Transparent Object Reconstruction by Transient Image

微分可能なトランジェントレンダラーを用いて、透明物体メッシュのトランジェント画像を生成し、目標物体と現物体のトランジェント画像で差分を計算し、現物体のメッシュパラメータが目標物体に近づくように最適化していきます。

Optimization of a Submerged Entry nozzle for Continuous Castin

連続鋳造用浸漬ノズルへの非金属介在物の付着抑制を目的とし，付着抑制に寄与していると考えられる流れの非定常性に着目している．この非定常性に対する浸漬ノズルの内管形状の影響を明らかにするため，数値解析を行った．特にノズル内管に存在する拡大スロープで生じるはく離を対象とし，はく離を抑制するようスロープ角を変更した上で計算を実施した．その結果，形状変更に起因する流動特性の違いを評価することができた．

Elucidating Molecular Phenomena in Fluids

半導体の微細化進展に伴いスリット構造の幅が狭くなっており、ウェット洗浄においてはスリット内部の液体の蒸発様相を知ることが課題である。本研究ではナノスリット内部からのイソプロピルアルコール（IPA)分子の蒸発速度をMD計算により解析し、スリット幅が数nmまで微細化した際の蒸発に与える影響を評価した。結果としてIPA蒸発速度はスリット幅が10 nmより狭くなると低下していき、Kelvin方程式に従うことが明らかになった。

Analysis of weak intermolecular interaction in molecular crystals

多くの有機結晶は分散力や弱い分極に基づく静電相互作用によってその結晶構造を形成している。この分子間相互作用を正確に見積り、結晶構造の成り立ちを理解するためには、大きな基底関数系を用いた量子化学計算が必要である。本研究は水素結合性有機構造体をはじめとする有機結晶中の分子間相互作用を計算し、定量的に分子間相互作用を理解することを目指した。

CFDシミュレーションにおける歯科粒子モデルの構築

歯科空間や口腔内の気流シミュレーション

Study on Fundamental Phenomena of Detonation and Its Application

水素/空気予混合気に対する詳細化学反応モデルを使用して，0.4気圧, 300 K，当量比1の水素/酸素予混合気が充填された，障害物を有する管内を伝播する3次元の非定常圧縮性粘性解析を行った．爆燃から爆轟への遷移について，計算手法の影響を評価した．数値計算手法としては，数値流束については2次精度MUSCLとHLLC，時間積分は3段階TVD ルンゲクッタ法，粘性項は2次精度中心差分，反応モデルは詳細反応モデルUT-JAXAモデルで point implicit 法を用いた．また，火炎面の格子解像度を擬似的に向上させる，ATF(Artificial Thickened Flame)も用いてその効果を調べた．正方形断面は40 mm x 40 mmであり，格子点数は最大で1億6000万点である．格子が最も多い1億6000点の場合，火炎着火位置の管端から 5 つめ付近の障害物を乗り越えるとデトネーションに遷移する結果が得られた．

Phenomenological description of fluid motion at atomistic scales

近年の MEMS 技術の進展に伴い，微小流路内での流動制御の重要性が高まっている．しかし，その制御の基盤となる微小スケールの流体運動を記述する現象論的物理モデルには，未確立の要素が多い．そこで本研究では，分子動力学法による計算結果を巨視的な視点から再解釈し，微小流動の現象論構築を行った．また，構築した現象論的境界条件を用いた CFD（数値流体力学）解析によってその有用性を示した．

Organ Segmentation of Chest CT for Health Quantification

胸部CT画像から臓器ごとの状態を定量的に評価し、将来的に健康指標の測定へ応用することを目指して、各臓器領域を自動で抽出するセグメンテーション手法を開発した。学習には大規模なパブリックデータセットに含まれる胸部CT画像を用い、TotalSegmentatorによって作成した臓器ラベルを教師データとして、nnU-Netによるモデル学習を行った。その結果、平均IoUは90.2%を示し、胸部CT画像から各臓器の領域を高精度に抽出できることが確認された。これらの結果から、本手法は胸部臓器の画像情報を安定して取得するための有用な基盤技術となり、臓器の状態評価や健康関連指標の定量化に役立つ可能性が示された。

Search for 0 + 0 + states of 12 C 12 C using the complex scaling method

12Cの3α閾値近傍に現れる0+状態は、α粒子の凝縮状態とみなされ、そのBreathing modeの存在も予言されている。本研究では、共鳴状態であるこれらの状態を非エルミート量子力学に基づき、Brink-Bloch波動関数を基底とした複素スケーリング法で解析した。その結果、生成座標の複素スケーリングにより束縛・共鳴・連続状態の分離が可能であることが示唆された。今後はエネルギーや幅、遷移特性の精密評価が課題である。

Numerical Study on Compressible Viscous Flow including Supersonic Combustion

多成分極低温超臨界・遷臨界流体解析を可能とするロバストな数値解析手法の開発を行い，そして開発されたコードを用いて流動構造の把握を行うことを目的としている．密度差が100 倍程度でもロバストに解析可能な，エネルギー保存(EB)ベースの解法と圧力ベース(PB)の解法を組み合わせたハイブリッド手法(HB(EB/PB))により，3次元非定常圧縮性粘性解析を行った．対象とする化学種は窒素単成分および酸素/水素2成分としている．対流項には3次精度のSLAU2（最小エントロピーを用いて安定化），時間積分は3段階ルンゲクッタ法，乱流モデルは Spalart Allmaras モデルと Implicit LES を組み合わせる ILES/RANS ハイブリッド法を用い，格子点数は約 700 万点とした．遷臨界圧力における極低温窒素噴流を対象に計算を実施し，安定に解析を実行することができた．また，軸上の密度分布の実験データが存在する窒素噴流についても，良好に一致することが示された．

Optimizing priority assignment in Asynchronous Traffic Shaping

Asynchronous Traffic Shaping (ATS) の優先度割り当てはヒューリスティック最適化が一般的であるが，フローの投入順に左右される弱点がある．本最適化は制約が多く，アニーリング手法などのメタヒューリスティック手法を適用した場合，制約を満たした解を得るのが困難である．本研究ではNEC VAの制約考慮型探索を用いて，確実に制約を満たす解を得ながら，ヒューリスティックを超える解の品質を目指す．

Development of the World's First Ammonia-Fired Burner for Marine Boilers

Our company has been conducting ammonia combustion tests under the “Research and Development Support Program for Growing Small and Medium-sized Enterprises,” with the objective of developing the world’s first burner for marine boilers that uses ammonia as the primary fuel. This project aims to contribute to achieving carbon neutrality by 2050 by developing a burner capable of operating with an ammonia co-firing rate of 80% or higher—an essential technology for realizing zero‑carbon shipping. In the previous fiscal year, we performed combustion simulations to reduce the number of prototyping iterations and to predict exhaust gas composition. We examined calculation conditions and succeeded in running the simulations; however, due to limitations such as relying on a workstation environment, the simulations required an excessive computation time and ultimately failed to converge. In the current fiscal year, we adopted a new simulation software, Front-Flow-Red, and utilized the supercomputing resources of The University of Osaka’s D3 Center. Using these enhanced computational capabilities, we achieved convergence of the simulations and conducted comparative evaluations between numerical predictions and experimental measurements. The turbulence model employed in the simulations was Large Eddy Simulation (LES), and the combustion model was the flamelet method. For modeling light oil, Lagrangian particles were introduced, and evaporation was modeled using the non-equilibrium Langmuir–Knudsen evaporation model.
As a result, the predicted temperature field shows good agreement with the experimental measurements, and NO concentrations are also well captured. On the other hand, the predicted values of NH₃, NO₂, and N₂O differ by orders of magnitude from the experimental results. Because major chemical species are on the order of 10⁻¹, achieving quantitative agreement for trace species in the 10⁻⁶ to 10⁻⁵ range is extremely challenging. Going forward, we plan to analyze additional operating conditions to investigate whether the predicted NH₃ and NOₓ distributions show qualitative agreement with experiments. Through these studies, we aim to improve the accuracy of our numerical models and ultimately apply these validated models to performance prediction for full‑scale burner systems.

Electronic Structure Calculations of Thallium Atomic Layer Crystals Formed on Solid Surfaces

重元素であるタリウム（Tl）は、バルク結晶においてトポロジカル超伝導状態が発現する可能性が理論的に指摘されている。しかしながら、Tlは軟らかく低融点であるため単結晶を作製することが困難であり、バルクTlのバンド構造はこれまで理論計算による報告に限られてきた。これに対して、Si(111)基板上にTl原子を2原子層以上吸着させると、3次元的な島状構造が形成される。この島状Tlの電子状態を明らかにするため、島状Tlを再現するTlスラブモデルを構成し、第一原理計算パッケージQuantum ESPRESSOを用いてバンド構造計算を行った。実験で観測されたバンド構造と比較することにより、島状TlはバルクTlと同様のバンド構造を有していることに加え、島状Tlの最表面原子に由来する表面状態が存在することを明らかにした。

Statistical structural mechanism for shear localization in amorphous materials

Purpose Reveal the atomic scale structural mechanism of shear localization phenomenon in amorphous materials.
Outline Through introducing two fundamental physical parameters, a universal structure-property relationship is
established.
Result Shear localization is a prevalent phenomenon in amorphous materials undergoing plastic deformation, yet its underlying structural mechanism at the atomic scale remains elusive. Here we introduce a quantitative approach to correlate structural order and disorder with the degree of shear localization in amorphous materials. This approach relies on two fundamental physical parameters: the statistical structural order, derived from Shannon entropy of local Voronoi structures, and the localization susceptibility, characterized by spatial correlations in atomic-scale von Mises strain. Extensive atomistic simulations validate our approach and reveal a universal relationship between structural order and shear localization across a wide range of amorphous solids, each with distinct chemical compositions and thermal histories. We interpret the correlation between structural order and shear localization within a framework of shear banding as a mechanically-driven glass transition, governed by a structural collapse analogous to thermodynamic glass transitions on the potential energy landscape.

Development of (quasi-) Quantum-Classical Algorithms for Chemical Applications

近年急速に開発が進む量子コンピュータの応用先として、化学分野が注目を集めている。本研究では、量子コンピュータを用いた量子化学計算のアルゴリズム開発と、量子インスパイアードアルゴリズムの化学応用の二つを軸にソフトウェア開発をおこなった。量子インスパイアードアルゴリズムについては、Tensor Trainを用いた最適化手法TTOptを合金表面への分子の最適吸着配置探索に応用した。具体的には、汎用機械学習力場MACE-Osaka24を用いて合金表面への分子吸着の3次のHUBO形式のモデルを構築し、TTOptによる最適化を実施した。その結果、HUBO形式において遺伝的アルゴリズムを上回るパフォーマンスを確認した。

Calculation of complex quantum emitter defects in wide-bandgap materials

Color centers with active electron spin are at the heart of quantum technologies. There is a strong incentive to explore the interaction of point defects forming optically active complexes in wide-bandgap materials, for quantum communication and sensing applications.
In this project, we focused on carbon-nitrogen-oxygen complex defects in silicon. Our goal was to computationally determine the atomic structure origin of the experimentally reported N-line emission series. We applied density functional theory calculations, as implemented in Quantum Espresso, to study the formation and binding properties of the defect constituents and characterize the optical transitions in the most stable complexes.
We found that the neighboring interstitial nitrogen-carbon pair is a particularly stable complex in silicon and assigned it to the N1 spectral line based on its calculated optical characteristics. Interactions of this defect core with self-interstitial and oxygen interstitial defects shows reasonable agreement with further experimental lines in the N-series.

