投稿者: 筑波大学計算科学研究センター

AI 時代における計算科学の社会実装を実現する学際ハブ拠点 キックオフシンポジウム

筑波大学計算科学研究センターは、文部科学省の令和5年度 共同利用・共同研究システム形成事業「学際領域展開ハブ形成プログラム」において「AI 時代における計算科学の社会実装を実現する学際ハブ拠点」として採択されました。本事業では、スーパーコンピュータと計算科学手法を用いた問題解決において、産官学の連携による新たな需要の開拓と、企業における計算科学手法の導入の裾野を広げることを大きな目的としています。拠点としての活動の活性化と分野を跨いだ知の共有を目的として、キックオフシンポジウムを以下の通り開催致します。
皆様奮ってご参加ください。

学際ハブ拠点キックオフシンポジウム

日時：　2024年3月13日（水）13:00-17:30
場所：　筑波大学 計算科学研究センター　ワークショップ室 / オンライン（Zoom）
参加登録：　参加登録は締切ました
＊ 参加登録をされた方にZoom URL等の情報をお送りしました。メールが届いていない方は、下記お問い合わせ先までご連絡ください。
参加費：　無料（ただし懇親会参加の場合は3,000円）

  タイトル 講演者
13:00 – 13:15 開会のあいさつ 朴 泰祐
（筑波大学計算科学研究センター
センター長）
13:15 – 13:45 都市街区気象モデル City-LESの概要と暑さ指数分布の再現精度 日下 博幸
（筑波大学計算科学研究センター）

13:45 – 14:15

 City-LESによる都市気象予測の実利用への取り組み 池田 亮作・坂本 晃平
（株式会社ウェザーニューズ）
14:15 – 14:50 計算科学による表面・界面の化学反応・デバイス動作過程の微視的理解と制御 大谷 実
（筑波大学計算科学研究センター）
14:50 – 15:15 材料データベースの統計解析による新奇触媒材料創生の取り組み 井部 将也 
（トヨタ自動車先端材料技術部）
15:15 – 15:30 　休憩（15分） 　
15:30 – 16:00 計算メディカルサイエンス生体分子医科学分野：医薬分野との共同 重田 育照
（筑波大学計算科学研究センター）
16:00 – 16:30 学際研究で実現する高精度な環状ペプチド分子シミュレーション 秋山 泰
（アヘッド・バイオコンピューティング株式会社 取締役CTO）
16:30 – 17:25 パネルディスカッション 朴 泰祐
日下 博幸
大谷 実
重田 育照
坂本 晃平
井部 将也 
秋山 泰
17:25 – 17:30 閉会のあいさつ 重田 育照
（筑波大学計算科学研究センター・筑波大学 研究担当副学長）

 

問い合わせ：pr[at]ccs.tsukuba.ac.jp　（[at]→@に変換ください）

研究トピック「素粒子理論にテンソルネットワークで挑む」を公開

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「研究者に聞くー研究トピックス」に「vol.16 素粒子理論にテンソルネットワークで挑む」を公開しました。

「研究者に聞くー研究トピックス」

素粒子物理研究部門の秋山助教の研究を紹介しています。

「素粒子理論にテンソルネットワークで挑む」

素粒子理論にテンソルネットワークで挑む

秋山進一郎 助教

秋山先生は素粒子の振る舞いを記述する枠組みの一つである格子上の場の理論の研究をされている先生です。

膨大な計算コストがかかる素粒子理論の計算に、テンソルネットワークという新しい手法を使って挑戦しようとしています。

（2024.1.25 公開）

立ちはだかる「符号問題」

この世界の最小構成単位だと考えられている素粒子は「素粒子標準模型」という理論によって素粒子同士の間でどのような力が働くか記述されています。この素粒子標準模型を用いればこの世界にある原子や分子の構造や、宇宙の成り立ちなどが理解できることになります。

素粒子標準模型は量子色力学(QCD)という理論を含んでいます。QCDはクォークとグルーオンと呼ばれる素粒子を記述する理論で、クォーク間で働く力はクォーク間の距離が長くなるほど強くなるという性質があります（高校で習う電磁気学では、電子間で働く力は電子間の距離が長くなるほど弱くなります）。このような性質がある理論は中々手で解くことができません。そこで、QCDによって記述される物理現象を調べるには、スーパーコンピュータを使った数値シミュレーションが非常に重要になってきます。特に、「格子QCD」と呼ばれる分野では、私たちの住む世界を一旦メッシュ状（格子）に区切って、その上でQCDに基づく計算を色々と行います（格子QCDだと摂動計算（注1）という近似をしなくて済むという利点があります）。

この格子QCDで従来使われてきた方法が「モンテカルロ法」です。モンテカルロ法は乱数を使った数値計算手法の総称であり、積分を数値的に計算する上で重宝される手法の一つです。格子QCDではクォークやそれらの間で働く力を伝えるグルーオンについての膨大な積分を解かないといけません。こうした積分をコンピュータで計算する場合、高校数学で習う区分求積法のような考え方を使ってしまうと、計算量が大きすぎてスーパーコンピュータをもってしても太刀打ちできません。一方、モンテカルロ法を使うと「積分結果への寄与が大きな積分領域になるべく注目する」ことで計算量を大幅に減らすことができます。具体的には、被積分関数を確率とみなし、その確率が高い点を重点的にサンプルすることで計算量を抑えます。

