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。
・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（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。
・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）」
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。
・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」
・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（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。
・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」
・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？」
・動画 「計算光バイオイメージング」
・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」
・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」
・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（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。
・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」
・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」
Date: Feb. 20th (Tue), 2024
Venue: Hall B247, B1, Yonsei University Baekyang-Nuri (The Commons), Korea
Schedule:
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Time |
Title |
Speaker |
affiliation |
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13:00 – 13:20 |
Registration |
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13:20 – 13:40 |
Welcome Ceremony |
Minjoong Jeong Taisuke Boku |
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13:40 – 14:00 |
Research Activity Update of CCS, University of Tsukuba |
Taisuke Boku |
CCS, University of Tsukuba |
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14:00 – 14:20 |
PaScaL_TDMA 2.0: A Parallel and Scalable Tri-Diagonal Matrix Algorithm on Multi-GPU Architectures |
Jihoon Kang |
KISTI |
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14:20 – 14:40 |
Tensor network approach for lattice field theories in particle physics |
Shinichiro Akiyama |
CCS, University of Tsukuba |
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14:40 – 15:00 |
high-performance computer based anslysis in biomedical research |
Hyojung Paik, |
KISTI |
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15:00 – 15:20 |
Coffee Break |
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|
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 |
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16:20 – 16:40 |
Long Road to OFP-II, New Supercomputer on JCAHPC introducing GH200 |
Toshihiro Hanawa |
University of Tokyo |
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16:40 – 17:00 |
Coffee Break |
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17:00 – 17:20 |
Multi-GPU-Based Real-Time Large-Eddy Simulations for Urban Microclimate |
Mingyu Yang |
Yonsei University |
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17:20 – 17:40 |
Accelerating HPC Applications with GPUs and FPGAs |
Ryohei Kobayashi |
CCS, University of Tsukuba |
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17:40 – 18:00 |
Next Generation of a Parallel Optimized Cosmological Model – DARWIN Project |
Yonghwi Kim |
KISTI |
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
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Time |
Title |
Speaker |
affiliation |
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13:00 – 13:20 |
Registration |
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13:20 – 13:40 |
Welcome Ceremony |
Minjoong Jeong Taisuke Boku |
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13:40 – 14:00 |
Research Activity Update of CCS, University of Tsukuba |
Taisuke Boku |
CCS, University of Tsukuba |
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14:00 – 14:20 |
PaScaL_TDMA 2.0: A Parallel and Scalable Tri-Diagonal Matrix Algorithm on Multi-GPU Architectures |
Jihoon Kang |
KISTI |
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14:20 – 14:40 |
Tensor network approach for lattice field theories in particle physics |
Shinichiro Akiyama |
CCS, University of Tsukuba |
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14:40 – 15:00 |
high-performance computer based anslysis in biomedical research |
Hyojung Paik, |
KISTI |
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15:00 – 15:20 |
Coffee Break |
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15:20 – 15:40 |
First-principles electron dynamics simulation for attosecond physics |
Shunsuke Sato |
CCS, University of Tsukuba |
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15:40 – 16:00 |
Massively scalable quantum circuit simulations with high performance computing |
Hoon Ryu |
KISTI |
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16:00 – 16:20 |
Tacking PDE problems with variational quantum algorithms |
Minjin Choi |
KISTI |
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16:20 – 16:40 |
Long Road to OFP-II, New Supercomputer on JCAHPC introducing GH200 |
Toshihiro Hanawa |
University of Tokyo |
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16:40 – 17:00 |
Coffee Break |
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17:00 – 17:20 |
Multi-GPU-Based Real-Time Large-Eddy Simulations for Urban Microclimate |
Mingyu Yang |
Yonsei University |
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17:20 – 17:40 |
Accelerating HPC Applications with GPUs and FPGAs |
Ryohei Kobayashi |
CCS, University of Tsukuba |
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17:40 – 18:00 |
Next Generation of a Parallel Optimized Cosmological Model – DARWIN Project |
Yonghwi Kim |
KISTI |
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。
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】
【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。
We have started a call for MCRP2024.
https://www.ccs.tsukuba.ac.jp/eng/use-computer/mcrp-application/
Deadline: Jan. 23rd, 2024
READ “Call for proposals” and “Guide for submission” carefully, before submitting your proposal.
2024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：2024年1月23日（火）
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:
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:
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：
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：
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) |
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.
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】 |
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Prof. Nahid Emad (University of Paris-Saclay/Versailles, France) |
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.
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
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.
