briefly introduce NCAR and its seven laboratories, and then focus on the Research Applications Laboratory (RAL). RAL’s main mission is to conduct fundamental and use-inspired research that contributes to the understanding of the Earth system, extend the capabilities of the scientific community, and transfer knowledge and technology for the betterment of society. We will introduce RAL research and development efforts, and technology highlight.

世話人   :日下博幸

第129回計算科学コロキウムを、11月15日(金)10:00より開催します

第129回計算科学コロキウムを、11月15日(金)に開催いたします。多数のご来聴をお待ちしております。

 

場所:筑波大学 計算科学研究センター 会議室A
日時:2019年11月15日(金)10:00-12:00

講演タイトル:
Understand and improve uncertainties in land-surface model

講演者氏名:Dr.Fei Chen  
Research Applications Laboratory (RAL)
National Center for Atmospheric Research (NCAR), Boulder, CO, USA

使用言語:英語

アブストラクト:
 Uncertainties in land-surface models (LSMs) parameterization and parameters, in atmosphere forcing conditions used to drive LSMs severely limit their applications in understanding the role of land-atmosphere interactions on weather and climate. To assess these uncertainties, we conducted physical ensemble simulations for selected observation sites. The Noah with multiparameterization (Noah-MP) community land model was used to perform 1152 physics ensemble experiments. We will present results of using two statistical methods (natural selection and Tukey’s test) to identify the range of uncertainties associated with atmospheric forcing conditions, vegetation parameter, and sub-processes, and to mitigate those uncertainties to obtain similar performance to the ensemble mean of the “best” ensemble experiment. We will also discuss impacts of these uncertainties on regional climate simulations.

 Advancing the understanding of the nexus among food, energy, and water systems has recently emerged as a new science frontier, and the research community started modeling agricultural management in earth-system models to develop an integrated modeling tool for investigating relevant land-atmosphere interactions and agriculture sustainability issues. We discuss progress in developing of agricultural management (crop-growth, irrigation, tile drainage) models in Noah-MP and WRF-Crop. Especially, we will focus on the uncertainties in transitioning these agriculture models from field scales to continental scales.

世話人   :日下博幸

第128回計算科学コロキウムを、11月12日(火)10:00より開催します

第128回計算科学コロキウムを、11月12日(火)に開催いたします。多数のご来聴をお待ちしております。

 

場所: 筑波大学 計算科学研究センター 会議室A
日時: 2019年11月12日(火)10:00-12:00

講演タイトル:
Recent progress and challenge in observing and modeling effects of urbanization

講演者氏名: Dr.Fei Chen 
Research Applications Laboratory (RAL)
National Center for Atmospheric Research (NCAR), Boulder, CO, USA

使用言語: 英語

アブストラクト:

Today’s changing climate poses two formidable challenges: 1) the projected climate change by IPCC will lead to more frequent occurrences of heat waves, severe weather, and floods, and 2) the current trend of population increase and urban expansion is expected to continue. The combined effect of global climate change and rapid urban growth, accompanied with economic and industrial development, will inevitably make people living in cities more vulnerable to a number of the urban environmental problems. It is imperative to employ integrated modeling systems to accurately represent the land-atmosphere interactions cross various temporal and spatial scales in order to assess such problems. In this paper, we will discuss community efforts in modeling urbanization effects in regional and global models (e.g., WRF and CESM), including recent enhancements to urban hydrologic models and new modeling capabilities in addressing urban heat-island mitigation strategies. This paper will also discuss recent observation projects and the observed effects of urbanization on precipitation extremes. We will conclude this paper with a short discussion on current challenges in urban modeling.

世話人   :日下博幸

[高性能計算システム研究部門] 教授または准教授公募(締切:2019年12月9日)

募集人員:教授または准教授1名

所  属:高性能計算システム研究部門

専門分野:HPC・ビッグデータ・AIにおけるシステムソフトウェア・システムアーキテクチャ

職務内容
計算科学研究センターでは、計算機科学と計算科学の研究者が協力してスーパコンピュータの設計を行い、計算科学・ビッグデータ・AIを推進しています。本公募は、スーパコンピュータで計算科学・ビッグデータ・AIを推進するためのシステムソフトウェア・システムアーキテクチャに関する研究、特に演算加速装置を用いた研究を行っていただける方を求めます。着任後は意欲的にアプリケーション分野とも連携していただける方を希望します。また、情報学群情報科学類ならびに理工情報生命学術院システム情報工学研究群情報理工学位プログラムにおいて、教育・研究指導を担当していただきます。

任  期:なし

応募資格:博士の学位を有し、専門分野において優れた研究業績があり、HPC・ビッグデータ・AIにおけるシステム研究と大学院・学類における研究・教育に熱意を有する方

着任時期:2020年4月1日以降のなるべく早い時期 

提出書類
1) 希望職位(「教授希望」「准教授希望」「教授または准教授希望」のいずれか)
2) 履歴書(写真貼付、連絡先と電子メールアドレスを明記)
3) 業績リスト(査読論文とその他を区別すること)
4) 主要論文別刷5編(うち4編以上は最近5年以内のもの)
5) これまでの研究の概要(主要論文を適宜参照し1,500字程度)
6) 着任後の研究計画と教育に関する抱負(1,500字程度)
7) 外部資金の獲得状況
8) 意見書2通以上、または照会可能者2名以上の氏名・所属・連絡先
以上について、紙媒体と共にUSBメモリなどのデジタル媒体にPDF形式で記録したものを同封してください。書類選考の後、面接選考(プレゼンテーション含む)を実施します。