ところが、モンテカルロ法はいつでも使えるわけではありません。例えば、被積分関数が複素数になってしまう積分は扱えません。なぜなら、複素数の値は確率と見なすことができないからです。この問題はモンテカルロ法の「符号問題」と呼ばれ、素粒子理論の研究だけでなく、物理学の様々な分野でよく現れる問題です。どんなに興味深い物理現象があっても、符号問題が生じてしまうと、その現象を基礎理論の立場から解明することが極めて困難になってしまいます。素粒子の分野では、例えば中性子星（注2）の中の状態などを調べるために必要なQCDの計算でこの符号問題が現れます。そのため、QCDの立場から中性子星の内部状態を理解することは未だにできていません。

そこで、秋山先生が注目したのが「テンソルネットワーク法」です。

 

テンソルネットワーク法で4次元時空上での計算に初挑戦

テンソルネットワーク法では、計算したい対象を「テンソル」と呼ばれる行列を一般化したものを使って表現しなおします。例えば、先ほどの積分の場合だと、解きたい積分を多数のテンソルが組み合わさったもの（ネットワーク）に書き換えます。このように問題を書き換えることで、これまでの方法（例えばモンテカルロ法）とは全く違う切り口から問題にアプローチすることができるのです。

しかし、単に問題を書き換えただけでは元々の問題が持っていた難しさを必ずしも解決できるとは限りません。実際、テンソルネットワーク法は時空間次元が1次元や2次元の問題では広く使われていましたが、高次元への応用例は少なく、特に4次元（私たちの住む世界は時間1次元、空間3次元の4次元世界です）の問題への応用は前例がありませんでした。

そこで、秋山先生はスーパーコンピュータの利用を前提として4次元系向けのテンソルネットワーク法の数値計算コードを設計・実装し、世界で初めて4次元時空上の理論をテンソルネットワーク法で計算することに成功しました。また、秋山先生は一度テンソルネットワークで書き換えられた問題をさらに別のテンソルネットワークで表現することで、計算量をさらに抑える手法を開発しました（関連論文はこちら）。さらに、4次元系に対するテンソルネットワーク法のテクニックを応用して、QCDにも応用可能な新しいテンソルネットワーク手法の研究を進めています（図）。今後はGPU（注3）を用いたり、機械学習の手法も組み込んだりすることで、より計算の効率化を図り、素粒子物理学における様々な問題をテンソルネットワーク法で精密に計算できるようにしたいと考えています。

 

 

（文・広報サポーター　類家千怜）

用語

1)摂動計算：解きたい問題を、すでに解の存在する部分と残りの部分に分けて、残りの部分の影響が小さいと近似して問題を解くテクニックのこと。

2)中性子星：質量の大きな恒星の最終形態であり、密度は太陽の1014倍以上の天体。中性子が主な構成要素になっている。

3)GPU：Graphics Processing Unitの略。本来PCサーバにおけるグラフィックス処理を目的として作られた専用プロセッサだが、近年はその高い演算性能で高性能計算へ転用されている。

 

さらに詳しく知りたい人へ

・テンソルネットワーク入門　

・究極の物質状態クォークグルーオンプラズマに迫る

 

Korea-Japan HPC Winter School 2023

Course Overview

High performance computing is the basic technology needed to support today’s large scale scientific simulations. It covers a wide variety of issues on hardware and software for high-end computing such as high speed computation, high speed networking, large scale memory and disk storage, high speed numerical algorithms, programming schemes and the system softwares to support them. Current advanced supercomputer systems are based on large scale parallel processing systems. Nowadays, even application users are required to understand these technologies to a certain level for their effective utilization. In this class, we focus on the basic technology of high-end computing systems, programming, algorithm and performance tuning for application users who aim to use these systems for their practical simulation and computing.

 

Lecture Day and Location

Lecture Day: February 21 (Wed), 22 (Thu), 2024
Location: Online (Zoom link will be sent by email.)
Notice: This intensive course will also be held as Korea-Japan HPC Winter School 2023.

