開催案内:第5回 HPC-Phys 勉強会(11/7)


第5回 HPC-Phys 勉強会

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:

* 新しい計算手法の勉強、紹介、実践報告
* それぞれの分野で知られているメジャーな、あるいは強力な手法の紹介
* ハードウェアごとのチューニングの勉強や実践報告
* その他、日々抱えている問題の共有など

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。

開催日時:
2019年11月7日(木)
場所:
[本会場] 早稲田大学(西早稲田キャンパス)55号館N棟第二会議室
[サテライト会場] 理化学研究所(神戸ポートアイランド) 計算科学研究センター(R-CCS)
*サテライト会場はテレビ会議システムを使って本会場につながっており、本会場同様、深層学習チュートリアルや講演を聞いたり、講演者への質問も可能です。
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」
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」
(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 (場所は会場内)
主催:
計算基礎科学連携拠点(JICFuS)およびポスト「京」重点課題9「宇宙の基本法則と進化の解明」
共催:
早稲田大学高等研究所

チュートリアルの注意事項
(1) 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。つきましては勉強会ウェブサイトの第5回勉強会「計算機環境の準備方法について」をご参照ください。問題がなければ5分から10分で準備できます。
(2) 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、神戸の第2会場にはホスト計算機がないため、計算機環境はご自身で準備してご来場ください。
(3) 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。午前の深層学習チュートリアルのレクチャーパートでホワイトボードの使用が見込まれるため、必要ならノートや筆記用具を持って、ご来場下さい。

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。

その他、計算機環境の構築法など詳細については、下記勉強会web siteをご参照ください。
http://hpc-phys.kek.jp/

参加費は無料です。懇親会に参加される方は、別途1,500円程度ご用意ください。

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

カテゴリー: スクール案内, 新着情報, 重点課題⑨   パーマリンク