Scaffold-Controlled Molecular Generation Using Multimodal Large Language Models

創薬における分子設計の効率化を目指し、DrugAssist-7B（LLaMA-2 7Bベース）を用いたスキャフォールド制御付き分子生成手法を検証した。GNN（3層GCN）によるグラフ埋め込みを32トークンのprefixとしてLLMに注入する手法を提案し、Zero-Shot、Text SFT、Text+Graph SFT、Graph-Only SFTの4条件で実験およびAblation Studyを実施した。その結果、グラフ入力はLLMの推論時に無視されており、スキャフォールド制御はテキストプロンプト内のSMILES記述が支配的であることが判明した。

Accelerator-Based Optimization of a Gene Regulatory Network Inference Application

本研究は，遺伝子ネットワーク推定アプリケーションINGORを対象に，GPGPUおよびベクトルプロセッサを活用した高速化を図る．ボトルネックを特定して計算核を最適化し，アクセラレータ対応により大規模データでも現実的な計算時間で推定を可能にする．INGORは遺伝子相関のネットワーク構造推定するために，遺伝子ごとの発現量をB-Spline回帰でモデル化し，遺伝子の発現量のモデルから相関をスコアで算出する．そのためB-Spline回帰での行列計算とスコア計算のスカラ計算が交互に現れる特徴がある．本研究では，データ数，サンプル数に合わせ最適化を行う必要があり，T-細胞での発現量データでの最適化を試みた．

Suppression of flow separation in a scramjet inlet using Görtler vortices

2段ランプを有するスクラムジェットエンジンのインレット形状に対して，流入気流マッハ数8の数値計算を行い，自然遷移によるGörtler渦を発生させてインレット角部での剥離抑制効果とエンジン取込み空気流量を調べた。

Large-N gauge theory using the twisted reduced matrix model

SU(N)ヤン・ミルズゲージ理論のラージN極限は有限Nのゲージ理論の非摂動的な性質を保持しつつ理論的に解析し易い理論になる。特にツイストされた境界条件を持つSU(N)ヤン・ミルズ格子ゲージ理論のラージN極限は時空点を１点に縮約したツイストされた時空縮約行列模型と一致することが確かめられてきている。本研究ではラージN極限でのSU(N)ヤン・ミルズゲージ理論の性質をツイストされた時空縮約行列模型をもちいて調べる。
行列の大きさNが大きいところでのシミュレーションを行うためにGPUを利用する計算が効率が良い。そこで、ラージN極限での中間子質量や低エネルギー定数を求めるためのプログラムのGPU化、最適化、メンテナンスを行った。

Acceleration of the Manifold Learning Algorithm MIND

脳神経活動の解析に用いられる多様体学習アルゴリズムMINDの大規模データ適用に向け、実行時間のボトルネックであるPPCAフォレスト構築処理の高速化を行った。PythonのGIL制約を回避するため、joblibを用いたプロセス並列化を採用し、大阪大学のスーパーコンピュータSQUIDを用いた評価の結果、1ノード76コアの利用時に全体で最大約32倍の実行速度の向上を達成した。これにより、将来的な大規模データ解析への適用に向けた基礎的な知見を得たものの、全脳規模の解析にはさらなる高速化が課題として残ることを示した。

Development of methods to overcome domain shift in pathological image analysis

病理画像は、各施設においてサンプル採取後、固定・パラフィン包埋・薄切・染色という一連の人手を介した工程を経て作製される。このため、同一の染色プロトコルを用いた場合であっても、施設間で色調に差異が生じることが知られている。病理医による目視での診断においてはこの差異が臨床上の大きな障害となることは少ないが、計算機による画像解析においては深刻な問題となる。実際に、ImageNet事前学習済みモデルを用いて病理画像の特徴量を抽出し、UMAPによる次元削減で可視化を行うと、病理学的所見の差異よりも、施設間の染色条件やスキャナー機種の違いに起因するドメインシフトが支配的な変動として検出される。本研究では、CycleGANを基盤とした画像変換手法を適用することにより、このようなドメインシフトを効果的に克服できることを示した。

Laboratory Measurement of L-Shell Opacity at GEKKO XII/LFEX High Power Laser Facility

This research investigates the opacity of mid-atomic-number elements in high-energy-density (HED) plasmas, a fundamental parameter governing radiation energy transfer in stellar interiors and inertial confinement fusion. Currently, the immense complexity of atomic process calculations forces approximations in radiative transfer models, contributing to theoretical inaccuracies such as the disagreement between solar models and helioseismic observations. To address this, we are developing a novel opacity measurement platform at the GEKKO XII laser facility. Because physical HED experiments are highly resource-intensive, we require high-performance computing allocations to conduct rigorous, high-fidelity numerical simulations. These intensive computations are essential to accurately resolve the complex atomic processes, validate the platform’s design, and optimize parameters prior to experimental execution.

Developing a Polymer Database through Molecular Dynamics Simulations

【目的】所望の物性値を有する新規ポリマーを開発する
【概要】ポリマー開発における実験データの不足を補うため、シミュレーションによりポリマーの物性値を予測し、大規模(数千)なポリマーシミュレーションデータベースを構築した。
【結果】SQUID を利用し、これまで構築したデータベースを拡張した。今年度は高次構造を有する系の計算や、計算物性の拡充を実施し、MIに活用した。

Galaxy formation simulations for cosmological emulators

本研究では、主にダークマターが引き起こす重力による密度揺らぎの非線形成長に加え、超新星爆発やブラックホールからのエネルギー放射といった銀河形成物理の物理過程を同時に整合的に解くことで、宇宙の物質分布の進化を小スケールまで精度良く再現するシミュレーション、銀河形成シミュレーションを実行した。このシミュレーションを多数実行することで、観測量を精度良く予言する機械学習代理モデルの一種であるエミュレータの構築を行なう。

Research Integrating Human Organoid-Based Biomedical Science and Information Mathematical Science

ヒューマン・オルガノイド生命医科学と情報・数理科学の融合研究として、今年度はIn vitro polarized macrophages ameliorate adverse cardiac remodeling in a mouse model of transverse aortic constriction、網膜オルガノイド表現型データの画像解析法の開発の各研究において利用した。

Numerical simulations of water environment in lakes, basins, rivers, and estuaries

三次元流動水質モデルおよび流域水文水質モデルを用いて，各水域の流動・水質・物質輸送の数値シミュレーションを行った．

Machine learning potential for predicting atomic structures of impurity-segregated grain boundaries in Al2O3.

This work developed machine-learning potentials trained on DFT data to predict energetically favorable atomic structures of impurity-segregated grain boundaries in Al2O3. Grain boundary segregation of substitutional trivalent cations was examined. It was found that our machine-learning potentials accurately predicted the relationship between atomic structures and grain boundary energies. This enabled us to systematically explore low-energy atomic structures without performing direct DFT calculations of individual atomic structures, significantly reducing the computational cost. The lowest-energy structure was in good agreement with experimental images observed by electron microscopy.

Kinetic-Theory Analysis of Nonequilibrium Gas Flows with Large-Scale Parallel Computation

本研究では，高密度気体の振舞いを記述する修正Enskog方程式に対するエントロピー特性の数値的検証を目的とした．従来型Enskog方程式と修正型Enskog方程式に基づき，等温で平行な壁面間にある高密度気体の平衡緩和問題を数値的に調べた．適切に定義した汎関数が修正型Enskog方程式の下では時間について単調に減少するが，従来型Enskog方程式の下では単調に変化するとは限らないことを数値的に示した．現在，得られた成果をまとめ，論文を準備中である．

Large Eddy Simulation of a liquid film flowing over a rotating disk

回転する直径300mmのウェハモデルの中心供給された水が、基板上で広がる状態を 、OpenFOAMを使用して計算した。今年度は、基板上に格子状の微小突起構造を形成して、これらの構造の液膜形成への影響を評価した。こうした構造を持つ回転基板の計算のために、SRF機能およびノズルスキャン機能を開発し結果を得た。

Investigation of Parallelization Efficiency in Grease Behavior Analysis

軸受内のグリース挙動解析を高速化するために、OpenFOAMの気液2相流ソルバーを用いて解析条件ごとの並列化効率を1～28ノードの範囲で調べた。
　その結果、支配方程式の解法とモデル離散化方法による並列化効率の変化を確認し、並列計算に効果的な解析条件に関する知見を得た。

Composition optimization of new dielectric materials

高い誘電率を有する材料を創出するために、網羅的に元素置換を行い、組成最適化を実施

DFT-based analysis of molecular-level interactions at organic–inorganic interfaces

社内の計算サーバーでは1つのDFT計算あたり一週間以上の計算時間を要するが、SQUIDの汎用CPUを1ノード用いて2日程度で計算を完了できた。分子構造や固体表面構造を変えた多数のDFT計算を現実的な計算時間で実施でき、分子設計に関する知見を獲得できた。

Numerical Analysis of Unresolved Problems in Thermo-Fluid Physics

スーパーコンピュータを利用して様々な問題の熱流体数値解析が行われているが，例えば，直管内で乱流遷移する位置と入口乱れ強さの関係を解明できる数値解析や理論は存在してこなかった．当方では，確率論的Navier-Stokes方程式とその境界条件の理論を新たに提案し，それに基づいて，現象の解明を可能にしてきている．またそれを，高効率ロケットエンジン，レシプロエンジンの性能検討に利用することを進めてきている．

Optimization of the target for fast ignition of inertial fusion energy

目的　レーザー核融合の高速点火方式では前半の爆縮過程で高密度に圧縮された燃料コアを形成する必要がある。できるだけ少ない爆縮用レーザーエネルギーで点火条件を満たす燃料コアを達成できるのかを試みた。
内容　発電炉の炉心スケールの燃料中実球の爆縮を想定した１次元爆縮シミュレーションにおいて、レーザーの時間波形を変化させ最大半径密度積の最大化を目的とする。燃料のエントロピの増大を抑える。最大照射強度の上限値などの制約を与えた上で最適化を試みた。
結果　中実球爆縮に最適化された多段パルスを用いることによって、爆縮用レーザーのエネルギーが約250kJ程度で点火条件に必要な燃料コアを形成できることを示した。

Molecular Dynamics Simulations of Marine Degradable Polymers and its analysis

本研究では海洋分解高分子の研究として、マイクロプラスチックなど環境負荷が大きな問題となっている結晶性ポリマーについて、粗視化モデルを用いて、そのダイナミクス、物性の計算を行った。結晶性高分子が形成可能なラメラ構造のモデルを構築し、粗視化分子動力学シミュレーションを実施し、結晶構造に対する熱特性についてシミュレーションを用いて解析した。

Analysis of Lightning Electromagnetic Fields for Improving Lightning Location Systems

目的　架空送電線の逆フラッシオーバは帰還雷撃電流の立ち上がり時間とピーク値の両方に依存し，また送電線の断線や送電用避雷器の損傷は電流波形の時間積分である電荷量に大きく影響される。そこでLLSで電流ピーク値だけでなく電流波形や移動電荷量も推定することができれば，設備の耐雷設計上有用である。
内容　図１に示す解析モデルにおいて，ＦＤＴＤ法により計算した平坦大地への帰還雷撃路から200 km離れた地表面上の垂直電界波形と雷電流波形の関係を，各大地導電率においてｚ変換の伝達関数で表し，その伝達関数を高構造物雷撃の遠方垂直電界波形に適用し，雷電流波形を推定する手法を提案する。
結果　図２に、200 km遠方の垂直電界波形に，z変換の伝達関数を適用することにより推定した雷電流波形を示す。大地導電率が低い場合，10%程度以上の差が生じるが，大地導電率が 5 mS/m以上の場合には，高精度で雷電流波形を推定できている。

Elucidation of the pathogenic mechanisms underlying ADAR1 mutation-driven AGS-like encephalopathy

Z-RNA結合欠損型ADAR1変異（W197A）マウスにおいて、脳室周囲領域に顕著な脳症が加齢依存的に進行することを明らかにした。空間トランスクリプトーム解析により、インターフェロン刺激遺伝子（ISG）の発現が脳室周囲で最も高く、脳脊髄液中のIFN-α濃度が血清より高いことを示した。I型IFNシグナルの遮断（Ifnar欠損）は脳症を完全に回復させた一方、PKRやZBP1の欠損では改善されなかった。ミクログリアの除去はISG発現を低下させずに脳症を部分的に緩和するにとどまった。さらに、ニューロンまたはアストロサイト特異的なADAR1機能低下がISG発現上昇とAGS様脳症を再現し、特にアストロサイト特異的な機能障害でより重篤な表現型を示した。これらの結果から、脳室内に蓄積するI型IFNがAGS様脳症の中心的な駆動因子であり、ニューロンとアストロサイトがその主要な産生源であることが明らかになった。