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：
JST戦略的創造研究推進事業「ERATO 関口三体核力プロジェクト」(通称：TOMOEプロジェクト)に、量子多体精密計算グループのメンバーとして参画。プロジェクトについては以下を参照。
https://www.jst.go.jp/erato/research_area/ongoing/jpmjer2304.html
(科研費等の他の研究資金の獲得や研究機関における研究・教育業務に従事できる可能性あり)
原子核構造・反応に関わる専門的知識に加え、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：年度更新、評価により最長2029年3月31日まで。ただし、予算の存続状況等により再契約可能期間が変更になる可能性あり。
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18日（木）締切
応募方法：
(1) JREC-in portal から提出
URL: https://jrecin.jst.go.jp/seek/SeekJorDetail/Changelang?id=D123121311&lang=0
これが困難な場合には、
(2) 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、apply[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: apply[at]nucl.ph.tsukuba.ac.jp（[at]を@に置き換える）
その他：
・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。
・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。
・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。
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.15 生命の起源を宇宙に探る」を公開しました。
庄司 光男 教授
生命科学研究部門 生命機能情報分野
庄司先生は、生命科学研究部門の研究者です。生体内で特に重要なはたらきを担うタンパク質や核酸に注目し、生命の根本原理を探求しています。最近の興味の対象は、多くの謎に包まれている“生命の起源”。その謎のひとつを世界で初めて解き明かしました。
（2023.12.15 公開）
タンパク質は生物を構成する重要な分子であり、20種類のアミノ酸の組み合わせで作られています。このうち19種類のアミノ酸は、鏡で写した分子とはそっくりだけれども決して重なることのない鏡像異性体（L体・D体）を持つキラル分子１）です。実験室で合成するとL体とD体は等量ずつ生成されますが、生体内ではL体のみが選択的に使われています。どうしてL体のみが使われるようになったのかについては、これまで解明されていませんでした。
この問題を解決する仮説のひとつに、宇宙起源説があります。一部の隕石からL体アミノ酸が過剰に検出されていることから、宇宙ではＬ体アミノ酸の方が生成しやすい環境が整っていると考えられます。もし、地球上のアミノ酸が隕石によってもたらされたものだとすれば、地球上の生物がL体アミノ酸で作られていることも不思議ではありません。
では、本当に宇宙でＬ体アミノ酸が過剰にされるのでしょうか？ その要因として、円偏光２）によりＤ体アミノ酸の選択的分解が寄与するのではないか、と以前から提唱されていました。しかしながら、19種類のアミノ酸に共通してD体が分解される波長帯の光や分子機構は特定されていませんでした。それを世界で初めて明らかにしたのが庄司先生です。
庄司先生のグループでは、様々な種類のアミノ酸に対して光吸収特性を計算科学的に調べる数値実験を行いました。しかし、多くのアミノ酸に共通してL体過剰をもたらす波長帯を見つけることはなかなかできませんでした。同じ計算科学研究センターに所属する宇宙物理学者の梅村 雅之 名誉教授に相談したところ、銀河形成初期には“ライマンアルファ輝線”という光が強く放出されることを教えてもらったといいます。そしてついに、アミノ酸が合成される途中段階の分子（アミノ酸前駆体）のひとつである“アミノニトリル”に、この“ライマンアルファ輝線”が当たったときに、すべてのアミノ酸前駆体でＬ体過剰になることを突き止めました。
以上のＬ体アミノ酸過剰が宇宙で生成され、地球にもたらされるまでの一連のメカニズムは、図1にまとめてあります。
図1：Ｌ体アミノ酸過剰生成メカニズムの概略図。① 銀河中心から円偏光化されたライマンアルファ輝線が放射される。② ダスト粒子表面に存在するアミノニトリルにライマンアルファ輝線が当たることにより、D体アミノニトリルが選択的に分解され、L体の比率が高くなる。③ ダスト粒子が集積して小惑星になると、星の中心で核融合反応が進み、表面温度が上昇する。すると、小惑星表面にあるアミノニトリルはL体過剰の状態を保ったままアミノ酸に加水分解される。④ 小惑星間の衝突により生じた断片は、隕石として地球に落下する。隕石中にはL体過剰アミノ酸が保存されており、原始地球にL体過剰アミノ酸がもたらされる。
生命誕生までには長いステップがあります（図２）。今回、庄司先生が解明したメカニズムは、生命誕生の2段階目です。そこから先の段階については、まだ何も分かっていません。「生命誕生に至る全分子機構を解明する」という決意を胸に、今日も庄司先生はデスクに向かいます。
図2：生命誕生への階段。無機物から細胞が作られるまでには、全部で12ステップ存在する。「生体構成要素分子の生成と濃縮」→「ホモキラリティ」→ ･･･ →「DNA・RNA生成」と続き、最後には「細胞内での協調的動作」という壁が立ちはだかっている。
（文・広報サポーター 松山理歩）
アミノ酸のホモキラリティ獲得の分子機構を解明〜量子化学計算で生命の起源を探る〜（2023年3月28日プレスリリース）
