CMP-MLの皆様
メーリングリストをお借りしてワークショップの
ご案内をさせていただきます。
(重複して受け取られた方はご容赦ください。)
2019年10月18日(金)に
「第8回材料系ワークショップ
~「富岳」時代の材料系シミュレーションの最前線~」を
下記のとおり秋葉原UDX 4階 NEXT‒1(東京都千代田区)
にて開催いたします。
www.hpci-office.jp/pages/ws_material_191018
みなさまのご参加をお待ちしております。
===== 記 =====
【開催趣旨】
本ワークショップでは、企業や大学などの材料系分野の研究者および開発者を
対象に、材料系アプリケーションの研究活用事例や、大規模計算を行うための
ノウハウなどの話題を提供しております。
今回は、「富岳」時代の新しいスーパーコンピュータにおける
材料系シミュレーションの活用に向けて、
材料計算に対する量子コンピュータの活用の展望や、
機械学習を用いた新しい計算手法の紹介を行います。
※ HPCIをご利用頂くための申請手続きや支援サービスなどに
ついてのご相談は、個別にいつでも(10:00~17:30)対応しておりますので、
遠慮なくお申し出ください。
【名称】第8回材料系ワークショップ ~「富岳」時代の材料系シミュレーションの最前線~
【日時】2019年10月18日(金)10:00-17:30 (受付開始 9:30)
【場所】
秋葉原UDX 4階 NEXT‒1
(JR秋葉原駅電気街口より徒歩2分)
https://udx-akibaspace.jp/gallery-n/#access
【プログラム (敬称略)】
10:00-10:05 開会挨拶 塩原紀行(高度情報科学技術研究機構)
10:05-10:20 「「京」から「富岳」への移行期におけるRISTの利用支援
-材料系アプリケーションの利用環境整備の状況」
草間義紀(高度情報科学技術研究機構)
10:20-10:40 「材料系アプリケーションの利用について」
吉澤香奈子(高度情報科学技術研究機構)
10:40-11:15 「粗視化モデルにおける粘着剥離シミュレーションの研究」
岩方裕一(リンテック株式会社)
11:15-11:50 「高分子材料の全原子分子動力学計算」
藤本和士(名古屋大学)
11:50-12:50 ランチタイム
12:50-13:25 「第一原理ダイナミクスによる材料の物性・反応解析」
重田育照(筑波大学)
13:25-14:00 「機械学習を活用したゴム材料開発」
小石正隆(横浜ゴム株式会社)
14:00-14:20 「スーパーコンピュータ「富岳」の開発」
清水俊幸(富士通株式会社)
14:20-14:35 休憩
14:35-15:10 「材料計算における量子コンピュータとHPCの展望について」
湊雄一郎(MDR株式会社)
15:10-15:45 「分子動力学計算データを用いた機械学習」
泰岡顕治(慶應義塾大学)
15:45-15:50 休憩
15:50-17:15 パネルディスカッション:
「将来の材料系シミュレーションを支えるスーパーコンピュータ」
モデレータ:古宇田光(東京大学物性研究所)
パネリスト:泰岡顕治(慶應義塾大学)、湊雄一郎(MDR株式会社)
清水俊幸(富士通株式会社)、奥田基(高度情報科学技術研究機構)
17:15-17:30 HPCI・アプリケーション利用相談、情報交換(希望者のみ)
【参加費】無料
【定 員】120名程度
【申込み】
下記のWebサイトにて詳細をご案内しておりますので、ご確認の上、
Web上からお申込みください。
http://www.hpci-office.jp/pages/ws_material_191018
【申込締切】
2019年10月15日(火) 17:00
※申込多数の場合、会場の都合により締切前に受付を終了させて頂く
場合があります。あらかじめご了承ください。
【お問い合わせ先】
登録施設利用促進機関 / 文科省委託事業「HPCIの運営」代表機関
一般財団法人 高度情報科学技術研究機構(RIST)
ワークショップ担当
hpci-workshop@hpci-office.jp
【主催・共催・協賛】
主催:高度情報科学技術研究機構
共催:スーパーコンピューティング技術産業応用協議会(産応協/ICSCP)
ポスト「京」重点課題5、6、7
協賛:TIAかけはし、計算物質科学人材育成コンソーシアム(PCoMS)
情報統合型物質・材料開発イニシアティブ(MI2I)
日本材料学会
————————————————-
Computational Material Physics Mailing List
home: www.issp.u-tokyo.ac.jp/public/cmp/
archive: cmp-ml.issp.u-tokyo.ac.jp
twitter: https://twitter.com/cmp_ml
————————————————-