Computational Study of the Electric Double Layer Structure in CO2 Electroreduction

CO2の電気化学的還元反応（ CO2電解）の反応特性は、銅電極／液体電解質界面に形成される電気二重層構造に大きく依存する。本課題では、古典分子動力学計算を用いて、印加電位およびアルカリカチオン種が電気二重層構造に及ぼす影響を評価した。その結果、大きな負の印可電位条件下およびイオン半径の大きなアルカリカチオン種を用いた条件で、脱水和したアルカリカチオンがCO2分子と直接相互作用する頻度が増加することが確認された。これらの知見は、実験的に観測された反応特性を支持する結果である。

Development of a Tsunami Disaster Digital Twin

本研究は、津波災害デジタルツインを開発するものである。津波災害デジタルツインは、津波発生時に短時間で被害状況を予測する必要があり、本年度はOctopusの稼働に伴って、日本全国58ブロックの津波浸水被害予測に必要なコンピュータ資源を調査した。
調査はSQUIDのベクトルノード群で稼働しているプログラムを用いて、Octopusにおいて実行時間7分前後で計算を終わらせるためのCPU資源量を求めた。58ブロックのうち多くでソケット数2～8を割り当てることで7分以内に計算が終わることが判明した。しかし、一部のブロックでは、30ソケットを割り当てても7分を達成することができなかった。来年度は全国を7分以内で計算できるように研究を進める。

Numerical Simulation of Turbulent Flows and Multiphase Flows, Data-driven Fluid Dynamics

乱流，気泡や粒⼦などを含む分散性⼆相流，伝熱，潤滑，流体－構造連成解析，界⾯現象などを対象として，数理モデルの開発，解析⼿法の⾼度化・⾼精度化，現象の解明，データ駆動型モデルの開発，深層強化学習を⽤いた流体制御を⾏った．

low salinity water dynamics and seawater exchange after discharge in the semi-enclosed sea

日本では気候変動によって極端な降水が増加することが予測されており、それに伴う沿岸域の低塩分化の強化や長期化が、水産業において重要な海洋生物に影響を及ぼす可能性がある。養殖場として利用価値の高い閉鎖性海域における塩分動態は複雑であり、気候変動対策としてまず閉鎖性海域の低塩分水の動態を明らかにすることが必要である。本研究では閉鎖性海域である石川県七尾湾をモデル海域として、河川流量を降水量から推定する河川モデルと、これを反映させた海洋モデルを構築し、海況のシミュレーションを行った。さらにこれらのモデルを用いた感度実験により、降水量や風などの気象条件と低塩分水の動態や海水交換の関係を明らかにした。

Multi omics analysis to elucidate mechanism of autoimmune diseases

複数種の自己免疫疾患及び健常成人由来の生体試料を用いて、臨床情報と統合/比較しながら大規模解析を施行している。本研究におけるデータ取得と解析には近年大幅に技術が進歩しているシングルセルRNA-seqおよび空間トランスクリプトームを含み、 1細胞単位での数千遺伝子の発現値や配列などの研究データを、より多くの症例データを統合しながら実施している。

The Development of Face Recognition Element Technologies Utilizing Deep Learning

目的
顔認証技術の利用拡大に伴い、多様な人物属性や環境下でも安定した認証性能とスムーズな認証が求められている。これに応える高精度でロバストな認識技術の開発を目指す。

内容
本研究では、高精度な顔認証アルゴリズムの実現に向け、新たな損失関数とその学習方式の開発に取り組んだ。

結果
小規模なモデルによる基礎実験を完了し、複数の損失関数を比較検討した。その結果、顔認証精度の向上に加え、多様な属性の人物に対する認証性能の安定化に有効な損失関数設計を見いだした。これにより、ロバストで高精度な顔認証モデルを開発し、提案した損失関数の有効性を確認した。

Numerical Simulations of Wall Turbulence and Complex Flows

亜臨界遷移域における壁面乱流を対象とした直接数値シミュレーション（DNS）により，流動状態の遷移過程および臨界条件を明らかにした．また，粘弾性流体のDNSを通じて乱流変調機構の解明に取り組むとともに，機械学習モデルの訓練に資するデータを提供した．さらに，オープンソースCFDツールであるOpenFOAMを用いて，サイクロンセパレータ機器内の単相流および平行平板間における気液二相流の数値シミュレーションを実施した．

Numerical Simulation of the Flow Field near an Air Spray Gun

エアスプレーガンは各種産業分野において広く利用されているが，その微粒化機構については未解明な点が多い．本研究の目的は，エアスプレーガン近傍における液体微粒化機構を解明することである．そのために，OpenFOAMのinterIsoFoamを用いて，液体微粒化過程に関する大規模数値計算を実施した．その結果，高速気流にさらされた液体が変形・分裂し，微粒化に至る一連の過程を再現することができた．また，ノズル近傍における液相界面の時間発展を詳細に取得した．今後は，計算結果の解析を通じて，液柱の変形・分裂過程と微粒化機構との関係を明らかにする．

Optimal design of an ammonia combustion furnace for a carbon-neutral society

近年，水素を効率よく運搬・貯留するために水素キャリアとしてアンモニアが注目されている．かつ工場ではアンモニアを水素用途のみではなく，直接的に燃料として利用することが実用的観点から望まれている．しかしながら，アンモニアの燃焼速度は7.0 cm/s以下であり，炭化水素燃料（石油系燃料）と比較すると極端に低いために安定燃焼が困難であり，かつ強制燃焼させると大量のNOxを生成する．本研究では，難着火性のアンモニアを安定に燃焼させ，かつNOxを同時低減できる燃焼炉を設計する．バーナーや炉をベンチスケールレベル（最終的には実機レベル）まで大型化することを目指している．

Development and Performance Evaluation of ABINIT-MP on OCTOPUS

本研究では、FMO計算アプリケーションABINIT-MP（FMODD版Ver.1）に対し、Ver.2で蓄積された高速化技術を統合し、大規模かつ高精度な計算を実行可能にする。特に、積分バッファ機能の実用化による計算コスト削減に加え、主要計算処理の最適化や並列処理効率の向上、新規高速化手法の設計・実装を行う。また、メモリ利用効率やデータ処理の最適化にも取り組み、全体的な計算性能のさらなる向上を図る。

Development of a highly-multiplexed 3D immunofluorescence imaging method

人体の組織は200種類以上の細胞が複雑に３次元構造を形成しており、シグナル伝達、形態形成、細胞分裂などの生命現象の多くは組織の３次元構造に大きく依存している。薄切組織を用いた種々のマルチプレックス解析手法の登場により、細胞種の空間的な相互作用とその病態への関与が徐々に明らかになってきた。一方で、これらの二次元的な解析方法では血管やリンパ管、神経といった組織に必須の立体構造を検出することは困難である。組織の生物学、免疫学を理解するためには、個々の細胞が組織という立体の中でどのように分布しているのか、その３次元的な微小環境を明らかにすることが不可欠である。しかしながら、3次元での細胞の空間情報の可視化を可能とする組織透明化法は、これまで観察できるタンパク質の数に限りがあり (4-8種類)、組織中に存在する多様な細胞種を識別することは現状不可能である。そこで我々は、薄切標本において80種類以上のタンパク質の可視化が可能なIBEXと、厚みのある組織標本において１細胞レベルの解像度と高い抗体染色性を保つ組織透明化法 Ce3Dを組み合わせ、新たな３次元多重染色技術Ce3D-IBEXを開発した。Ce3D-IBEXは30種類以上のタンパク質の発現量を3次元組織内で検出可能であり、免疫細胞の複数のサブセットと組織の構造物を同時に可視化できる現状唯一の方法である。本研究ではこの方法に必須である3次元画像のレジストレーション部分をスーパーコンピューターを用いて行なっている。

Performance Evaluation of Concatenated Codes in Distributed Quantum Architecture

量子ビットのエラーを抑制し、信頼性の高い量子計算を実現するためには量子誤り訂正符号を用いた誤り耐性量子計算の実装が求められる [1]。しかし、単一モジュール内では集積可能な量子ビット数や制御配線の規模などの物理的な制約があるため、大規模量子計算に向けて、複数のモジュールを接続する分散量子計算アーキテクチャが注目されている [2, 3, 4]。分散量子計算ではノイズの多いモジュール間通信が必要であり、その高いエラー率を考慮した符号設計が課題となる。これまで量子誤り訂正符号の一種である連接符号 [5] を分散量子計算に適用する研究は十分に進展してこなかった。しかし、再帰的な符号化の構造を持つ連接符号の性質を利用し、分散アーキテクチャ下でも高 い誤り耐性を実現できる可能性が示唆されている [6]。
本研究では、モジュール間通信の使用を最小限に抑えた分散量子計算における連接符号の設計指針を確立することを目的とした。まず、各モジュールへの適切な量子ビット配置と符号生成過程でのモジュール間通信の利用により、 符号生成後の後の特定の論理量子計算をモジュール内部での操作のみで完結させられることを示した。さらに、一般の連接符号についても、モジュール間通信を特定の符号化段階に限定することで、他の段階の符号構成は単一モジュール内部の操作のみで実行可能であることを示した。この構成により、分散量子計算のボトルネックとなりうる 通信回数を最小限に抑えた効率的な量子計算が期待される。そこで、連接符号の中でも優れた誤り訂正能力を持つ Many-Hypercube (MHC) 符号 [7] を分散量子計算へ適用し、その性能を評価した。具体的には、モジュール間通信を最小限に抑えるよう設計した複数のアーキテクチャについて数値計算を行い、最適な通信階層を探索した。その結果、高ノイズの通信下でも MHC 符号が有効に機能することを確認するとともに、符号化の最終段階に通信を集約する構 成が最も高い誤り耐性を実現することを明らかにした。本研究の成果は将来の分散アーキテクチャ設計における性能とコストのバランスを最適化するための、具体的かつ定量的な指針を与えるものである。

[1] P. W. Shor, Physical Review A 52(4), R2493 October 1995.
[2] A. Kuhn, M. Hennrich, G. Rempe, Physical Review Letters 89(6), 067901 July 2002.
[3] H. K. Beukers et al., PRX Quantum 5(1), 010202 March 2024.
[4] J.Ramette,J.Sinclair,N.P.Breuckmann,V.Vuletic ́,npjQuantumInformation10(1),1June2024.
[5] E. Knill and R. Laflamme, August 1996.
[6] S. Yoshida, S. Tamiya, H. Yamasaki, npj Quantum Information 11(1), 88 May 2025.
[7] H. Goto, Science Advances 10(36), eadp6388 September 2024.