応募締切:2019年12月9日(月)必着

照 会 先
筑波大学計算科学研究センター 高性能計算システム研究部門主任 朴 泰祐
Email: taisuke[at]ccs.tsukuba.ac.jp

応募書類送付先
〒305-8577 つくば市天王台 1-1-1
筑波大学計算科学研究センター センター長 朴 泰祐

封筒には「計算科学研究センター高性能計算システム研究部門教員応募書類在中」と朱書し、簡易書留か宅急便で送付してください。応募書類とデジタル媒体は選考終了後、適切に破棄します。

その他
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。

 

Call for Full Professor or Associate Professor Position (Division of HPC Systems)

Deadline for Applications: Dec 9, 2019

Center for Computational Sciences, University of Tsukuba is inviting applications for a Full Professor or an Associate Professor.  Our program is interested in recruiting researchers with high performance computing, big data analysis, artificial intelligence system software and/or system architecture background (details below).

* Position Details

Position Title: Full Professor or Associate Professor

Number of positions: One

Position Type: Full time, tenured.

Institution and location: Center for Computational Sciences, University of Tsukuba
1-1-1 Tennodai, Tsukuba, Ibaraki 305-8577 Japan
https://www.ccs.tsukuba.ac.jp/

* Position Description

General Description:
Research about system software and/or system architecture for high performance computing, big data analysis, and artificial intelligence

Detailed description:
Center for Computational Sciences consists of researchers in computer science and computational science, and promotes computational sciences, big data analysis and artificial intelligence by designing and exploring supercomputers.  The successful candidate is expected to have research background regarding system software and/or system architecture, especially with accelerating devices, for high performance computing, big data analysis, and artificial intelligence.  Also, he or she is expected to train and advice undergraduate and graduate students in College of Information Science, and Degree Program in Computer Science, Degree Programs in Systems and Information Engineering, Graduate School of Science and Technology.

* Applications

General Qualifications:
Applicants must meet the following qualifications and demonstrate competency in researching about system software and/or system architecture for high performance computing, big data analysis and artificial intelligence.
1) Ph.D.
2) Qualified research experience in the research field noted above
3) Qualified skills in advising students in the university and the graduate school

* Expected Start Date

April 1, 2020 or later, earliest availability

* Required Documents

1) Note for an expected position (full professor, associate professor or either)
2) Curriculum Vitae including picture and email address
3) List of publications (should note referred or non-referred)
4) Reprints of five major papers (four or more should be published within five years)
5) Summary of research activities (about 800 words referring to the major papers)
6) Research and education plan (about 800 words)
7) Research funding activities
8) Two or more recommendation letters, or names and contact information of two or more referees

Documents should be submitted by hard copies and a USB memory in PDF format.  After screening of application materials, there will be interviews including presentation.

* Contact Information

Prof. Taisuke Boku
Division of High Performance Computing Systems, Center for Computational Sciences,
University of Tsukuba
Tel: +81-29-853-6485
Email: taisuke[at]ccs.tsukuba.ac.jp
* [at] should be replaced with @

* Submission

Prof. Taisuke Boku
Director, Center for Computational Sciences,
University of Tsukuba
1-1-1 Tennodai, Tsukuba, Ibaraki 305-8577 Japan
Email: taisuke[at]ccs.tsukuba.ac.jp
* [at] should be replaced with @

Required documents should be mailed using recorded delivery.  Clearly note “Application for faculty position in high performance computing” in red in front of the envelope.  The submitted materials will be properly discarded after the selection process.

* Equal Opportunity Employer

We are an equal opportunity employer and all qualified applicants will receive consideration for employment without regard to race, color, religion, sex, sexual orientation, gender identity, national origin, disability status, protected veteran status, or any other characteristic protected by law.

スーパーコンピュータ Oakforest-PACSの一般公開が行われます

2019年10月25日(金)、26日(土)に柏キャンパス一般公開2019のイベントが開催されます。
東京大学情報基盤センターでは、両日ともスーパーコンピュータOakforest-PACSの見学(筑波大学計算科学研究センター協力)をすることができます。(入場無料、予約不要)

スーパーコンピュータ Oakforest-PACS を間近に見られるチャンスです。
ぜひご参加ください。

<概要>
 日程:2019年10月25日(金)、26日(土)
 場所:東京大学柏キャンパス第2総合研究棟
 会場案内図:情報基盤センター(第二総合研究棟[11])
<Oakforest-PACS ガイドツアー(予定)>
 25日(金) 13:15、14:00、14:45、15:30(4回実施)
 26日(土) 10:45、11:30、13:15、14:00、14:45、15:30(6回実施)

 

[Award] Researcher Wen awarded ASIAN NUCLEAR PHYSICS ASSOCIATION & AAPPS-DNP AWARD FOR YOUNG SCIENTIST

Dr. Kai Wen, a researcher of CCS, got an ASIAN NUCLEAR PHYSICS ASSOCIATION & AAPPS-DNP AWARD FOR YOUNG SCIENTIST at The 18th CNS International Summer School held on Augst 21st to 27th, 2019 at Hongo Campus, University of Tokyo.

