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2018-07-17 データ駆動科学と高速計算科学

投稿者:  星 健夫(鳥取大学)
会場: 東京大学駒場キャンパス
概要: 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.

日程 2018年 7月17日(火) 14:00-18:10
会場 東京大学駒場キャンパス
本文 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" 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」

概要: 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.

企画: 星健夫(鳥取大),福島孝治(東大),山本有作(電通大)
プログラム 星健夫(鳥取大)
はじめに:データ駆動科学と高速計算科学
山本有作(電通大)
データ駆動科学のための線形計算
福島孝治(東大)
マルコフ連鎖モンテカルロ法を用いた実験データ解析
工藤周平(理研)
小・中規模固有値計算の高性能実装
多田野寛人(筑波大)
精度混合型前処理付きクリロフ部分空間反復法
長尾大道 (東大)
データ同化:大規模モデルと大容量データの融合
高山あかり(早稲田大)
高速化データ駆動科学への期待:陽電子回折を中心に
問い合わせ先 星健夫
e-mail: hoshiseparatordamp.tottori-u.ac.jp
詳細 web https://sites.google.com/view/ddshpc2018/