2022年度研究業績・発表文献

学会特集号等1件

(1)日本シミュレーション学会　学会誌「シミュレーション」
　　　　　　　　　　　小特集「プラズマ・核融合シミュレーション研究の最近の進展」, Vol.41 No.4, pp. 36-41（2022年12月）
　　　　○定方翼，沼波政倫，片桐孝洋，大島聡史，永井亨「磁場閉じ込めプラズマの乱流シミュレーション・データに対する画像を用いた解析」

論文誌3件

(1)★TOP23％論文（FWCI:1.28）Takahisa Yamato, Tingting Wang, Wataru Sugiura, Olivier Laprévote, and Takahiro Katagiri, Vol.126, No.16, J. Phys. Chem. B, pp.3029–3036, April 13, 2022. https://doi.org/10.1021/acs.jpcb.2c00958
"Computational Study on the Thermal Conductivity of a Protein"

原文は年のみ記載(2)Tsubasa SADAKATA, Shuta KITAZAWA, Masanori NUNAMI, Takahiro KATAGIRI, Satoshi OHSHIMA and Toru NAGAI, Plasma and Fusion Research, Volume 17, 2403079 (2022)
"A Novel Approach for Data Analysis Based on Visualization of Phase Space Distribution Function in Plasma Turbulence Simulations"
　　基盤研究（S）、「（計算＋データ＋学習）融合によるエクサスケール時代の革新的シミュレーション手法」

(3) 望月祐志, 中野達也, 坂倉耕太, 渡邊啓正, 佐藤伸哉, 奥脇弘次, 秋澤和輝, 土居英男, 大島聡史, 片桐孝洋, Journal of Computer Chemistry, Japan, 2022年21 巻, 4 号, pp. 106-110 (2023/3/16) DOI: https://doi.org/10.2477/jccj.2022-0037
　　　「FMOプログラムABINIT-MPの整備状況2022」

国際会議（査読つき）3件

(1) Shouhei Yamanashi, Hisashi Yashiro, Takahiro Katagiri, Toru Nagai and Satoshi Ohshima, Proceedings of IEEE MCSoC2022, pp. - , ATMG2022:Special Session: Auto-Tuning for Multicore and GPU (ATMG), In conjunction with IEEE MCSoC-22 (Dec. 19-22, 2022, University Sains Malaysia, Penang, Malaysia) (2022), DOI: 10.1109/MCSoC57363.2022.00041
　　　　"Autotuning Power Consumption and Computation Accuracy using ppOpen-AT"
基盤研究（Ｓ）、「（計算＋データ＋学習）融合によるエクサスケール時代の革新的シミュレーション手法」

(2) Makoto Morishita, Sam Reifenstein, Satoshi Kako, Yoshihisa Yamamoto, and Takahiro Katagiri, Coherent Network Computing 2022 (CNC2022), Stanford University, at Allen Extension Building (Allen X), October 24, 2022- October 26 (2022)
"Scaling Analysis of Grover's Algorithm for 3-SAT Problems" (A Poster)

(3) Sorataro Fujika, Yuga Yajima, Teruo Tanaka, Akihiro Fujii, Yuka Kato, Satoshi Ohshima, Takahiro Katagiri, HPC Asia'23: Proceedings of the International Conference on High Performance Computing in Asia-Pacific Region, February 2023, pp.96–105 (27 February 2023), https://doi.org/10.1145/3578178.3578235
"Parallelization of Automatic Tuning for Hyperparameter Optimization of Pedestrian Route Prediction Applications using Machine Learning"

技術報告／プレプリント（英語・査読なし）1件

(1)Kenji Sugisaki, V. S. Prasannaa, Satoshi Ohshima, Takahiro Katagiri, Yuji Mochizuki, B. K. Sahoo, B. P. Das: A preprint (arXiv), Submitted on 5,Dec, 2022,
https://doi.org/10.48550/arXiv.2212.02058
"Bayesian phase difference estimation algorithm for direct calculation of fine structure splitting: accelerated simulation of relativistic and quantum many-body effects"

国内研究会（査読なし）7件

(1) 枦木慎也, 大島聡史, 片桐孝洋, 永井亨, 2022年並列／分散／協調処理に関する『下関』サマー・ワークショップ (SWoPP2022)、2022年7月27日(水) - 7月29日(金)、情報処理学会研究報告HPC, 2022-HPC-185, Vol.24, pp.1-12 (2022)
「RTコアによる電波の伝搬損失計算の実装とプログラミングモデルの検討」

(2) ○湯淺義尚（名大），松村海飛，横田達也（名工大），大島聡史（名大），本谷秀堅（名工大），片桐孝洋，永井亨（名大）、情報処理学会第85回全国大会、オンライン(ハイブリッド）、会場：電気通信大学、 2023年3月1日（木）-4日（土）, pp.1-2 (2023)
「MMアルゴリズムを用いた4次元PET画像再構成の高速化」（2023年3月2日　全国大会　学生奨励賞　受賞）