 

Schedule

  Feb. 21 (Wed) Feb. 22 (Thu)
09:00 – 10:30 Fundamentals of HPC and Parallel Processing Parallel Numerical Algorithm 1
10:45 – 12:15 Parallel Processing Systems Parallel Numerical Algorithm 2
13:30 – 15:00 Parallel Programming 1: OpenMP Computation Optimization
15:15 – 16:45 Parallel Programming 2: MPI GPU Computing

Contents

  Lecture name Contents Instructor
1 Fundamentals of HPC and Parallel Processing Amdahl’s law, Parallelization methods (EP, Data parallelism, Pipeline parallelism), Communication, Synchronization, Parallelization efficiency, Load balance. Taisuke Boku
2 Parallel Processing Systems Parallel processing systems (SMP, NUMA, Cluster, Grid, etc.), Memory hierarchy, Memory bandwidth, Network, Communication bandwidth, Delay. Ryohei Kobayashi
3 Parallel Programming 1: OpenMP Parallel programming model, parallel programming language OpenMP. Akira Nukada
4 Parallel Programming 2: MPI Parallel programming language MPI. Norihisa Fujita
5 Parallel Numerical Algorithm 1 Krylov subspace iterative methods and their parallelization methods. Hiroto Tadano
6 Parallel Numerical Algorithm 2 Fast Fourier Transformation (FFT) and its parallelization methods. Daisuke Takahashi
7 Computation Optimization Program optimization techniques (Register blocking, Cache blocking, Memory allocation, etc.) and performance evaluation on a compute node of parallel processing systems. Daisuke Takahashi
8 GPU Computing Introduction of GPU architecture and GPU programming. Akira Nukada

*本セミナーは，令和5年度 筑波大学理工情報生命学術院共通専門基盤科目「High Performance Parallel Computing Technology for Computational Sciences」(0AH0209)と共通です． 本セミナーを授業として受講する方は，TWINS で履修登録して下さい．また、授業としての履修ではなく参加を希望する場合は、hpc-seminar[at]ccs.tsukuba.ac.jp までご連絡ください（[at]を@へ置き換えること）。

計算科学研究センターでどんな研究ができる？　工学システム学類編

計算科学研究センター（CCS）は、物理学類、生物学類、地球学類、情報科学類、工学システム学類の5つの学類と関連しています。今回は、工学システム学類と関連する先生の研究をピックアップしてご紹介します。
（2024.1.16公開 2025.1.22更新）

工学システム学類で教えている先生が所属しているのは、計算情報学研究部門　計算メディア分野です。自由視点映像、複合現実型情報提示、シースルービジョンなど、次世代の映像メディア技術、視覚増強技術の実現を目指して研究を行っています。

人を支える映像メディア技術

・教員インタビュー　「現実世界の課題をコンピュータビジョンで解決！」

・学生（大学院生）インタビュー　「CCSで学ぶ　vol.8」

・動画　「3D Surgical Vision」

・動画「スポーツ計算科学」

 

計算科学研究センターでどんな研究ができる？　地球学類編

計算科学研究センター（CCS）は、物理学類、生物学類、地球学類、情報科学類、工学システム学類の5つの学類と関連しています。今回は、地球学類と関連する先生の研究をピックアップしてご紹介します。
（2024.1.16公開）

地球学類で教えている先生が所属しているのは、地球環境研究部門です。局地的な都市気象、風や雲といった山岳気象、熱波・寒波・台風など広い範囲に影響する天候の予測など、さまざまな研究を行っています。

観測も、シミュレーションも

・CCS Reports!　「筑波山で100年続く気象観測と計算科学」

・教員インタビュー　「新しい気象学の手法を模索する自己組織化マップ」

・教員インタビュー　「より確からしい天気予報を目指して」

・学生（大学院生）インタビュー　「CCSで学ぶ　vol.7」

・動画　「都市気象シミュレーションモデル City-LES（日本語字幕版）」

・筑波山プロジェクト

 

計算科学研究センターでどんな研究ができる？　生物学類編

計算科学研究センター（CCS）は、物理学類、生物学類、地球学類、情報科学類、工学システム学類の5つの学類と関連しています。今回は、生物学類と関連する先生の研究をピックアップしてご紹介します。
（2024.1.16公開）

生物学類で教えている先生が所属しているのは、生命科学研究部門 生命機能情報分野と分子進化分野の二つです。
生命機能情報分野は、「タンパク質」「DNA」「RNA」などを対象に、コンピュータシミュレーション技術や理論解析法を開発し適用することによって、生命科学の理論研究を進めています。物理学類と生物学類からこのグループの研究室に進むことができます。
分子進化分野は、真核生物の系統関係や進化の過程を研究しています。

それぞれに関連する研究紹介記事や動画は、以下をご覧ください。

タンパク質の構造解析から、創薬研究へ

・教員インタビュー　「計算機の顕微鏡で生体分子の「形」と「動き」を解き明かす」

・動画　「計算生体分子医科学」

真核生物の進化の道筋を探る

・学生（大学院生）インタビュー　「CCSで学ぶ　vol.3」

・学生（大学院生）インタビュー　「2つの学位を取得する　デュアル・ディグリープログラム」

計算科学研究センターでどんな研究ができる？　物理学類編

計算科学研究センター（CCS）は、物理学類、生物学類、地球学類、情報科学類、工学システム学類の5つの学類と関連しています。今回は、物理学類と関連する先生の研究をピックアップしてご紹介します。
（2024.1.16公開）

物理学類で教えている先生が所属しているのは、素粒子物理研究部門、宇宙物理研究部門、原子核物理研究部門、量子物性研究部門、そして生命科学研究部門 生命機能情報分野です。