Validation of a denoising technique in the image measurement of wall temperature fluctuation on metal-film heater

感温塗料を塗布した金属箔ヒーターを用いた壁面温度変動場の画像計測では画像ノイズが問題となる．この画像ノイズを機械学習を用いて低減する手法の妥当性評価に向けて，実験を忠実に模擬した直接数値計算（DNS）を実施した．具体的には，実験における金属箔ヒーターを模擬した境界条件を導入して，平行平板間乱流における乱流熱伝達の直接数値計算（DNS）を実施し，DNSとノイズ除去前後の温度変動スペクトルの比較を行った．その結果，DNSで得られた壁面温度変動のパワースペクトルがノイズ除去手法を適用したものとよく一致することが確認できた．

A study on the relation between chemical conditions on a solid surface and premixed turbulent flames using DNS data

有力な次世代エネルギーの一つである水素の各種実用燃焼器での利用の際，熱効率や燃焼効率のさらなる向上を目指すにあたり，熱損失や消炎が生じる燃焼器壁面における化学的過程を詳細に検討する事が重要である．本研究では，固体壁面とその近傍での化学的過程において，固体壁面における吸着種の拡散速度の考慮の有無が火炎に及ぼす影響について検討した．
化学種の拡散係数に対して，それらの吸着種の拡散係数の大きさが2桁以上小さい事により，断熱固体壁面では，吸着種の拡散よりも表面反応が速く進行して吸着種の拡散は表面反応には影響を及ぼさず，等温固体壁面では，断熱の場合よりも表面反応の進行が遅く，吸着種の拡散は表面反応に多少影響を及ぼす結果となった．

Calculation of Excited State Molybdenum Complexes for Catalytic Dehydrogenation under Visible Light Irradiation

モリブデン錯体の可視光励起を利用した1,4-シクロヘキサジエン誘導体の脱水素化反応について、DFT計算を用いて錯体の分子軌道および励起状態の構造を明らかにすることを目的とする。Gaussian 16 を利用して、錯体の基底状態、および励起状態それぞれの構造最適化とスピン密度計算を検討し、それらの比較を行った。可視光照射下で生成する励起状態のラジカル性の反応活性種について、その構造および詳しい電子状態を明らかにすることに成功した。

Numerical simulation of fluids based on microscopic perspective

流体が連続体として記述可能となる条件とその物理機構の解明を目的とし，分子の動力学に基づいた流動現象の数値シミュレーションを行う．分子動力学法を用いることで，双子渦などの実際の流動現象を対象に解析を実施し，ミクロな分子の運動からマクロな流動現象の実現を目指す．

Physics-informed neural network for structural engineering

In structural engineering, recent advances have increasingly integrated physics and data to enable fast and accurate modeling of complex mechanical systems. The studies highlight two representative directions: physics-informed machine learning for mesh-free static solid mechanics and data-driven neural operator for vehicle-bridge interaction system (VBI). These demonstrate the potential of solvers for efficient structural analysis and monitoring.
1. The Multi-resolution Hash-encoding Solver (MHS) has been developed to enhance computational efficiency and accuracy in solving solid mechanics. As a pure physics-driven alternative, MHS utilizes the sampled point cloud as input and outputs the query point cloud state with exactly satisfied Dirichlet boundary conditions. Compared to vanilla PINN and EPINN, MHS obtained the solution fields much faster and more accurately, achieving a 40-fold speedup in the hyperelastic cube case.
2. The two-dimensional vehicle–bridge Interaction Neural Operator (VINO2D) framework extends VINO to spatio-temporal PDE learning of a complex coupled vehicle–bridge interaction system. The model predicts the distribution of bridge damage from structural response fields, enabling rapid damage detection, localization, and quantification within a digital twin framework. The results show accurate inverse identification with high computational efficiency, demonstrating strong potential for bridge structural health monitoring.

Numerical Simulation of Boiling of the Fluorinated Fluid HFE-7300

二相流CFDソルバーであるPSI-BOILを用いて，気液界面の移動速度が局所的な熱流動特性に及ぼす影響を調べるために，HFE-7300のプール沸騰の数値シミュレーションを行った．得られた熱流動場から，壁面熱伝達率と壁面直上における液相の速度および温度の関係について解析し，接触線の前進運動が壁面上の局所的な高熱伝達領域形成の支配因子であることを明らかにした．さらに，前進界面の移動速度の向上に伴い，より低温の液体が壁面上に供給され，結果的に熱伝達が向上することが明らかになった．

Nonlocal Response Theory for Tip-Enhanced Linear and Nonlinear Raman Scattering — Electronic Resonance and Multipolar Effects in Single Molecules —

金属探針を利用した超高解像度ラマン顕微鏡として先端増強ラマン散乱(TERS)が知られている。一方で、電場勾配に起因した光学不活性な電子禁制遷移を介したラマン散乱や、先端増強非線形ラマン散乱(TECARS)等も知られているが、これらが示す単一分子像の性質については未解明であった。本研究の目的はそれらの性質を理論研究によって明らかにし、新奇の単一分子測定を提案することである。
多重極遷移および試料分子応答と電場との自己無撞着な関係に基づいたTERS・TECARS理論を新たに構築することで理論的な解析を可能とし、ペンタセン分子を対象にTERS・TECARS像を検証した。
理論解析の結果から、電子禁制遷移を介したTERSは従来のTERSを超える振動選択制を実現し得ることを示した。また、TERSを超える空間分解能がTECARSにより実現できることも示し、これらを利用した新奇の測定の提案を行なった。

Transition State Search and Reaction Selectivity Analysis of Kumada Coupling Reaction in 1,1,2-Trichloro-2-arylethylene via Quantum Chemical Calculations

本研究では、1,1,2-トリクロロ-2-アリールエチレンにおける熊田–玉尾–コリューカップリング反応の反応機構を解明するため、大阪大学D3センターの大規模計算機システムを用い、密度汎関数法（DFT）に基づく量子化学計算を行った。
具体的には、計算ソフトGaussian 16を使用し、B3LYP/LanL2DZレベルにて、酸化的付加から還元的脱離に至る各素過程の遷移状態探索および反応経路解析（IRC計算等）を実施した。
解析の結果、本反応の部位選択性は、最初の酸化的付加段階における速度論的要因によって決定され、全過程を通じて経路Bの優位性が維持されることが理論的に裏付けられた。本計算により、多段階で複雑な本反応系の反応選択性に関する理論的基盤を構築した。

Research on the WRF (Weather Research and Forecasting) Model

気象モデルWRF (Weather Research and Forecasting)を用いて、秋田県八峰町および能代市沖における風況現象についてシミュレーション解析を実施する。 SQUIDの汎用CPUノードにて、WRFの大規模モデルのシミュレーション条件を変更して各種シミュレーションを実施する。

What does CLIP know about your camera?

Prior work has analyzed the robustness of visual encoders to image transformations and corruptions, particularly in cases where such alterations are not seen during training. When this occurs, they introduce a form of distribution shift at test time, often leading to performance degradation. The primary focus has been on severe corruptions that, when applied aggressively, distort useful signals necessary for accurate semantic predictions. We take a different perspective by analyzing parameters of the image acquisition process and transformations that may be subtle or even imperceptible to the human eye. We find that such parameters are systematically encoded in the learned visual representations and can be easily recovered. More strikingly, their presence can have a profound impact, either positively or negatively, on semantic predictions. This effect depends on whether there is a strong correlation or anti-correlation between semantic labels and these acquisition-based or processing-based labels. Our code and data are available at: https://github. com/ryan-caesar-ramos/visual-encoder-traces

Highly accurate screening method for protein complex prediction using AI prediction and MD calculations

タンパク質の立体構造を予測するAIプログラム、AlphaFoldが開発・公開されている。単量体のタンパク質については予測精度が高いが、複合体の構造予測・結合予測では、信頼性スコアが高くても、実際には結合が検出できない場合も多い。偽陽性を排除する二次スクリーニングを行い、結合実験の負担を軽減することが求められる。AlphaFold2が出力する複合体構造は、必ずしもエネルギー的に安定ではなく、結合の自由エネルギーを評価する目的には、構造精度が不十分である。そこで、１ナノ秒程度の分子動力学計算（MD）を行い、各原子を安定な位置に収束させた後に、結合強度（解離定数）を見積もった。これによって、結合強度が強いものを絞り込むことができると期待される。

Study on coordination modes of X-type ligands on cerium surrounded by a heptadentate Shiff-base ligand

七座シッフ塩基配位子をもつセリウム錯体は一方に空配位座を有し、そこへ種々のX型配位子が配位できることが明らかとなっている。そこで、様々なX型配位子を有するセリウム錯体について構造解析化と振動子計算を行うことにより、その配位様式を明らかにした。特に、カルボキシラート配位子はκ1とκ2の２種類の配位様式を取りうるが、構造最適化を行った結果κ1が安定であることがわかった。

Search for Additive Elements to Improve the Machinability of Difficult-to-Machine Metals

難加工性金属の加工性向上を目的として、有効な添加元素の探索を行った。具体的には、VASPを用いて、各添加元素を導入した際の一般化積層欠陥（GSF）エネルギーの計算を実施した。その結果、添加元素の種類によってGSFエネルギーに違いが生じることが確認された。この計算によって得られた知見は、加工性向上に寄与する元素をスクリーニングするための重要な指針となり、効率的な元素探索に活かされた。

Study on Evaluation Metrics for the Diagnostic Capability of Large Language Models in Japanese Livestock Veterinary Medicine

日本の産業動物獣医療領域におけるLLMの診断性能を体系的に評価し、今後のモデル開発のベースラインを把握することを目的とした研究。産業動物臨床学QA（知識量評価）と産業動物臨床Clinic（臨床推論能力評価）の2種類のベンチマークを提案し、既存モデルの性能を評価した。評価の結果、一部のオープンソースモデル（例：Llama-4-Scout）は、知識量評価では高い正答率（79.2％）を示した一方で、対話型臨床推論能力は低く（6.7％）、診断性能の低さは単なる知識不足だけでなく、対話的臨床推論能力の制約に起因する可能性が示唆された。

Elucidation of high-density plasma heating focusing on kinetic effects

慣性核融合・高速点火方式の実現に向けて、高強度レーザーによる高密度プラズマの加熱過程の理解は重要である。高強度レーザーによって駆動されるプラズマは熱平衡から大きく外れた非熱的状態にあり、粒子分布の非マクスウェル性などの運動論的効果が支配的となる。このような状況では、流体モデルでは記述できない粒子スケールの物理過程を適切に扱う必要がある。本研究では、運動論的効果を粒子運動として直接取り入れるParticle-In-Cell（PIC）法および粒子輸送シミュレーションを用い、高密度プラズマ中における粒子の加速過程とエネルギー輸送・加熱過程を評価した。特に、非熱的電子の生成とそのエネルギー分布、およびそれがバルクプラズマの加熱に与える寄与に着目し、運動論的効果が加熱機構に及ぼす影響を研究した。

Selection bias assessment in medical research

In medical research, selective sampling often occur and it may lead serious biases such as confounding bias and publication bias. This research develops methods to quantify potential impacts of selective sampling in estimation.

Research on geometric aberrations in the AKB optical system.

斜入射4枚ミラー光学系であるAdvanced Kirkpatrick-Baez mirrorsの波動光学計算を行い、本光学系固有の幾何学的収差を明らかにする。

Developing Non-Equilibrium Soft Matter Physics

本研究は，非平衡物理学における重要課題であるガラス転移の起源の解明を目的とするものである．ガラス転移は多様な物質系に普遍的に見られる現象であるが，粘性の発散的増大をもたらす物理機構はいまだ十分に理解されていない．その理解の鍵として，動的不均一性の存在が広く認識されている．これは，乱雑な粒子配置にもかかわらず，粒子変位に臨界的な遅い揺らぎが現れ，ガラス化に伴ってその相関長が増大する現象である．この不均一性の起源が粒子構造に由来するか否かは，ガラス転移を熱力学的相転移として記述できるかどうかを左右する本質的な問題である．本研究ではこの課題に対し，深層学習手法を粒子構造の解析に適用し，学習過程において動的情報を一切与えることなく，粒子ダイナミクスと強い相関をもつ構造指標の抽出に成功した．本結果は，ガラス転移に伴う特徴的な構造発達の存在を示唆する重要な知見である．なお，本研究では，SQUIDを用いて，深層学習に必要なトレーニングデータの生成を分子動力学シミュレーションにより行った．本研究成果は現在論文にまとめていることろである．

Acceleration of variable-precision arithmetic and its application

今まで構築してきた，binary64ベースのDouble-Double(DD), Triple-Double(TD), Quad-Double(QD)精度の固定精度浮動小数点演算と，MPFRベースの任意精度浮動小数点演算を用いた基本計算の高速化を行った。本年度は特に代数方程式に利用される多項式関数計算をAVX2とArm NenによるSIMD化をEstrin法に対して行い，高速化が達成できることを示した。

CO2 adsorption analysis

金属/金属酸化物上へのCO2吸着状態の電位依存性をESM-RISM法で解析する

Impact of Nuclear Matter Properties on Neutrino Emission and Crust Formation in Proto-Neutron Stars

Neutrinos emitted during the cooling phase of proto-neutron stars following core-collapse supernova explosions are expected to provide valuable insights into the properties of nuclear matter under extreme conditions of high temperature and density, which are difficult to reproduce in terrestrial experiments.
In this study, we performed large-scale simulations of proto-neutron star cooling using supercomputing resources, adopting a set of nuclear equations of state with different values of the symmetry energy slope parameter L. We found that smaller values of L lead to longer cooling timescales, while at the same time resulting in an earlier onset of crust formation.