(3) ○梛尾駿太，満田晴紀，片桐孝洋，大島聡史，永井亨（名大）、情報処理学会第85回全国大会、オンライン(ハイブリッド）、会場：電気通信大学、 2023年3月1日（木）-4日（土）, pp.1-2 (2023)
「ppOpen-ATで自動生成される混合精度演算プログラムの性能評価」
基盤研究（S）、「（計算＋データ＋学習）融合によるエクサスケール時代の革新的シミュレーション手法」

(4) ○羽生達郎，大島聡史，片桐孝洋，永井亨（名大）、情報処理学会第85回全国大会、オンライン(ハイブリッド）、会場：電気通信大学、 2023年3月1日（木）-4日（土）, pp.1-2 (2023)
「スーパーコンピュータを用いた分散深層学習の性能評価」
基盤研究（S）、「（計算＋データ＋学習）融合によるエクサスケール時代の革新的シミュレーション手法」

(5) ○青山柊惟，大島聡史，片桐孝洋，永井亨（名大）、情報処理学会第85回全国大会、オンライン(ハイブリッド）、会場：電気通信大学、 2023年3月1日（木）-4日（土）, pp.1-2 (2023)
「VITSを用いたTTS音声合成の性能評価」
基盤研究（S）、「（計算＋データ＋学習）融合によるエクサスケール時代の革新的シミュレーション手法」

(6)森下誠, 片桐孝洋 (名古屋大), 大島聡史 (九大), 星野哲也, 永井亨 (名古屋大)、第188回ハイパフォーマンスコンピューティング研究発表会、北海道大学学術交流会館とオンライン、情報処理学会研究報告HPC, Vol. 2023-HPC-188, pp.1-7, 2023年3月16日(木) - 17日(金)　(2023)
　(原稿公開) 「量子コンピューティングへの自動チューニングの適用と評価」

基盤研究（S）、「（計算＋データ＋学習）融合によるエクサスケール時代の革新的シミュレーション手法」

(7)桑村佳佑 (名古屋大), 大島聡史 (名古屋大/九大), 片桐孝洋, 永井享, 星野哲也 (名古屋大)、第188回ハイパフォーマンスコンピューティング研究発表会、北海道大学学術交流会館とオンライン、情報処理学会研究報告HPC, Vol. 2023-HPC-188, pp.1-17, 2023年3月16日(木) - 17日(金)　(2023)
「大規模並列環境におけるビデオゲームの強化学習」
基盤研究（S）、「（計算＋データ＋学習）融合によるエクサスケール時代の革新的シミュレーション手法」

口頭発表4件

(1)片桐孝洋、青木将太、大島聡史、永井亨、第27回計算工学講演会、OS08 ポストムーア時代に重要となる計算技術：最新研究と将来展望、ハイブリッド開催（会場：にぎわい交流館AU(秋田市)およびオンライン）、計算工学講演会論文集、2022年6月1日 (水) - 6月3日 (金)
「高精度行列積ライブラリの性能チューニングにおけるXAIの適用と評価」
　　基盤研究（S）、「（計算＋データ＋学習）融合によるエクサスケール時代の革新的シミュレーション手法」

(2)Takahiro Katagiri, Shohei Yamanashi, Hisashi Yashiro, Toru Nagai, Satoshi Ohshima, WCCM-APCOM 2022, Yokohama Japan, Virtual, July 31 to August 5, 2022, MS1404 Progress and Challenges in Extreme Scale Computing and Data (Oral presentation, 10:00-12:00, August 5th, 2022)
「Auto-tuning for Computation Accuracy and PowerConsumption by ppOpen-AT」
　　基盤研究（S）、「（計算＋データ＋学習）融合によるエクサスケール時代の革新的シミュレーション手法」

(3)片桐孝洋、青木将太、大島聡史、永井亨、2022年9月9日（金）、[正会員主催 OS] 、[正会員OS] 先進的環境における数値計算と関連HPC技術(2) 、日本応用数理学会 2022年度年会　予稿集、オンライン開催
　　　　「自動チューニングにおける XAI適用の試み：精度保証ライブラリを例にして」
　基盤研究（S）、「（計算＋データ＋学習）融合によるエクサスケール時代の革新的シミュレーション手法」

(4)Takahiro Katagiri, 2023 Conference on Advanced Topics and Auto Tuning in High-Performance Scientific Computing (ATAT23), March 24-25, 2023
Meeting Room, 3F, Dept. Math, National Central University (Taiwan)
    "State-of-the-Art Explainable AI for Auto-tuning Function on Numerical Software"
     基盤研究（S）、「（計算＋データ＋学習）融合によるエクサスケール時代の革新的シミュレーション手法」
     学際大規模情報基盤共同利用・共同研究拠点（ＪＨＰＣＮ）令和4年度採択課題、「Developing Accuracy Assured High Performance Numerical Libraries for Eigenproblems」(jh220022-NAHI)

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