素粒子物理研究部門は、すべての物質の最小の構成要素である素粒子（クォーク）に働く「強い力」を計算で解明する研究を行っています。
宇宙物理研究部門は、星や銀河の誕生、宇宙大規模構造の形成進化、ブラックホールの形成進化などを、コンピュータシミュレーションを用いて研究しています。
原子核物理研究部門は、原子核の構造や反応の謎を数値計算を用いて解明し、また中性子星（パルサー）の構造・現象を量子力学から理解するための研究を進めています。
量子物性研究部門は、超電導体、絶縁体、金属など多くの異なる性質を有する物質の性質を解明し、新しい材料の開発などを目指して研究を行っています。
生命科学研究部門 生命機能情報分野は、「タンパク質」「DNA」「RNA」などを対象に、コンピュータシミュレーション技術や理論解析法を開発し、生命科学の理論研究を進めています。物理学類と生物学類からこのグループの研究室に進むことができます。

それぞれに関連する研究紹介記事や動画は、以下をご覧ください。

素粒子（クォーク）の謎に迫る格子QCDシミュレーション

・教員インタビュー　「究極の物質状態クォーク・グルーオンプラズマに迫る」

・教員インタビュー　「素粒子理論にテンソルネットワークで挑む」

・学生（大学院生インタビュー）　「CCSで学ぶ　vol.2」

初期宇宙、超巨大ブラックホール……観測と支え合うシミュレーション研究

・教員インタビュー　「世界初の6次元シミュレーションを解く！」

・教員インタビュー　「球状星団誕生の謎を解き明かす」

・学生（大学院生）インタビュー　「CCSで学ぶ　vol.1」

・学生（大学院生）インタビュー　「CCSで学ぶ　vol.6」

・動画　「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？」

医療と宇宙の学際連携

・動画　「計算光バイオイメージング」

原子核の形？　分裂・融合・エネルギー

・教員インタビュー　「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」

・教員インタビュー「仮想粒子を用いて原子核の実態に迫る！」

・動画　「原子核の形はどのように決まるのか？」

・Webサイト「さわれる核図表」

光と物質の相互作用 、燃料電池、そして量子コンピュータ

・教員インタビュー　「光と電子の相互作用で導くアト秒科学！」

・教員インタビュー　「超伝導の新しい理論の提案　そして量子コンピュータへ」

生命の起源から創薬研究へ

・教員インタビュー　「生命の起源を宇宙に探る」

・学生（大学院生）インタビュー　「CCSで学ぶ　vol.5」

・動画　「COVID-19関連タンパクに対する統合的インシリコリポジショニング （日本語字幕版）」

 

 

計算科学研究センターでどんな研究ができる？　情報科学類編

計算科学研究センター（CCS）は、物理学類、生物学類、地球学類、情報科学類、工学システム学類の5つの学類と関連しています。今回は、情報科学類と関連する先生の研究をピックアップしてご紹介します。
（2024.1.16公開）

情報科学類で教えている先生が所属しているのは、高性能計算システム研究部門と計算情報学研究部門　データ基盤分野の二つです。
高性能計算システム研究部門は、スーパーコンピュータの性能アップを目指すべく、メモリ、ネットワーク、プログラミング言語、計算アルゴリズムなどコンピュータに関わるあらゆる分野の研究を行っています。
計算情報学研究部門 データ基盤分野は、大量のデータを高速に処理する技術や、ビッグデータの中から有用な情報を見つけ出す技術の研究を行っています。

それぞれに関連する研究紹介記事や動画は、以下をご覧ください。

スーパーコンピュータの開発

・教員インタビュー記事　「高性能計算科学の未来を切り開く新たな扉：FPGA技術」

・教員インタビュー記事　「GPUlコンピューティングことはじめ」

・教員インタビュー記事　「『City-LES』の高速化をめぐるストーリー」

・学生インタビュー　「CCSで学ぶ　vol.4」

・動画　Cygnus紹介　「Cygnus（日本語字幕）」

・動画　オンライン一般公開「スーパーコンピュータと計算科学」

・動画　オンライン一般公開「計算機室に潜入！」

・動画　「歴代スーパーコンピュータ」

ビッグデータ利活用

・教員インタビュー記事　「ビッグデータを一瞬で解析する！　賢い計算アルゴリズムの開発」

・教員インタビュー記事　「機械学習で日本の医療現場を救いたい」

・動画　「睡眠ビッグデータ解析・自動診断」

 

 

2023 KISTI-CCS Workshop

Date: Feb. 20th (Tue), 2024
Venue: Hall B247, B1, Yonsei University Baekyang-Nuri (The Commons), Korea

Schedule: 

Time

Title

Speaker

affiliation

13:00 – 13:20

Registration

    

13:20 – 13:40

Welcome Ceremony

Minjoong Jeong

Taisuke Boku

  