Date: August 27th, 2019

The title of awarded presentation is;
Optimal collective coordinate in nuclear collective dynamics

【受賞】Wen研究員がASIAN NUCLEAR PHYSICS ASSOCIATION & AAPPS-DNP AWARD FOR YOUNG SCIENTISTを受賞

CCSのKai Wen研究員が、The 18th CNS International Summer Schoolにおいて、ASIAN NUCLEAR PHYSICS ASSOCIATION & AAPPS-DNP AWARD FOR YOUNG SCIENTISTを受賞しました。

受賞日:2019年8月27日

受賞したプレゼンテーションは以下の通りです。

Optimal collective coordinate in nuclear collective dynamics

 

 

 

第3回OFP利活用報告会が開催されます(2019年10月11日)

第3回OFP利活用報告会が以下の日程で開催されます。
皆様奮ってご参加ください。(*前日までに参加登録が必要です。)

開催概要
開催日時: 2019年10月11日(金)13 : 00 – 17 : 10

場所:
 東京大学柏キャンパス 第2総合研究棟 315会議室2(地図
 東京大学情報基盤センター(本郷キャンパス浅野地区)3階大会議室(地図※遠隔配信
 筑波大学計算科学研究センター 会議室A(地図※遠隔配信

プログラム・講演要旨・参加登録については以下のURLをご覧ください。
https://www.cc.u-tokyo.ac.jp/events/jcahpc/08.php(外部ページ)

主催: 最先端共同HPC基盤施設(JCAHPC)
共催: 東京大学情報基盤センター、筑波大学計算科学研究センター

127th Colloquium of Center for Computational Sciences

127th Colloquium

Title: VERSE: Versatile Graph Embeddings from Similarity Measures (WWW’18)

Speaker: Dr. Panagiotis Karras (Associate Professor, Aarhus University, Denmark)

Date: August 19, 2019 (Mon)

Time: 14:00 – 15:00

Venue: Center for Computational Sciences, Workshop Room

Language: English

Abstract:
Embedding a web-scale information network into a low-dimensional vector space facilitates tasks such as link prediction, classification, and visualization. Past research has addressed the problem of extracting such embeddings by adopting methods from words to graphs, without defining a clearly comprehensible graph-related objective. Yet, as we show, the objectives used in past works implicitly utilize similarity measures among graph nodes. In this paper, we carry the similarity orientation of previous works to its logical conclusion; we propose VERtex Similarity Embeddings (VERSE), a simple, versatile, and memory-efficient method that derives graph embeddings explicitly calibrated to preserve the distributions of a selected vertex-to-vertex similarity measure. VERSE learns such embeddings by training a single-layer neural network. While its default, scalable version does so via sampling similarity information, we also develop a variant using the full information per vertex. Our experimental study on standard benchmarks and real-world datasets demonstrates that VERSE, instantiated with diverse similarity measures, outperforms state-of-the-art methods in terms of precision and recall in major data mining tasks and supersedes them in time and space efficiency, while the scalable sampling-based variant achieves equally good result as the non-scalable  full variant.

Coordinator :Toshiyuki Amagasa

第127回計算科学コロキウムを、8月19日(月)14:00より開催します

第127回計算科学コロキウムを、8月19日(月)に開催いたします。多数のご来聴をお待ちしております。

 

場所    :筑波大学 計算科学研究センター ワークショップ室
日時    :2019年8月19日(月)14:00 – 15:00

講演タイトル:VERSE: Versatile Graph Embeddings from Similarity Measures (WWW’18)

講演者氏名 :Panagiotis Karras 准教授(デンマーク オーフス大)   

使用言語  :英語

Abstract:
Embedding a web-scale information network into a low-dimensional vector space facilitates tasks such as link prediction, classification, and visualization. Past research has addressed the problem of extracting such embeddings by adopting methods from words to graphs, without defining a clearly comprehensible graph-related objective. Yet, as we show, the objectives used in past works implicitly utilize similarity measures among graph nodes. In this paper, we carry the similarity orientation of previous works to its logical conclusion; we propose VERtex Similarity Embeddings (VERSE), a simple, versatile, and memory-efficient method that derives graph embeddings explicitly calibrated to preserve the distributions of a selected vertex-to-vertex similarity measure. VERSE learns such embeddings by training a single-layer neural network. While its default, scalable version does so via sampling similarity information, we also develop a variant using the full information per vertex. Our experimental study on standard benchmarks and real-world datasets demonstrates that VERSE, instantiated with diverse similarity measures, outperforms state-of-the-art methods in terms of precision and recall in major data mining tasks and supersedes them in time and space efficiency, while the scalable sampling-based variant achieves equally good result as the non-scalable  full variant.

世話人:天笠俊之