スパコン京　移設、再利用が「非現実的」な理由
https://www.kobe-np.co.jp/news/sougou/201906/0012446684.shtml
2019/6/21 09:59
神戸新聞NEXT

画像：神戸新聞ＮＥＸＴ
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　神戸・ポートアイランドのスーパーコンピューター「京（けい）」の電源が落とされる８月３０日まで、２カ月余りとなった。
　理化学研究所（理研）は９月以降に解体を始め、同じ場所に後継機となるスパコン「富岳（ふがく）」を整備するという。
　開発費などで７９３億円もかかった「京」のハードウエアは、移設したり一部を活用したりできないのか？
　理研計算科学研究推進室を取材すると、家庭用パソコンとは異なる、スパコンの特殊性が浮かび上がってきた。
　（霍見真一郎）

　京は、理研と富士通が開発。世界で初めて毎秒１京回（京は兆の１万倍）を超える計算速度を達成し、本格稼働前の２０１１年にランキングで世界一になった。
　１２年６月に米国のスパコンに抜かれ、１８年１１月現在では世界１８位。しかし、国内ではトップ３に入り、依然として高性能であることに変わりはない。

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月はどうやってできた？　マグマに覆われた地球に天体衝突か　スパコンで裏付け
https://www.kobe-np.co.jp/news/sougou/201906/0012441932.shtml
2019/6/19 18:20
神戸新聞NEXT

画像：【１】原始地球に火星サイズの天体が衝突した瞬間（「京」のシミュレーション画像。細野七月・中山弘敬・国立天文台４Ｄ２Ｕプロジェクト提供）
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画像：【２】衝突の影響で原始地球は変形し、物質を周囲にまき散らす（「京」のシミュレーション画像。細野七月・中山弘敬・国立天文台４Ｄ２Ｕプロジェクト提供）
https://i.kobe-np.co.jp/news/sougou/201906/img/b_12442092.jpg
画像：【３】衝突から数時間後。左に伸びるガスが集まって月を形成していく。左上の球体はぶつかった天体の名残で後に地球に落下する
　　　　（「京」のシミュレーション画像。細野七月・中山弘敬・国立天文台４Ｄ２Ｕプロジェクト提供）
https://i.kobe-np.co.jp/news/sougou/201906/img/b_12442091.jpg
画像：スーパーコンピューター「京」＝神戸市中央区港島南町
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　月の起源は、マグマに覆われた原始の地球に巨大な天体が衝突してできた可能性が高いことを、
　海洋研究開発機構（神奈川県）や神戸大学（神戸市灘区）などの研究チームがスーパーコンピューター「京」（同市中央区）を使ったシミュレーションで裏付けた。
　固体同士の衝突では説明できない矛盾を、地球の表面が液体のような状態だったと仮定することで解消できたという。
　研究成果は英科学誌ネイチャー・ジオサイエンスに発表された。

　月は地球に対する規模が際立って大きく、「火星ほどの規模の天体に激突された原始地球から、岩石が宇宙に飛び散って作られた」という説が最有力とされてきた。

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　（霍見真一郎）

スパコン「京」後継機、名称は「富岳」に決定
https://headlines.yahoo.co.jp/hl?a=20190523-00000072-zdn_n-sci
2019/5/23(木) 16:19配信
YAHOO!JAPAN NEWS,ITmedia NEWS

　理化学研究所は5月23日、スーパーコンピュータ「京」の後継機の名称を「富岳」（ふがく）に決めたと発表した。
　2021年ごろに運用を始める予定で、京の最大100倍の実行性能を目指す。富岳は「京」と同様、理研 計算科学研究センター（神戸市）に設置する。
　理研は今年2月、京の運用を8月に終了すると発表し、後継機の名称を公式Webサイトで募集。5181件の応募があったという。
　理研の松本紘理事長は「創薬や防災を発展させる上で必要なシミュレーションに加え、AI、ビッグデータ分析の基盤として活躍すると確信している」と語った。

　富岳は「富士山」の別名。富士山のように高く（性能が高く）、裾野が広く（対象分野が広く）、海外での知名度も高くなってほしい――などの理由から名付けた。
　各国のスーパーコンピュータの名称は山にちなんだものが多く、発音がしやすいことも考慮したという。

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　京都大学フィールド科学教育研究センターの伊勢武史准教授と大庭ゆりか特定助教は、ディープラーニングを用いて10年間の平均気温の上下を最大精度97％で推定する手法を開発した。

　気候変動予測は従来、スーパーコンピュータを用いた物理計算が主流だ。しかし、既知の物理学の知見を積み重ね、モデル化して全体を理解する「ボトムアップ型」の従来手法では、細かく計算しようとすればするほど精細なシミュレーションモデルとより大きなスパコンが必要となり、予算とマンパワーを膨張させてしまう問題があった。

　対して本研究では、統計的に傾向を分析する「トップダウン型」の思考を取り入れた。まず、過去の全世界の気温データから連続した30年分を抜き出し、縦に1月から12月の各月の温度、横に30年の年ごとの温度を配置し、温度の高低を色で表した疑似カラー画像を生成した。画像にするのは、人工知能がその特徴を学習しやすくするためだ。

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論文情報：【Frontiers in Robotics and AI】Forecasting Climatic Trends Using Neural Networks: An Experimental Study Using Global Historical Data
https://www.frontiersin.org/articles/10.3389/frobt.2019.00032/full

https://univ-journal.jp/25854/