13:40 – 14:00

Research Activity Update of CCS, University of Tsukuba

Taisuke Boku

CCS, University of Tsukuba

14:00 – 14:20

PaScaL_TDMA 2.0: A Parallel and Scalable Tri-Diagonal Matrix Algorithm on Multi-GPU Architectures

Jihoon Kang

KISTI

14:20 – 14:40

Tensor network approach for lattice field theories in particle physics

Shinichiro Akiyama

CCS, University of Tsukuba

14:40 – 15:00

high-performance computer based anslysis in biomedical research

Hyojung Paik,

KISTI

15:00 – 15:20

Coffee Break

    

15:20 – 15:40

First-principles electron dynamics simulation for attosecond physics

Shunsuke Sato

CCS, University of Tsukuba

15:40 – 16:00

Massively scalable quantum circuit simulations with high performance computing

Hoon Ryu

KISTI

16:00 – 16:20

Tacking PDE problems with variational quantum algorithms

Minjin Choi

KISTI

16:20 – 16:40

Long Road to OFP-II, New Supercomputer on JCAHPC introducing GH200

Toshihiro Hanawa

University of Tokyo

16:40 – 17:00

Coffee Break

    

17:00 – 17:20

Multi-GPU-Based Real-Time Large-Eddy Simulations for Urban Microclimate

Mingyu Yang

Yonsei University

17:20 – 17:40

Accelerating HPC Applications with GPUs and FPGAs

Ryohei Kobayashi

CCS, University of Tsukuba

17:40 – 18:00

Next Generation of a Parallel Optimized Cosmological Model – DARWIN Project

Yonghwi Kim

KISTI

2023 KISTI-CCS ワークショップ

韓国科学技術情報研究院（KISTI）と研究交流会を開催します。本年は韓国での開催となります。
同時開催となるHPCウィンタースクールについては別途掲載しています。

Date: Feb. 20th (Tue), 2024
Venue: Hall B247, B1, Yonsei University Baekyang-Nuri (The Commons), Korea

プログラム

Time

Title

Speaker

affiliation

13:00 – 13:20

Registration

    

13:20 – 13:40

Welcome Ceremony

Minjoong Jeong

Taisuke Boku

  

13:40 – 14:00

Research Activity Update of CCS, University of Tsukuba

Taisuke Boku

CCS, University of Tsukuba

14:00 – 14:20

PaScaL_TDMA 2.0: A Parallel and Scalable Tri-Diagonal Matrix Algorithm on Multi-GPU Architectures

Jihoon Kang

KISTI

14:20 – 14:40

Tensor network approach for lattice field theories in particle physics

Shinichiro Akiyama

CCS, University of Tsukuba

14:40 – 15:00

high-performance computer based anslysis in biomedical research

Hyojung Paik,

KISTI

15:00 – 15:20

Coffee Break

    

15:20 – 15:40

First-principles electron dynamics simulation for attosecond physics

Shunsuke Sato

CCS, University of Tsukuba

15:40 – 16:00

Massively scalable quantum circuit simulations with high performance computing

Hoon Ryu

KISTI

16:00 – 16:20

Tacking PDE problems with variational quantum algorithms

Minjin Choi

KISTI

16:20 – 16:40

Long Road to OFP-II, New Supercomputer on JCAHPC introducing GH200

Toshihiro Hanawa

University of Tokyo

16:40 – 17:00

Coffee Break

    

17:00 – 17:20

Multi-GPU-Based Real-Time Large-Eddy Simulations for Urban Microclimate

Mingyu Yang

Yonsei University

17:20 – 17:40

Accelerating HPC Applications with GPUs and FPGAs

Ryohei Kobayashi

CCS, University of Tsukuba

17:40 – 18:00

Next Generation of a Parallel Optimized Cosmological Model – DARWIN Project

Yonghwi Kim

KISTI

 

 

金夜サイエンスカフェ 1月26日の回を開催します

つくばサイエンスツアーオフィスが主催する『金夜サイエンスカフェ』、1月26日（金）の回を計算科学研究センターが担当します。このサイエンスカフェは、つくば市内に数ある研究教育機関がコラボして開催するサイエンスカフェとなっております。
参加費無料、予約不要です。皆様振るってご参加ください。

場所：co-en（つくば市吾妻1-10-1　つくばセンタービル１F）
日時：2024年1月26日（金）19:00-20:00
タイトル： スーパーコンピュータで挑む　～素粒子の世界と気象のお話～
登壇者： CCS　素粒子物理研究部門　助教　大野　浩史　氏
　　　　　 　 地球環境研究部門　助教　ドアン　グアン　ヴァン　氏
ファシリテーター：CCS　サイエンスコミュニケーター　関谷　薫  氏

