Hikaru Inoue 研究室

本研究室は、スーパーコンピュータを用いた大規模数値シミュレーションの高速化に取り組んでいます。特に地震現象を対象として、物理方程式に基づくシミュレーションと機械学習を組み合わせることで、計算効率を大幅に向上させる手法を開発しています。有限要素法という格子分割解析を基盤とし、連立方程式を解く過程を加速することで、従来比で数十倍の高速化を実現しています。 技術的には、複数のアーキテクチャを持つスーパーコンピュータ上での性能最適化に力を入れています。異なるプロセッサ（富士通A64FX、AWSのGravitonシリーズ、NvidiaのGraceなど）上で、機械学習手法を用いて解法の収束過程を改善し、数兆から数十兆という超大規模な計算問題を効率的に解く技術を確立しています。また、パラメータの不確実性を考慮した確率的解析手法も開発しており、地震シミュレーションにおいてより信頼性の高い予測を実現しています。 これらの研究成果により、これまで実現困難だった高精度で超大規模な地震現象の予測シミュレーションが可能になりつつあります。