Lattice QCD simulations using truncated overlapping fermions

カイラル対称性をもつトランケイティッド・オーバーラップフェルミオンを用いた格子QCDのシミュレーションにより、中間子質量の有限温度に対する振る舞いを求める。そのために、まず温度がない場合のπ, ρ, a1中間子の2点関数を計算および、スカラー中間子の質量の計算を行った。

Particle physics with tensor network scheme

　テンソル繰り込み群(TRG)は，テンソルネットワーク(TN)スキームにおけるラグランジアン形式に基づく情報圧縮と粗視化を組み合わせた決定論的数値計算手法である．モンテカルロ法と異なり，符号問題・複素作用問題がないことやグラスマン数を直接扱えるなどの魅力的な特徴を有している．われわれの目的は，TRGを様々な種類の量子場理論に応用することにより，素粒子物理の非摂動的現象を研究することである．
　2025年度は，(3+1)次元有限密度2カラーQCDおよびQCD(3カラー)の強結合極限における相構造解析を行なった．前者に関しては，カイラル凝縮，ダイクォーク凝縮，クォーク数密度を化学ポテンシャルμの関数として計算することにより，ゼロ温度における相構造を解明することに成功した. 後者に関しては，カイラル凝縮とクォーク数密度の相転移点(μ_c)のクォーク質量依存性を調べることにより，有限温度におけるカイラル相転移・核物質相転移の臨界クォーク質量(一次相転移が消失する点)の決定に成功した．また，ゼロ温度では重いクォーク質量でカイラル相転移・核物質相転移が一次相転移であることを示した．本成果は，(3+1)次元有限密度QCDのゼロ温度の相構造解析における世界初の成功例である．

Relationship between bubble surface evaporation and convective heat transfer in pool boiling.

水の沸騰では対流が壁面熱輸送に重要な役割をもつことが実験によりわかっているが，対流熱伝達のメカニズムがわかっていない．そのため，二相流CFDソルバーであるPSI-BOILを用いた沸騰数値計算により液相の流れ場や壁面熱輸送などを可視化して気泡運動と壁面熱輸送の関係を観察した．結果として，気泡の上昇過程や気泡合体過程で誘起される対流により壁面熱伝達率が促進されていることがわかった．

Quantum Simulation for excited structure of phenolblue

The objective of this study is to determine the excited-state structure of phenol blue with high accuracy by integrating time-resolved X-ray scattering experiments and quantum mechanical calculations.
Time-resolved X-ray scattering measurements will be performed to directly probe structural changes in phenol blue upon photoexcitation. The measured scattering patterns contain detailed information on molecular geometry and enable the extraction of transient structural parameters in the excited state.
In parallel, quantum mechanical calculations, including time-dependent density functional theory (TD-DFT), will be conducted to predict the electronic and geometric structures of the excited state. Multiple functionals and computational approaches will be employed to generate reliable candidate structural models.
The calculated scattering patterns derived from the theoretical structures will be systematically compared with the experimental data. Statistical analyses, such as χ² minimization, will be used to evaluate the agreement and refine the structural parameters.
By combining experimental and theoretical approaches, this study aims to establish a reliable and quantitatively validated excited-state structure of phenol blue, providing deeper insight into its photoinduced structural dynamics.

Machine-learned search for the stable structures of silicene on Au thin films

極薄かつ低消費電力の半導体材料として期待されているSi単層シートは、従来Ag表面上の真空蒸着法で合成されてきた。近年Au薄膜を用いた偏析法でより容易にSi単層シートの合成が可能であることが分かったが、前者と異なる平坦な構造の詳細は未解明であった。本研究では、密度汎関数法と機械学習を組み合わせた効率的な構造探索手法を用いてAu薄膜上のSi単層シートの安定構造の決定を試みた。その結果、Au薄膜にわずかにケイ素化しSi単層シートに空孔が含まれる場合、平坦構造と下地のSi表面に対する回転角が実験結果を再現することが分かった。

Numerical Simulation on Mixing Control of Free Jet

DNS(Direct Numerical Simulation)により噴流に関する2種類の伝熱・混合制御を行い，次のことを明らかにした．i)13本の衝突噴流を7グループに分け，グループごとに間欠的に噴出させた結果，間欠周期が長い条件では噴流間での伝熱性能が向上し，伝熱壁面上での伝熱分布の均一性が大きく改善された．ii)近接に配置された3本の自由噴流を間欠的に噴出させた結果，上流部で明確な渦輪が形成され,その干渉によって流れが分岐することが確認され，特に特定の間欠周波数で大きく流れが分岐し，周囲流体の巻き込み量であるエントレインメント率が最も大きな値を示した．

Elucidation of Dynamic Atomic Behavior at Joining Interfaces

接合プロセスにおいて、界面近傍の原子は拡散・反応・再配列といった複雑な動的挙動を示し、これが接合部の微細構造や信頼性を支配する。本研究では、DFT第一原理計算や分子動力学計算を活用し、接合界面における結晶粒の配向変化や粒界移動などの素過程を原子スケールで評価した。

Performance Evaluation of the Julia Language on a Vector Processor

Julia言語をベクトルプロセッサ向けHPCアプリケーション開発に活用できるか検証した。VectorEngine.jlを用いてSQUIDベクトルノード上で各種演算カーネルの性能評価を行った結果、DAXPYおよびDDOTでは配列長が十分大きい場合にC++と同等の性能を達成できることが確認された。一方、配列長が小さい場合はホスト・VE間のオフロードオーバーヘッドによる性能低下が顕著であり、格子ボルツマン法などの複雑なカーネルではベクトル化に失敗するケースも見られた。

Model simulations of the impact of aerosols on the climate

氷晶核（固体の雲粒を形成する微粒子）のグローバルな分布を推定するとともに、その発生源寄与と雲影響を評価した。また、北極域におけるエアロゾルとその放射・雲影響の過去約40年間の変化を推定・評価した。

Study of Optimal Conditions for Achieving High Conversion Efficiency Using Multidimensional EUV Simulations

液滴Sn ターゲットを高強度レーザーでどの様にプラズマ化し高効率なEUV光源をに発生するための条件をターゲットの形状・密度・温度およびレーザーの配位・波長・パルス形状・照射タイミングなどの条件を明らかにする。まずは2次元輻射流体 Lagrange コードSTAR2Dを用いて、共同研究者が1次元コードによって明らかにしたEUV変換効率のチャンピオンデータ群が多次元効果によって大きく変化しないかを確認する。その後に1次元では検討不可能なターゲット・レーザーの最適条件を解明する。

Development of an energy demand model to support municipal decarbonization

自治体における脱炭素化を支援するために活用可能な、エネルギー需要モデルを開発した。都市におけるエネルギー需要と二酸化炭素排出量の現況を模擬し、将来における推移を把握するとともに、対策の導入効果を定量化することができるものとした。Urban building energy modeling (UBEM)と呼ばれる都市スケールでエネルギー需要をモデリングする技術を開発。多数の利用可能データを組み合わせて民生家庭部門、業務部門の住宅・建築物ストックストックの特性を模擬した合成モデルを開発し、複数の都市を対象とするケーススタディを実施した。 電力スマートメータとの比較を行ったところ、1時間単位1年間のデータで算出したCVRMSEは20％程度であり、技術導入による削減量評価のためのベースライン推定の精度として十分であることを確認した。モデルを用いて二酸化炭素排出量の現況推計、削減シナリオ検討を実施した。

Semantic Token Clustering for Efficient Uncertainty Quantification in Large Language Models

Large language models (LLMs) have demonstrated remarkable capabilities across diverse tasks. However, the truthfulness of their outputs is not guaranteed, and their tendency toward overconfidence further limits reliability. Uncertainty quantification offers a promising way to identify potentially unreliable outputs, but most existing methods rely on repeated sampling or auxiliary models, introducing substantial computational overhead. To address these limitations, we propose Semantic Token Clustering (STC), an efficient uncertainty quantification method that leverages the semantic information inherently encoded in LLMs. Specifically, we group tokens into semantically consistent clusters using embedding clustering and prefix matching, and quantify uncertainty based on the probability mass aggregated over the corresponding semantic cluster. Our approach requires only a single generation and does not depend on auxiliary models. Experimental results show that STC achieves performance comparable to state-of-the-art baselines while substantially reducing computational overhead.

Numerical Computation, Computer Algebra, Parallel Calculation

数値計算のための効率的な算法の開発、改良。
数式処理のための効率的な算法の開発、改良。
並列処理のための効率的な算法の開発、改良。

Estimation of Wall Heat Flux in an Impinging Jet Flame Using CFD-Based Inverse Analysis

噴流火炎の壁面衝突における熱流束は、熱損失低減や燃焼器焼損回避の観点から重要である。一方、従来の熱流束センサーを用いた計測では、センサーの焼損や取り付け条件に起因する測定誤差が生じるという課題がある。そこで本研究では、境界条件を制御した銅円盤に噴流火炎を衝突させ、円盤内部の温度分布を計測した。さらに、その温度分布を再現するようにCFDによる逆解析を実施し、反応機構を考慮した燃焼数値計算を用いて壁面熱流束分布を推定した。これにより、衝突噴流火炎における熱伝達特性を明らかにした。

Development of novel diagnostics and therapeutics for myocarditis

空間トランスクリプトミクス（MERSCOPE）のマウス心臓組織データ（815GB）に対し、SOPAパイプラインとCellpose（CPSAMモデル）による細胞セグメンテーションを実施。SQUID GPUノードで約46時間の処理を行い、4,372,552個の細胞境界を検出し従来手法比で大幅に増加した。一方、1細胞あたりの遺伝子発現カウントが不十分で下流解析への直接応用には至らず、データ取得条件やリード深度の最適化が今後の課題である。

Laser micro machining using a photonic nanojet

フォトニックナノジェット(Photonic nanojet: PNJ)は誘電体マイクロ球にレーザを照射することで発生するビームである．PNJの高分解能な強度分布制御によって，高分解能に加工幅や加工深さを制御可能なレーザ微細加工技術の確立を目的とする．PNJを用いたレーザ加工において，マイクロ球に入射するビームの条件がPNJの生成に与える影響について明らかにするためにFinite-Difference Time-Domain法による電磁場解析を行った．その結果，入射光の波長と波面によって生成されるPNJの強度分布が大きく変化することを明らかにした．

Optical properties of liquid metals using first-principles calculations

古典分子動力学コードおよび第一原理計算コードを用いて、原子構造や電子状態を計算し、複素誘電率を求める．

charged particle acceleration in laser-plasma interactions

The mono-energetic electron beam is critical for the free electron lasing. To obtain the optimized electron beam quality and benchmark with the experimental results, the corresponding numerical simulations are investigated by kinetic Particle-in-cell (PIC) code.

Finite Element-Based Mechanical Evaluation of Bone Graft Substitutes

This study employed finite element analysis (FEA) to develop evaluation methods for the mechanical properties of porous artificial bone under physiological loading conditions. The methods enable accurate assessment of mechanical strengths, including compressive and torsional strength, as well as fracture behavior. In particular, a fracture strength evaluation approach was developed for next-generation bone graft substitutes based on ceramic composites fabricated using additive manufacturing technologies.