3月8日まで毎週金曜開催です（休催日あり）。
詳しくはつくばサイエンスツアーオフィスのHPをご覧ください。

可逆性小児急性肝不全の発症機序の解明-治療薬開発に向けた道筋-

2023年12月27日

国立大学法人東北大学
国立大学法人熊本大学
国立大学法人筑波大学

【発表のポイント】

  • 可逆性小児急性肝不全の原因の一つはミトコンドリア酵素のMTU1遺伝子の変異ですが、疾患発症の仕組みは不明でした。
  • MTU1遺伝子の疾患関連変異の作用を検討し、変異がミトコンドリアtRNA硫黄修飾（注１）の低下を引き起こすことで発症に寄与することを明らかにしました。また、MTU1変異の種類によって硫黄修飾障害率が異なり、病態の重篤度に大きく影響することが分かりました。
  • MTU1タンパク質を分解してしまうCLPP（注２）遺伝子の発現を抑制することで、に成功しました。


【概要】

　　可逆性小児急性肝不全は、重度の肝機能低下を主症状とする希少小児疾患であり、出生後まもなく発症し死に至るケースも報告されています。可逆性小児肝不全の原因としてMTU1遺伝子の変異が知られています。一方、患者で報告されているMTU1遺伝子の変異は非常に多様であり、それぞれの変異が疾患の発症に与える影響は不明でした。

東北大学加齢医学研究所の魏范研教授、Raja Norazireen Raja Ahmad研究員らは、熊本大学大学院生命科学研究部富澤一仁教授、筑波大学計算科学研究センター重田育照教授らとの共同研究により、可逆性小児肝不全患者で報告されている17種類のMTU1遺伝子変異の作用を明らかにしました。これらの変異はMTU1の酵素活性とタンパク量の低下を引き起こすことで、MTU1によるミトコンドリアtRNA硫黄修飾を大きく障害し、ミトコンドリアでのタンパク質翻訳とエネルギー代謝の低下原因となることがわかりました。

また、MTU1タンパク量低下の原因は、CLPPによる分解であることを突き止めました。さらに、CLPPの機能抑制がMTU1タンパク量の増加を介して、ミトコンドリアtRNA硫黄修飾の回復に成功し、MTU1の分解抑制が可逆性小児肝不全の治療につながる可能性が示されました。

本研究結果は2023年12月19日付の欧科学誌Nucleic Acids Researchに掲載されました。

 

プレスリリース全文はこちら

 

掲載論文

【題名】
Pathological mutations promote proteolysis of mitochondrial tRNA-specific 2-thiouridylase 1 (MTU1) via mitochondrial caseinolytic peptidase (CLPP)
 
【掲載誌】
Nucleic Acids Research
 
【DOI】
10.1093/nar/gkad1197

 

 

Postdoctoral researcher (Division of Nuclear Physics) 2

Position: Postdoctoral Researcher

Affiliation: Nuclear Physics Research Division, Center for Computational Sciences, University of Tsukuba

Research field and mission: The position is supported by KAKENHI (Grant-in-Aid) for Scientific Research (B) “Properties of inhomogeneous neutron-star matter and origin of pulsar glitches” (PI: T. Nakatsukasa), expecting the successful candidate to join the project to perform theoretical and numerical researches associated with the inhomogeneous nuclear matter.

Start of the term: At the earliest opportunity after April 1, 2024.

Employment Duration: The contract is for a single year and can be renewed until the end of March 2026.

Salary: Based on the University’s payment standards and determined by applicant’s ability and background.

Working hours: Full-time, Discretionary Labor System with social insurances and commuting allowance

Qualifications: Applicants having a Ph.D. degree or those expected to obtain a Ph.D. degree by the expected date of appointment.

Required documents:

  1. CV including contact information
  2. List of research achievements (Mark three major publications)
  3. Research history and research plans
  4. Names, affiliations, and contact information for two persons who can give their opinions on the applicant (or two letters of recommendation)
  5. Possible date of appointment
  6. Consent to Processing and Extraterritorial Transfer of Personal Data under GDPR (only required for persons located in the countries that make up the European Economic Area or in the United Kingdom of Great Britain and Northern Ireland. The template form can be downloaded from https://www.ccs.tsukuba.ac.jp/reqdocuments/ )

Deadline for application: January 21, 2024 (in JST)

Submission of the documents:
Send all the documents 1)-6) by email as a single attached PDF file, to nakatsukasa[at]nucl.ph.tsukuba.ac.jp. ([at] should be replaced by @)
(Recommendation letters can be directly emailed from the recommender, with the subject as “Letter for ****”.)

Contact: Takashi Nakatsukasa
Center for Computational Sciences, University of Tsukuba, Tsukuba 305-8577, Japan
Email: nakatsukasa[at]nucl.ph.tsukuba.ac.jp ([at] should be replaced by @)

Miscellaneous:

    1. After screening of documents, an online interview will be conducted if needed.
    2. Our center has been certified as a Joint Usage / Research Center by the Ministry of Education, Culture, Sports, and Technology, and promotes interdisciplinary computational sciences. The University of Tsukuba conducts personnel selection in compliance with the Equal Employment Opportunity Act.
    3. Based on the “Foreign Exchange and Foreign Trade Act,” our university has established the “Security Export Control Regulations,”. We conduct strict examinations, when we employ foreigners, people from foreign universities, companies, government agencies, etc.

