Update 7 November 2019

High Performance Computing Physics

第5回 High Performance Computing Physics (HPC-Phys) 勉強会

今回のテーマは物理における機械学習です。 特に、深層学習(Deep Learning)のプログラムのチュートリアル (講師は「ディープラーニングと物理学」の著者の一人である富谷昭夫さん) と機械学習を使った最新研究の紹介を行います。 研究に深層学習を使いたい方や関連した研究テーマについて知りたい方は 奮ってご参加ください。

プログラムの詳細 (敬称略)

10:00--10:30  受付
10:30--11:30 富谷昭夫 「初めてのニューラルネットと深層学習」(講義ノート)
11:30--12:00 ハンズオンの準備
12:00--13:00 (昼休憩)
13:00--15:30 富谷昭夫 「ハンズオン: ニューラルネットで相転移を検出する」(ハンズオン資料)
handson-1 / handson-2(fill) / handson-2(ans) / iris_data.csv / conf.zip (Ising data, 5.3 MB)
15:30--16:00 (休憩)
16:00--16:35 山本貴宏 「重力波データ解析への深層学習の応用」
16:35--16:40 (小休止)
16:40--17:15 田中章詞 「ホログラフィック模型を機械で作る」
17:15--17:20 (小休止)
17:20--17:55 山地洋平 「ボルツマン機械を用いて解き明かす高温超伝導の発現機構」
18:15-- 懇親会 (本会場隣の第一会議室)

会場からインターネットにeduroamを用いて接続可能です。 eduroamの利用については所属機関などにお問い合わせください。


チュートリアルの注意事項

  1. チュートリアルのうち10:30-11:30のレクチャー部分は、 ホワイトボードを使った講義が主体となりますので、 必要な方はノートや筆記用具をご持参ください。
  2. 当初の予想より参加希望者が多くなったため、 計算機の環境をご自身で準備して受講していただくことをお願いしております。 以下の「計算機環境の準備方法について」をご参照ください。 問題なければ5分から10分で準備できます。
  3. 環境の用意が難しい人や不慣れでうまくいかなかった人は早稲田の本会場にお越しください。 本会場には当日環境が整ったハンズオン用のホスト計算機を用意しています。 その場合はsshで他のホストにログインできるターミナル (WindowsであればPuTTYやTeraTermなど)が使えるノートPCをご持参下さい。 用意したホストにログインして受講していただけます。 他方、神戸会場にはホスト計算機がないため、 チュートリアル受講のための計算機環境についてはご自身で準備の上お越しください。
  4. 10:30-11:30の講演はハンズオンと関連した深層学習の理論に関する解説で、 微分積分と線形代数の知識が必要です。 13:00-15:30のハンズオンにはPythonの入門も含んでいます。


計算機環境の準備方法について

参加される方はできる限り、Anacondaと機械学習用ライブラリChainer をご自身のPCにインストールし、Jupyter Notebookの起動を確認した上で、 会場にPCをご持参ください。

WindowsとMac (LinuxはMacの場合と同様)での準備方法は以下を参考にしてください。 問題なければ準備に要する時間は5-10分程度です。


勉強会の趣旨

物理学の諸分野において数値シミュレーションによるアプローチはすでに欠かせない研究手法になっています。 一方、計算機ごとの最適化や適切な計算手法の選択といった数値計算特有の技術的な難しさを克服するため、 分野を越えた研究者間の情報交換や協力が望まれます。 そこで本研究会は、計算基礎科学連携拠点(JICFuS)およびポスト「京」重点課題9が主催する活動の一環として、 物理に軸足を置きつつ数値計算を活発に行っている計算物理領域の研究者が集まり、 次のようなテーマで情報交換を行なうことを目的としています:

皆様のご参加をお待ちしております。


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HPC-Phys 勉強会

世話人: 青山 龍美、大川 博督、加堂 大輔(連絡責任者)、金森 逸作、土井 琢身、中村 宜文、似鳥 啓吾
アドバイザー: 青木 慎也、青木 保道、石川 健一、住吉 光介、永井 智哉、松古 栄夫
主催:ポスト京重点課題9、計算基礎科学連携拠点(JICFuS)