Investigation of Flow Structures in Liquid Lithium Jets

核融合中性子源をはじめとした加速器駆動型中性子源ではビームターゲットの一つとして液体リチウム（Li）が挙げられる。ターゲットに重陽子などのビームを照射することで中性子場を形成するが、ビーム照射に伴う熱を除去するために液体Liは高速噴流として連続供給される。湾曲流路に沿う流れにおいては特有の渦が発生し、その構造が表面変動や熱輸送に影響を与えるため、噴流内部の乱流熱輸送を詳細なモデルを使用して再現することは重要な意味を持つ。そこで本研究では縦側湾曲流路を流れる25mm厚のLi噴流を対象とした二相流非定常LES計算を実施した。さらに界面位置を特定して熱負荷を与え、熱輸送についても同時に可視化した。結果として温度上昇に伴う膜厚の変化などを捉え、底面での渦構造と温度分布の相互作用を明らかにした。

New development of computational particle physics with tensor network method

本研究では、ドメインウォールフェルミオンをテンソルネットワーク形式で定式化し、テンソルネットワークの近似的な縮約によってその経路積分を計算する手法の開発に取り組む。テンソルネットワーク形式に基づく数値計算手法を構築することにより、有限密度系やトポロジカル項を含んだ格子理論の数値研究を可能にすることを目指す。

A Two-stage Approach for Learning from Label Proportions

目的　限られた教師ありデータ存在下において深層学習モデルの性能を向上させるための技術開発を目的とする。
内容　クラス比率を教師信号とするLearning from Label Proportion (LLP)におけるbagサイズ増加に伴う精度低下に対して、二段階学習に基づく手法で改善を目指す。
結果　自己教師あり学習を特徴抽出層へ、proportion lossを最終層へそれぞれ適用する二段階学習がbagサイズの増加に対して極めて頑強であることを明らかにした。

The Acceleration of Hydrodynamics with Neural Network and machine learning

目的　ニューラルネットワークによる複雑かつ多数のパラメータを利用する流体計算の高速計算の可能性検証

内容　Physics Informed Neural Network×LLMを用いて、流体方程式及び熱伝導方程式に関する境界条件等に関する誤差関数をDeep Neural Operatorを用いて定義し、それを最小化することで流体計算を高速化できるかを検証しつつ、収束に必要な条件(例えば各要素の重み、学習率など)を明確化

結果　Deep Neural Operator型関数を用いることで、レイノルズ数Re50程度の乱流計算を実行可能なことが分かった
⇒ 今後の流体計算の高速化の一助になる可能性有

利用した計算機
SQUID 汎用GPU/CPUノード群
ノード時間約4,400 時間
使用メモリ30～70 GB
並列化5～10ノード並列
使用ソフトDEEPXDE,COMSOL

Equilibrium and transport analyses of dipole plasmas

磁気圏型プラズマ閉じ込め実験における閉じ込め性能の理解と装置性能の向上のために，ジャイロ運動論モデルを用いたシミュレーションを実施し，乱流による粒子・エネルギー輸送を評価することを目的とする．
本年度は，次年度以降の本格的な利用を想定して，コードの移植と性能評価を実施した．

Accelerating Phase Diagram Prediction by Machine Learning Potentials

Phase-diagram prediction is very important for developing complex alloy systems, where experimental data are often limited. Machine-learning interatomic potentials (MLIPs) provide a practical way to accelerate this process by approximating first-principles accuracy at much lower computational cost. However, their limited transferability and statistical errors can reduce reliability in phase diagram predictions, especially for phase boundaries and transition temperatures. This research aims to improve the use of MLIPs for alloy phase-diagram prediction by benchmarking universal models, quantifying free-energy errors, and refining predictions through Bayesian statistics and optimal experimental design. The overall goal is to reduce experimental effort while enabling faster and more reliable phase-diagram discovery, with a view toward future automated materials research workflows.

AI-based Solver for Combinatorial Optimization Problems

目的 :様々な組み合わせ最適問題を解決するためのヒューリスティクスを，
機械学習によって獲得する手法を確立する．

内容 :下記手法について，TSP20/50/100に対し，各種パラメタを調整することで
論文記載性能よりも改善するかを確認した．
Kool, Wouter, Herke Van Hoof, and Max Welling. “Attention, learn to solve
routing problems!.” arXiv preprint arXiv:1803.08475 (2018).

結果 :一様分布TSPにおいて改善が見られなかったが，混合ガウス分布TSPにおいて
小さな改善が得られた．

利用した計算機
SQUID GPUノード群
ノード時間360 時間
並列化8ノード並列
使用ソフトPython. Pytorch

Comprehensive prediction and control of the plasitc deformation and fracture using the physics of the friction

計算機シミュレーションを用いて摩擦の物理に基づく塑性変形・破壊現象の統一的な予測と制御を目指す

Numerical Analysis of the fluidity of resin-particle composites using various particle-fluid models

目的　産業利用以上実用的なサイズで樹脂―粒子複合系計算する

内容　CFD-DEMおよびKAPSELを用いて1万粒子以上を含む粒子-流体系を対象とした並列計算を実施する

結果　該当の系で固形分率、粘度、剪断速度の影響を評価することができた

利用した計算機　SQUID 汎用CPUノード群
　　　　　　　　ノード時間 100 時間
　　　　　　　　使用メモリ 500 GB
　　　　　　　　並列化 4ノード 並列
　　　　　　　　使用ソフト OpenFOAM, Paraview, LIGGGHTS, Kapsel

Statistical physics of disordered systems

We study wetting transition phenomena in a family of multi-layer spin glass (SG) models using replica theory in the dense limit and perform large-scale replica exchange Monte Carlo (REMC) simulations of the corresponding finite-connectivity models to substantiate the theory.
Theoretically, we observe a rich wetting phenomenology for both the ferromagnetic (FM) and replica symmetry broken (RSB) SG models: stable branches of solutions are identified, some of which do not have a bulk counterpart. Importantly, we consistently find stable spatially heterogeneous RSB phases that are novel to SG models.
The REMC simulations confirm the existence of these heterogeneous phases. Notably, the spatially heterogeneous RSB phases persists even in the finite-connectivity SG models in the thermodynamic limit. The RSB phases found in this microscopic model of SG is reminiscent of those found in a model of neural networks by Yoshino.

Rational design for thermal stability of enzymes with comprehensive mutation

本研究の目的は、任意酵素の構造安定性に影響するアミノ酸残基を網羅的に解析し、耐熱化に寄与するアミノ酸の位置および種類に関する一般的な知見を得ることである。そのため、対象酵素の全アミノ酸残基に対して網羅的な変異導入を行い、各変異による自由エネルギー変化を解析した。解析の結果、構造安定化に寄与するアミノ酸残基には一定の傾向が見出された。本研究で得られた知見は、熱力学的安定性に基づく酵素設計の指針として活用できると考えられる。

Atomistic level Analysis of Machine Learning Interatomic Potential of Machining Processes

Si/O/H系の界面構造をデータとした機械学習ポテンシャルの作成を試行した。元素数の増加により複雑性が増し、計算を破錠させないポテンシャルを生成するにはデータが不足しており、さらなるデータが要求されることが分かった。第一原理計算により歪Siの水によるエッチング過程を解析した。

Development of Contents Creation Geometry

生成AIはその同一性の保持や制御性に問題を抱えており、実社会に投入できるまでにハードルがある。本研究はそれらの諸問題を幾何学に言葉で定式化することで解決することを目指す。

Migration mechanisms of second diffusice atom in doubly superionic state

Carbon is not expected to participate in the formation of superionic materials because of its separation from hydrogen during the compression of hydrocarbons. Despite this expectation, carbon-bearing superionicity has recently been discovered. Our previous study demonstrated the emergence of a novel superionic phase where both carbon and hydrogen diffuse simultaneously through a fixed oxygen sublattice above ~3000 K and 100 GPa. In this study, we investigated the microscopic diffusion mechanisms of carbon, which is the second diffusive species, in the novel superionic state referred to as double superionicity. Here, we used ab initio molecular dynamics simulations combined with the nudged elastic band method and Mulliken population analysis. Our results showed that carbon occupies the tetrahedral (?) site in the close-packed oxygen sublattices instead of the octahedral site. An analysis of other doubly superionic materials in the C–H–N–O chemical space revealed similar preferences for ?-site occupation by corresponding second diffusive species. This diffusive behavior can be attributed to the covalent-like interactions between the second diffusive and sublattice atoms, suggesting that a close-packed framework is favorable for sustaining double superionicity. The investigated atomic diffusivities provide fundamental insight into superionic materials involving covalent interactions between the second diffusive atoms and the host lattice. Further, our findings can contribute to refining the planetary interior models of C–H–N–O enriched ice giants and guide future investigations into designing novel superionic materials.

Nuclear structure study by five-dimensional quadrupole collective Hamiltonian model

５次元四重極集団ハミルトニアンを微視的密度汎関数法に基づき構築してカルシウム同位体原子核の低励起スペクトルを記述するため、Local random-phase approximation法を用いて集団ハミルトニアンを数値的に計算した。得られた励起エネルギーが実験値より高くなる傾向が見られた。

Optimizing Medical Resource Allocation and Patient Transportation in Secondary Medical Area During Disaster

本研究は大規模災害時の傷病者搬送において，車両数・搬送ルート・医療機関の収容能力を同時に考慮した搬送体制の評価を行うことを目的とする．特に，実際の救護活動の様子を模して，搬送に要する時間を定量的に算出し，時間的側面から搬送体制を評価する．これにより，災害時の搬送リソース配分の妥当性を検討し，より実践的な災害医療体制の構築に資する知見の提示を目指す．
以下にはモデルの構築について説明する．傷病者を救護所へ搬送するルート(aルート)と，救護所から各病院へ搬送するルート(bルート)２つのルートを仮定し，前者は容量制約付き配送計画問題に基づいた傷病者搬送モデルの構築を行い，遺伝的アルゴリズムによって最適化計算を行った．後者は，前者の結果を入力条件としてシミュレーションを行い，各傷病者の重症度に合った適切な病院を選択・再搬送し，最終的な搬送にかかった時間や各医療施設の収容人数を推計した．

Numerical study for atmospheric phenomena using a meteorological model, SCALE

数値気象・気候モデルSCALEを用いて大気現象に関する数値実験を実施した。具体的には、数値実験により積乱雲とその内部の微物理特性、電荷構造を再現し、観測データとの比較を通しSCALEの妥当性を確認した。同時にSCALEの雷計算のコンポーネントの高速化を実施した。

Analysis of Pattern Formation in Diffusion Models

私は現在、拡散モデルのデータ生成経路に関する研究を実施しております。拡散モデルは画像生成AIなどを中心に様々なAIに応用されていますが、拡散モデルがどのようにデータを生成しているのか詳しいことはまだわかっていません。そこで私は、拡散モデルはデータ生成の過程で大きな特徴から小さな特徴へ段階的にデータの特徴を生成しているのではないかという仮説をたて、理論物理学的な視点から研究に取り組んでおります。

Luminescence mechanism analysis of cubane-type copper iodide complexes

本研究では、ホスフィン配位子を有する新規キュバン型ヨウ化銅（CuI）錯体の発光機構を解明するため、量子化学計算ソフトウェアORCAを用いた計算をSQUID上で行った。新規に合成したCuI錯体と、既報のトリフェニルホスフィン配位CuI錯体を対象とし、励起三重項状態（T1）において非制限Kohn–Sham法による構造最適化を実施した。その結果、2つの錯体とも、T1最適化構造ではCu–Cu間距離が短縮した歪んだキュバン型構造をとることが明らかとなった。また、発光はコア骨格内に局在した電子遷移（³CC）に由来することが示唆された。これらの結果をまとめたものは、現在投稿準備中である。