原子核物理研究部門　研究員公募（締切1月21日）

公募人員： 研究員 １名

所属組織：計算科学研究センター（原子核物理研究部門）

専門分野：科研費・基盤研究(B)「非一様中性子星物質の物性とパルサー・グリッチ起源の解明」（研究代表者：中務孝、研究分担者：飯田圭、関澤一之）に参画し、非一様核物質の研究を実施する。核物質・原子核構造等の量子多体系に関わる数値的研究の経験があることがあることが望ましい。

着任時期： 2024年4月1日以降のできるだけ早い時期（応相談）

任期：2年、年度更新。

給与・勤務条件： 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。常勤、裁量労働制適用。社会保険、及び通勤手当あり。

応募資格： 博士の学位を有する方もしくは着任時期までに取得見込の方

提出書類：

    1. 履歴書（含連絡先）
    2. 全業績リスト（主要論文3編に印）
    3. 研究の概要及び着任後の研究計画
    4. 本人についての意見を求め得る方2名の氏名及び連絡先、もしくは推薦書2通
    5. 着任可能時期
    6. 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必ず提出、本学所定様式
       https://www.ccs.tsukuba.ac.jp/reqdocuments/ ）

選考方法： 提出書類に基づいた書面選考。必要に応じて（オンライン）面接。

応募期間：2024年1月21日（日）締切

応募方法：提出書類を一つのPDFファイルにまとめて電子メールの添付ファイルとして、nakatsukasa[at]nucl.ph.tsukuba.ac.jp（[at]を@に置き換える）に送付。（推薦書は、作成者が直接電子メールで送付しても良い。ただし件名を「***氏推薦書」、「Letter for ***」などとする。）

問合せ先：筑波大学計算科学研究センター 中務　孝
Email: nakatsukasa[at]nucl.ph.tsukuba.ac.jp（[at]を@に置き換える）

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。
  4.  

137th Colloquium of the Center for Computational Sciences

137th Colloquium

Date: 15 January 2024
Time: 14:00-15:30
Venue: Center for Computational Sciences, Workshop Room 
Language: English

14:00-14:45 Challenges for Extreme Scale Sparse Matrix computing 【Abstract】
  Prof. Serge G. Petiton (University of Lille and CNRS, France)
14:45-15:30

High Performance Learning with the Unite and Conquer Approach 【Abstract】
 

Prof. Nahid Emad (University of Paris-Saclay/Versailles, France)

Abstract1:

Exascale machines are now available, based on several different arithmetic (from 64-bit to 16- 32 bit arithmetics, including mixed versions and some that are no longer IEEE compliant) and using different architectures (with network-on-chip processors and/or with accelerators). Brain-scale applications, from machine learning and AI for example, manipulate huge graphs that lead to very sparse non-symmetric linear algebra problems. Moreover, those supercomputers have been designed primarily for computational science, mainly numerical simulations, not for machine learning and AI. New applications that are maturing after the convergence of big data and HPC to machine learning and AI would probably generate post- exascale computing that will redefine some programming and application development paradigms. End-users and scientists have to face a lot of challenge associated to these evolutions and the increasing size of the data.

In this talk, after a short description of some recent evolutions having important impacts on our results, in particular about programming paradigms. I present some results obtained on the still #1 supercomputer of the HPCG list, Fugaku, for sequences of sparse matrix products, with respect to the sparsity and the size of the matrices, on the one hand, and to the number of process and nodes, on the other hand. Then, I introduce two opensource generators of very large data, allowing to evaluate several methods using very large graph-sparse matrices as data sets for several application evaluations.

 

Abstract 2：

The ever-increasing production of data requires new methodological and technological approaches to meet the challenge of their effective analyses. We highlight the omnipresence of certain linear algebra methods such as the eigenvalue problem or more generally the singular value decomposition in machine learning techniques. A new machine learning approach based on Unite and Conquer methods, used in linear algebra, will be presented. The important characteristics of this intrinsically parallel and scalable technique make it very well suited to multi-level and heterogeneous parallel and/or distributed architectures. We also highlight the very strong interactions between machine and deep learning methods and sparse linear algebra and present a promising approach in this area. Experimental results demonstrating the interest of these approaches for efficient data analysis in the case of clustering, cybersecurity and road traffic simulation will be presented.

Coordinator : Boku Taisuke

第137回計算科学コロキウムを、1月15日（月）14:00より開催します

第137回計算科学コロキウムを開催いたします。多数のご来聴をお待ちしております。

概要: 第137回計算科学コロキウム
日時: 2024年1月15日（月）　14:00-15:30
場所: 計算科学研究センター　ワークショップ室
言語: English

14:00-14:45 Challenges for Extreme Scale Sparse Matrix computing 【Abstract】
  Prof. Serge G. Petiton (University of Lille and CNRS, France)
14:45-15:30

High Performance Learning with the Unite and Conquer Approach 【Abstract】
 

Prof. Nahid Emad (University of Paris-Saclay/Versailles, France)

 

要旨1:

Exascale machines are now available, based on several different arithmetic (from 64-bit to 16- 32 bit arithmetics, including mixed versions and some that are no longer IEEE compliant) and using different architectures (with network-on-chip processors and/or with accelerators). Brain-scale applications, from machine learning and AI for example, manipulate huge graphs that lead to very sparse non-symmetric linear algebra problems. Moreover, those supercomputers have been designed primarily for computational science, mainly numerical simulations, not for machine learning and AI. New applications that are maturing after the convergence of big data and HPC to machine learning and AI would probably generate post- exascale computing that will redefine some programming and application development paradigms. End-users and scientists have to face a lot of challenge associated to these evolutions and the increasing size of the data.

