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ポスト「京」重点課題(7)サブ課題G 第8回「共通基盤シミュレーション手法 」連続研究会 「データ駆動科学と高速計算科学」

作者: 藤田 里絵 最終変更 2018年07月10日 09時48分
近年注目されてきている、データ駆動科学と高速計算科学の融合を目指して、分野融合型研究会を開催する。いわゆる「人工知能」(AI)の中核として、データ駆動科学が躍進している。 次世代においては大量演算・大量データを扱うが、それを可能とする高速計算技術(HPC)が必要となっている(HPC/AI融合)。 この潮流は、高速計算科学にもパラダイムシフトをもたらす。 従来は巨大な(単一の)問題を解くことに注力されていたが、キャパシティコンピュテーション(多数個の小規模問題を同時に解くこと)・精度可変(混合精度)計算など、新しい需要がクローズアップされている。 本研究会では、データ駆動科学・高速計算科学・実験科学の各分野から講演を行い、分野融合を図る。
日時 2018年07月17日
14時00分 から 18時10分 まで
場所 東京大学 駒場キャンパス内 駒場ファカルティハウス
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【開催概要】

日  時: 2018年7月17日(火)
会  場: 東京大学 駒場キャンパス内 駒場ファカルティハウス
参加費 : 無料 ※会場定員の都合により事前申込をお願いいたします。
参加登録:https://goo.gl/forms/kodgSMaAISpQrFzv2
懇親会 :講演会終了後、懇親会の開催を予定しております。参加申し込みと同時に事前申し込みをお願いいたします。
締め切り7/10、会費5000円、当日徴収

詳しくは こちらをご確認ください。

 

【プログラム】

14:00-14:10 星健夫(鳥取大学)  
「はじめに:データ駆動科学と高速計算科学」
14:10-14:20 山本有作(電通大学)
「データ駆動科学のための線形計算」
14:20-15:00 福島孝治(東京大学)     
「マルコフ連鎖モンテカルロ法を用いた実験データ解析」
15:10-15:40 工藤周平(理化学研究所)   
「小・中規模固有値計算の高性能実装」
15:50-16:30 多田野寛人(筑波大学)   
「精度混合型前処理付きクリロフ部分空間反復法」
16:40-17:20  長尾大道 (東京大学)     
「データ同化:大規模モデルと大容量データの融合」
17:30-18:10 高山あかり(早稲田大学)   
「高速化データ駆動科学への期待:陽電子回折を中心に」

【主催】

ポスト「京」重点課題(7)
「次世代の産業を支える新機能デバイス・高性能材料の創成機能」
サブ課題G-サブサブ課題G3
「基盤的並列アルゴリズムの開発」

【企画】

星健夫(鳥取大学)、福島孝治(東京大学)、山本有作(電気通信大学)

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