Solid-Liquid Coupled Numerical Simulation

土砂流の連続体モデルの高精度化のためには土砂流の乱れ構造の把握が必要である．しかし，これらを実験で計測することは困難であり，土砂流の乱れ構造は十分に理解されていない．本研究では，固液混相流のシミュレーションを行い，計算力学的アプローチにより土砂流の乱れ構造を分析した．これにより，異なる濃度の土砂流について，乱れエネルギースペクトルの鉛直方向の変化を明らかにした．

DNS investigation of elementary processes in turbulent channel flow of viscoplastic fluid

Herschel-Bulkleyモデルで再現される粘塑性流体の乱流の直接数値シミュレーションで，チャンネル乱流を予測し、乱流運動と乱流構造の関係性、パラメーターの変化による乱流統計量の変化より、粘塑性流体における抵抗低減機構を解明した。粘塑性流体の降伏応力が大きい場合には、高速ストリーク直上に存在する高粘度領域が流路中心付近から壁面近くまで広がり、さらに、スパン方向に連続して分布していた。流路中心付近に存在する高粘度流体によりSweep現象が抑制されており、壁面付近で２次的にEjection現象が抑制された。その結果、縦渦が弱くなり、壁面摩擦抵抗が低減した。このように、本研究で、粘弾性流体乱流とは異なる抵抗低減機構が見出された。

Copas-Heckman-Type Sensitivity Analysis for Publication Bias in Rare-Event Meta-Analysis Under Generalized Linear Mixed Models

In systematic reviews and meta-analyses, publication bias (PB) is one of the serious concerns and mainly induced by selective publication of academic literatures. Although many methods have been proposed to address PB, almost all of them are based on the normal-normal (NN) random- effects model, assuming that data are normally distributed at both the within- study and between- study levels. For rare-event meta-analysis where data contain rare occurrences of events, the standard NN random- effects model may perform poorly. Instead, some generalized linear mixed models (GLMMs) which employ the exact distribution for the number of events at the within- study level increase the estimation accuracy and have been widely used in practice. However, limited methods can be applied to address PB in the GLMMs. To address this limitation, we propose a framework of sensitivity analysis for evaluating the impact of PB in the contrast-based GLMMs. The proposed framework is developed based on the famous Copas-Heckman-type sensitivity analysis methods by relating study- specific true effect sizes with the latent Gaussian variable on the study sample sizes for adjusting PB. The proposed methods completely avoid the need for continuity corrections and can be easily implemented using standard software with low computational cost. Simulation studies are conducted to assess the performance of the proposed methods in adjusting PB and compare the results with related existing methods. Several real-world examples are also analyzed to show the broad applicability of our proposal in evaluating the potential impact of PB in meta-analysis of odds ratios and proportions with rare- event outcomes.

Comprehensive docking simulation for host-bacterial interactome

プログラムMEGADOCKを用いて、ヒトの表層タンパク質約3,300分子と肺炎球菌の表層タンパク質約100分子の網羅的ドッキングシミュレーションを実施すると計算に約90日を要した。シミュレーションの応用のため、プログラムの最適化による高速化を図った。
GCC＋OpenMPI＋FFTW3環境でシミュレーションした分子ペアのうち、最長608.7秒を要していた。 コンパイラおよびMPIをIntel系に変更しても性能向上が得られなかった一方、 実行時間の約90％をFFTが占めてたことから、FFTライブラリをIntel MKLに置き換えることで実行時間が約363.0秒へと短縮された。さらに、OCTOPUS2環境でMKLを用いた場合には約168.6秒まで短縮され、従来環境と比較して約3.6倍の高速化を達成した。また、GPU環境での計算も同等の性能であった。CPU環境での最適化およびGPUノードの使用は、従来90日を要した網羅的シミュレーションを30日以下へと短縮した。

Study on Electronic Solvation Structure in Electrolytes

This research project aims to elucidate the “electronic solvation structure” in electrolyte solutions by leveraging a sophisticated computational framework that bridges molecular-scale dynamics and electronic-state transitions. At the core of this study, we will employ a synergistic approach combining Molecular Dynamics (MD) simulations with Time-Dependent Density Functional Theory (TD-DFT). Specifically, MD simulations will be utilized to sample the complex, fluctuating geometric configurations of solvation shells under various salt concentrations and temperatures. From these trajectories, representative clusters will be extracted for high-level TD-DFT calculations to investigate the excited-state electronic structures and the resulting absorption/emission spectra. By quantifying how charge transfer and orbital hybridization evolve within the dynamical solvent environment, we will establish a predictive model for the electrochemical stability and photochemical properties of the electrolyte. Furthermore, we will analyze the transition states of the solvation shell to determine how electronic-level coupling dictates the desolvation kinetics at the electrode interface. This computation-driven paradigm, moving beyond simple static models, will provide essential molecular descriptors for designing next-generation electrolytes with superior rate capabilities and high-voltage durability.

Simulation of Physical Attack Resilience in Optical Neural Networks

光集積回路に対してレーザー照射を行い、光ニューラルネットワーク (ONN: Optical Neural Network) の重みパラメータを不正に書き換えることを狙う。この効果を再現するシミュレータをSQUID上で構築し、このレーザー故障注入攻撃によるニューラルネットワークの誤分類発生率、および攻撃の実行時検知率（異常検知用のチェックサムをONNに導入）をシミュレーションにより評価した。シミュレーションの結果、ランダムな箇所にレーザー故障注入攻撃を行うことでONNを誤分類させることに成功した。ONNに導入したチェックサムによって、ONNに誤分類を誘発した攻撃トライアルのうち約96%を実行時に検知できた

OBSERVATION POINT SELECTION IN TSUNAMI PREDICTION USING SEQUENTIAL DATA ASSIMILATION

逐次型データ同化アンサンブルカルマンフィルタ・スムーザーを用いた津波予測では，観測点とアンサンブルの組み合わせによって予測精度が変化する．どのように観測点とアンサンブルを制御すれば，予測精度が向上するかを明らかにすることが目的である．

Computational Design of Poly(ionic liquid)s-Based Soft Matter Electrolytes for Next Generation Battery Application

本研究で対象とするソフトマター電解質は、有機電解液と無機固体電解質のギャップを補完し得る物質群であり、難燃性、薄膜への成型性、更に硬さと弾性が制御可能といった特長を有する。しかし、代表的なポリエーテル系電解質では、イオン伝導緩和時間(τσ)と高分子主鎖の構造緩和時間(τs)がCoupling(τs /τσ ~1)することで、高イオン伝導性発現の根本的な制約要因となることが指摘されてきた。 申請者らは、イオン液体型高分子に高濃度のLi塩を相溶させた「イオン液体型ソフトマター」を提案し、本質的なCoupling輸送の課題を打破できる可能性を示してきた。そこで本研究では、分子設計の自由度が高いイオン液体構造を、計算科学主導で網羅的に探索する事でDecoupling輸送の発現要件を明確にし、実電池レベル(>1.0 mS cm−1)の高イオン伝導性ソフトマター電解質の創出を目指す。

A Study of the Spatial Distribution of Plasma around Black Holes

ブラックホールへ落ち込む物質の運動を含む詳細な物理現象はいまだいよく割っていない。ブラックホール近傍からの強力な放射により形成されるプラズマの空間分布を明らかにするのはこの理解を助ける鍵である。観測されるプラズマからの輝線や、吸収線構造の空間分布を調べるために、我々はSQUIDを使用し、物理放射モデルを構築した。このモデルにより、空間的な分布を明らかにした。

Evaluation of physical properties of open-shell molecules and their assemblies

Gaussian16 を利用して、各種開殻π電子系分子とその集合体について、軌道計算、電荷分布、スピン密度分布、TD-DFT 等の計算を行い、実験結果を比較、補足した。

Understanding and Establishing Methods for Controlling Life-Threatening Ventricular Arrhythmias

心室性致死性不整脈の発症には、撃発活動と呼ばれる発症のきっかけとなる応答を伴う。本研究は、撃発活動の生成メカニズムを明らかにし、不整脈誘発危険度を定量化することで、不整脈の発症予防・制御の方法論の開発を目的としている。本年度は、不整脈基質として早期後脱分極（early afterdepolarization: EAD）誘発領域が心室内に存在する場合に、刺激頻度急増の興奮伝播ダイナミクスへの影響をコンピュータシミュレーションにより検討した。交感神経の緊張に伴う心拍数の急増を模した高頻度刺激と頻脈性不整脈発生との関係を検討した。EAD誘発領域を伴う心室組織では、EAD誘発領域に起因した電気的不均質性が増強され、リエントリー性旋回興奮波（頻脈性不整脈の実体）が生成されることを見出した。

結晶構造予測手法のベンチマーク

Materials Projectより選択した40化合物の組成に対し、新たに開発した手法により構造予測を実施

Theoretical calculations of catalytic H atom migration and reaction

酸素欠損での光吸収の光入射方向依存性と内部への拡散して凝集し易い酸素欠損が連続した場合の光吸収効率を探る。

Creation of an irradiation dataset to enable the treatment of deep-seated cancers using BNCT

ホウ素中性子捕捉療法は、ホウ素薬剤と中性子の核反応により内部から腫瘍細胞を死滅させる低侵襲な治療法であり、深部腫瘍への治療範囲拡大が期待されている。深部がん治療の照射計画には多方向からの照射や様々なパラメータの調整が必要であるが、現在のモンテカルコードでは膨大な時間がかかる。本研究では簡単な球モデルを使用し、従来のモンテカルロコードにより深部腫瘍を対象としたBNCT照射条件を網羅的にサンプリングし、線量分布・スペクトル・幾何条件を統合したデータセットを構築した。データセットの使用により、精度を保ったまま計算時間の改善が得られた。

Not Only Kernels but Normalization: Rethinking a Key Structural Factor for ERF and Localization

有効受容野（ERF）解析は，畳み込みニューラルネットワーク（CNN）の挙動を解釈するために広く⽤いられており，⼤カーネルアーキテクチャの優れた性能は，その拡⼤されたERFに起因するとされることが多い．しかし，最近の研究では，ERF の⼤きさだけでは弱教師付き物体局在化（WSOL）の性能と確実に相関しないことが報告されており，空間的な活性化挙動にはその他のアーキテクチャ的要因が影響していることが⽰唆されている．本研究では，特徴マップの活性化およびERFの形成において，正規化が果たす役割を調査する．アーキテクチャと学習設定を同⼀に保ちつつ正規化のみを分離することで，ConvNeXt やRepLKNet などの⼤カーネルCNNを分析する．実験の結果，正規化の統計量が計算される空間領域が，特徴活性化の広がりを強く⽀配することが明らかになった．空間的に独⽴した正規化では活性化が広範囲に分布する⼀⽅，空間的に共有された正規化ではより局所的な応答が得られ，WSOL の局在化精度が⼀貫して向上する．さらに，カーネルサイズが固定されている場合でも，正規化の設計によってERFのサイズと形状が⼤幅に変化することを⽰す．特に，バッチ正規化は⼤きなカーネル領域においてERFを著しく拡⼤させ，正規化内のチャネル分割はこの効果をさらに増加させる．これらの知⾒は，正規化が空間的活性化パターンや受容野の形成を⽀配する構造的要因であることを浮き彫りにしており，従来のカーネルサイズに基づくERF拡⼤の解釈を超えた新たな視点を提供している．

Design of Composite Materials Using Computational Science

第一原理計算プログラムと機械学習ポテンシャルを使った大規模系を連携する手順を確立し、材料設計ツールとして利用する。

Vibration Analysis of Model Polymers using GAMESS

目的　特性の高い高分子材料の絞り込みを行うこと。

内容　モデル化した多数の候補高分子に対して、量子化学計算ソフトGAMESSを用い大容量メモリを要する振動解析を行った。

結果　振動解析から得られた結果を検証することで、候補物質を絞り込むことができた。

利用した計算機
SQUID 汎用CPUノード群
ノード時間253 時間
使用メモリ1000 GB
並列化4ノード並列
使用ソフトGAMESS

Optimization of Filter Design for Glass Dosimeters in a Neutron Field

本研究では，BNCT照射場における中性子線量測定の高精度化を目的として，ガラス線量計用遮蔽材フィルターの設計最適化を行った。遺伝的アルゴリズムを用いることで従来手法の課題を克服し，理想条件および実用条件の双方で目標精度を達成した。