In this talk, after a short description of some recent evolutions having important impacts on our results, in particular about programming paradigms. I present some results obtained on the still #1 supercomputer of the HPCG list, Fugaku, for sequences of sparse matrix products, with respect to the sparsity and the size of the matrices, on the one hand, and to the number of process and nodes, on the other hand. Then, I introduce two opensource generators of very large data, allowing to evaluate several methods using very large graph-sparse matrices as data sets for several application evaluations.

 

要旨2：

The ever-increasing production of data requires new methodological and technological approaches to meet the challenge of their effective analyses. We highlight the omnipresence of certain linear algebra methods such as the eigenvalue problem or more generally the singular value decomposition in machine learning techniques. A new machine learning approach based on Unite and Conquer methods, used in linear algebra, will be presented. The important characteristics of this intrinsically parallel and scalable technique make it very well suited to multi-level and heterogeneous parallel and/or distributed architectures. We also highlight the very strong interactions between machine and deep learning methods and sparse linear algebra and present a promising approach in this area. Experimental results demonstrating the interest of these approaches for efficient data analysis in the case of clustering, cybersecurity and road traffic simulation will be presented.

 

世話人: 朴泰祐

 

 

Postdoctoral researcher (Division of Nuclear Physics)

Position: Postdoctoral Researcher

Affiliation:
Nuclear Physics Research Division, Center for Computational Sciences, University of Tsukuba

Research field and mission:
The position is supported by JST Exploratory Research for Advanced Technology program “ERATO Sekiguchi Three-Nucleon Force Project” (the TOMOE Project), expecting the successful candidate to join the project as a member of Quantum Many-body Precise Computation Group.
https://www.jst.go.jp/erato/research_area/ongoing/jpmjer2304.html

Perform theoretical and numerical researches associated with the TOMOE project. Experiences in researches in nuclear structure/reaction and numerical/computational approaches to quantum many-body theory are desired.

Start of the term: At the earliest opportunity after April 1, 2024.

Employment Duration:
The contract is for a single year and can be renewed until the end of March 2029 at the maximum, depending on the evaluation. However, the renewable period may be subject to change depending on the candidate’s ability, workload at the time of expiration of the contract, work performance, work attitude, and the continuation of the budget on which the employment is based.

Salary: Based on the University’s payment standards and determined by applicant’s ability and background; roughly 4M-7M JPY

Working hours: Full-time, Discretionary Labor System
Social insurances, commuting allowance

Qualifications: Applicants having a Ph.D. degree or those expected to obtain a Ph.D. degree by the expected date of appointment.

Required documents:
1) CV including contact information
2) List of research achievements (Mark three major publications)
3) Research history and research plans
4) Names, affiliations, and contact information for two persons who can give their opinions on the applicant (or two letters of recommendation)
5) Possible date of appointment
6) Consent to Processing and Extraterritorial Transfer of Personal Data under GDPR (only required for persons located in the countries that make up the European Economic Area or in the United Kingdom of Great Britain and Northern Ireland. The template form can be downloaded from https://www.ccs.tsukuba.ac.jp/reqdocuments/ ）

Document screening: (Online) interview may be performed.

Deadline for application: January 18, 2024 (in JST)

Submission of the documents:
(1) Submit via JREC-in portal
   URL: https://jrecin.jst.go.jp/seek/SeekJorDetail/Changelang?id=D123121311&lang=1
If (1) is difficult,
(2) Send all the documents 1)-6) by email as a single attached PDF file, to apply[at]nucl.ph.tsukuba.ac.jp. ([at] should be replaced by @)

Recommendation letters can be directly emailed from the recommender, with the subject as “Letter for ****”.

Contact:
Takashi Nakatsukasa
Center for Computational Sciences, University of Tsukuba, Tsukuba 305-8577, Japan
Email: apply[at]nucl.ph.tsukuba.ac.jp ([at] should be replaced by @)

Miscellaneous:
– After screening of documents, an online interview will be conducted if needed.
– Our center has been certified as a Joint Usage / Research Center by the Ministry of Education, Culture, Sports, and Technology, and promotes interdisciplinary computational sciences. The University of Tsukuba conducts personnel selection in compliance with the Equal Employment Opportunity Act.
– Based on the “Foreign Exchange and Foreign Trade Act,” our university has established the “Security Export Control Regulations,”. We conduct strict examinations, when we employs foreigners, people from foreign universities, companies, government agencies, etc.