ビッグデータ・AI連携推進室

スーパーコンピュータを活用したビッグデータ・AI研究の推進

室長 天笠 俊之 教授

一般的なコンピュータでは扱うことが困難なほど膨大かつ複雑なデータを分析することによってデータに埋もれている情報を見いだすビッグデータ解析、さらには、膨大な学習データに対して深層学習に代表される機械学習的手法を適用することで、従来では到底実現できなかったような高精度な判別や予測を可能にするAI技術が脚光を浴びています。ビッグデータ・AI連携推進室では、計算科学の各分野におけるビッグデータ・AI技術の応用、スーパーコンピュータを活用したビッグデータ・AI研究の推進、筑波大学人工知能科学センター(C-AIR)および他機関との連携等の活動を行なっています。

計算科学の各分野におけるビッグデータ・AI技術の応用

科学の多くの分野において、蓄積された膨大なデータに対してビッグデータ解析、あるいは、機械学習を適用することで新たな知見を見いだす試みが活発に行なわれています。もっとも知られたものに、バイオインフォマティクスがあります。計算科学研究センターにおける計算科学およびビッグデータ・AIに関連した部門の連携によって、計算科学の各分野におけるビッグデータ・AI技術の応用を推進しています。

スーパーコンピュータを活用したビッグデータ・AI研究の推進

ビッグデータ解析やAIには膨大な計算資源(計算能力およびメモリ)が必要とされます。このため、スーパーコンピュータはビッグデータ解析やAIの実行に最も適した環境の一つと考えられており、主要なスーパーコンピュータでは、このような用途での利用が増加しています。ビッグデータ・AI連携推進室では、計算科学研究センターが運営するスーパーコンピュータを活用したビッグデータ解析・AI研究を推進しています。

筑波大学人工知能科学センター(C-AIR)および他機関との連携

ビッグデータ・AIの推進に関する上記活動に関連して、筑波大学人工知能科学センター(C-AIR)および他機関との連携を推進しています。

CCSビッグデータ・AI連携推進室会議

 

「機械学習・AI入門シリーズ」

サイエンスの各分野での機械学習・AIの活用事例を紹介する、「機械学習・AI入門シリーズ」をセンター内の教職員向けに開催しています。

第一回 2021年7月13日 「機械学習を利用してタンパク質の構造変化と溶解度を予測する」
講演者:原田隆平 (生命科学研究部門生命機能情報分野), 保田拓範 (生物学学位P, 博士前期課程1年)

第二回 2021年8月3日 「長短期記憶LSTMを用いた機械学習とその応用」
講演者:高水 裕一(宇宙物理研究部門)

第三回 2021年8月17日 「実験と第一原理計算データの同化による物性値予測」
講演者:原嶋 庸介(生命科学研究部門生命機能情報分野)

(最終更新日:2021.8.24)