Theoretical studies on point defects and interface defects in wide gap semiconductors

本研究では、ワイドギャップ半導体において、高効率なスピン量子光源として機能し得る新規色中心の理論探索を推進している。本年度は、SiCの色中心に対し、輻射に加えて非輻射過程を精査することで、実証可能性の高い色中心のスクリーニングを実施した。また、Ga2O3半導体における新規色中心の理論予測に新たに着手し、スピン欠陥の候補を提示した。

Structural and functional analysis of proteins

機械学習を利用したタンパク質の構造予測とその利用のため、AlphaFold3のインストールを進めている。

Multimodal Foundation Model to adapt to diverse domains and knowledge

本研究では、特定領域の知識（特定知）に適応可能なマルチモーダル基盤モデルの構築を目的とする。近年の視覚言語モデル（VLM）は汎用的な理解能力を有する一方で、医療、製造、農業などの専門領域においては知識不足や誤認識（ハルシネーション）が顕著であり、実応用における信頼性に課題がある。

本研究では、大規模な汎用マルチモーダルモデルを基盤としつつ、特定知への適応を実現するための学習・推論フレームワークを提案する。具体的には、(1) 専門領域データに基づく効率的な適応手法（軽量ファインチューニングやプロンプト学習）、(2) 外部知識ベースや構造化情報を活用した知識統合、(3) 出力の信頼性を評価・制御するためのアラインメントおよびハルシネーション検出機構の導入、を行う。

さらに、複数の専門領域にまたがる評価ベンチマークを構築し、モデルの汎用性と専門性の両立を定量的に検証する。これにより、実世界の高度な意思決定支援に資する、高信頼なマルチモーダル基盤モデルの実現を目指す。

Learning material on Mathematical Science, Data Science and AI in Kanazawa University

目的：金沢大学における数理データサイエンスAIに関わる大学院講義において、データ分析をGPU上で効率的に行うための教材としてのスーパーコンピュータ利用可能性の探索を行うことを目的とする．
内容：大学院講義では、KaggleやSignateで提供されているデータ分析を行っている．これらのサイトで提供されているサンプルコードについてCPUならびにGPUにおいて、ジョブ待ちを含めた実実行時間の計測を行った．
結果：GPUを用いることで効率的なデータ分析が行えることを確認したが、実際の講義の回数、受講者数ならびに時期を考慮すると、スーパーコンピュータの教育利用を決断するには至らなかった．

Molecular dynamics techniques for organic-inorganic composite membranes

有機無機膜材料に対する第一原理分子動力学シミュレーションを行い、データセットを取得した。

3D MHD simulations of magnetized convective stars

本研究は、磁場を持つ対流的な星が関わる天体現象の理解を目指し、多様な問題設定を取り扱えるようなコード開発やモデル構築を試行することを目的とした。大阪大学の大学院生、水谷耕介（代表者が大阪大学在籍時からの共同研究者）が開発を進める輻射輸送モジュールを組み込んだコードが他機能と合わせて複数ノードで動作するかをテストしたところ、複数機能を同時に利用するときにおそらくMPI通信に問題が発生し、計算が異常終了する問題に直面した。現在もこの問題が残っており、調査を続けている。

Simulation study of cardiac electrical excitation using virtual heart model

我々は，仮想心臓モデルを構築し，電気生理学的シミュレーションを行うことで不整脈のメカニズム解明や，予防・診断に役立たせることを目指している．心筋細胞の電気的興奮に伴う電位変化（活動電位）を再現することが可能なユニット約250万個を組み合わせて心房形状モデルを構築した．複数の心筋線維走向や電気生理学的特性を組み合わせることで，6通りの心房モデルを構築した．構築したモデルを用い，自発興奮（洞調律）に対応する電気刺激を上大静脈に加え，洞調律時の興奮伝播過程を再現した．次に，心筋各部位の異常興奮による不整脈の発生機序を検討するために，洞調律よりも速い頻度の電気刺激を加えた．その結果，心房細動に相当する心房内を旋回する興奮波を再現することができた．与える刺激の条件を変更しながらシミュレーション実験を繰り返し，不整脈の誘発性および持続性を検討した．シミュレーション実験の結果，心筋細胞の電気生理学的特性や心筋線維走向，心臓の解剖学的構造が不整脈の誘発性や持続性に影響を与えることが示唆された．

Development and Evaluation of an AI‑Powered Self‑Medication Support Tool.

医薬品情報、特に OTC 医薬品に関する情報提供は、薬剤師や登録販売者にとって重要な業務の一つである。近年、外部通信を必要としないオープンウェイトの大規模言語モデル（LLM）は、セキュリティ面でも有用な補助ツールとなり得る。しかし、その実用性や、当該分野に特化したモデルの必要性については、十分に検討されていない。本研究は、AI 技術を活用したセルフメディケーション支援ツールの開発を目指す。今年度は、LLM のファインチューニング用合成データの作成に注力した。具体的には、OTC 医薬品に関するデータを基に合成データを生成し、その合成データを用いて LLM をファインチューニングし、OTC 領域に特化した LLM の構築を試みた。

Trainable descriptor in machine learning potential for predicting atomic structures of grain boundaries in silicon

This work developed a trainable descriptor for machine learning potentials to predict atomic structures of grain boundaries in silicon. Our descriptor exhibited lower errors than commonly used descriptors based on analytic functions for both training and test datasets, demonstrating excellent transferability. Using the trainable descriptor, energetically favorable atomic structures of asymmetric tilt grain boundaries were systematically explored by varying misorientation angles between two grains. Complex structural units were formed in a certain range of angles. This is probably because asymmetric tilt grain boundaries in this range have {111} planes that make small angles relative to the interfacial planes, and hence the {111} planes partly form twin boundaries with notably low grain boundary energies by altering the original structural units.

Behavior of Ionic Liquid Electrolytes at Electrode Interfaces Analyzed by Quantum Chemical and Molecular Dynamic Calculations

電気化学デバイスにおけるイオン液体電解液と電極の界面の分子論的解析を実施した。具体的には、（１）量子化学計算による電解液の電子状態解析、（２）分子動力学計算による電位に依存した界面電気二重層構造の解析を実施した。
（１）については、Li+イオンを含むイオン液体電解液について，cation-anion間の相対配置と相互作用が吸収スペクトル（実験結果）に与える影響の評価ができた。また、（２）については、Li+イオンを含むイオン液体電解液中で、複数のアニオンに配位されて電荷総和では負となるLi+イオンもある程度の負電荷をもつ電極に接近する振る舞いが確認され、実験事実を解釈することができた。

Development of deep learning models for fast prediction of the distribution of protein hydration thermodynamics

タンパク質周囲の水和自由エネルギー分布を高速に予測する深層学習モデル「Deep GIST」を完成させることを目的とし、Deep GISTのハイパーパラメータサーチを行った。その結果、(1) Deep GISTは、数十秒で水和熱力学量分布を予測することに成功した（従来法は数時間から数十時間）。(2) Deep GISTを9つのタンパク質に適用し、決定係数を計算したところ、水和自由エネルギー分布については、0.76−0.84という高い値を示した。一方で残りの分布については、この値よりも低かった。(3) リガンド結合部位の水分子をタンパク質外に移動するのに必要な自由エネルギー変化を計算したところ、従来法と良好な相関を示した。

Integration of Dynamical Systems Theory and Computer Vision

コンピュータビジョンが現実の問題を扱うようになり、力学系理論の見方がより重要になっている。レンダリングと数値解法、動画や外界の動的認識と力学系モデルなどである。これらの相互の融合によって、優れたシステムを構築する。

Analysis of adsorption and diffusion properties of additives on a steel surface

Quantum ESPRESSOを利用した第一原理計算により、潤滑油添加剤の金属界面への吸着力を計算した。LAMMPSを利用した分子動力学シミュレーションにより、潤滑油添加剤の拡散性を計算した。汎用機械学習ポテンシャルを用いて潤滑油添加剤の吸着力と拡散性を求め、計算値と比較した。

Tensor network study of O(N) model

本研究では、格子理論が持つグローバル対称性の一部で境界上の自由度を捻った分配関数を計算する方法をテンソルネットワークの枠内で開発する。そして、分配関数そのものを秩序変数として用いて、連続対称性の自発的な破れやBrezinskii-Kosterlitz-Thouless相転移を検知する方法論を構築する。

An exploration of critical quality attributes related to the differentiation potential of human iPS cells

ヒトiPS細胞は体を構成する多様な細胞へと分化させる事ができるが、目的とした機能を保持した分化細胞を安定的に誘導するためにどのような品質特性に着目して維持・管理するべきであるかを知る事が製造プロセス構築において極めて重要である。本研究では、iPS細胞の基の細胞の質的な違いが樹立したiPS細胞にどう影響するのか、あるいは、iPS細胞から分化誘導により作成する心筋細胞や免疫系細胞、神経系細胞等の様々な分化細胞の持つ特徴を理解するために遺伝子発現を解析し、それぞれの分化誘導系において生じるばらつきや、その原因探索を行った。

High-Fidelity and High-Performance Simulations of Ammonia and Hydrogen Combustion with Detailed Chemical Kinetics

カーボンフリー燃料として期待されるアンモニアおよび水素の燃焼利用を目的として、詳細反応機構を考慮した大規模燃焼数値解析を実施した。今年度は、CPUおよびGPUを用いた化学反応計算の高速化に取り組み、スーパーコンピュータを活用した高効率計算手法の構築を進めた。また、アンモニア燃焼におけるNO生成・還元メカニズムの解明、水素燃焼に対する数値解析手法の構築を行い、次世代燃焼炉開発に向けた解析基盤の高度化を図った。

Building an SoC inference performance database for embedded AI

目的: 車載機にDeep LearningをはじめとするAI技術を組み込むためSoC向けAIの学習とSoC特性
データベース(DB)を構築すること

内容: Deep Learning学習を実施、その後学習済みアルゴリズムに対して、評価対象SoCへ組み込ん
だ際の動作性能結果を蓄積することでDB構築を行う

結果: 50種類のLLMと約100種類の組込み向けAIモデルの学習・評価による包括的なSoC推論性能データベースの
構築、および評価対象SoCのラインナップ拡大による組込み環境の基盤整備。
構築した組込み推論性能データベースを活用した、高精度と高速度を両立するAIモデル・アルゴリズムの
開発推進。
AIモデル開発とSoC推論性能DB構築を一体で進めることで実現した、最適な組込みAI実装に向けた開発基
盤の確立。

利用した計算機
SQUID 汎用GPUノード群
ノード時間3700 時間
使用メモリ4 TB
並列化1,2,4ノード使用（状況に応じて）
使用ソフトsingularity, openMPI,nccl

Bose-Einstein condensation of the 2-magnon bound state in the spin-1 triangular supersolid state

We study the spin-1 anisotropic triangular Heisenberg model and calculate the order parameters as well as the dynamical structure factor. We compare our results with inelastic neutron scattering results and provide a theoretical understanding of the emergent spin supersolids in the system tuning different parameter strengths.

Studies of classical and quantum many-body problems: tensor network approach

前年に引き続き、短距離ステップ間引力が存在する結晶微斜面におけるステップバンチング転移ついて研究した。ステップ間引力を導入したＴＳＫ模型に対し、その２ステップ問題の厳密解より、粗視化模型としての１次元デルタ関数ボーズ気体における正確な結合定数cを導出した。その結果、ステップバンチング転移点がc=0に対応することを確認した。さらに、当該ＴＳＫ模型の転送行列に対してDMRG法による計算を用い、c>0かつ低ステップ密度領域では、デルタ関数ボーズ気体描像が定量的にも正しいことを確立した。ステップバンチング転移点（c=0）直上では、ステップ密度ρの関数としての表面自由エネルギーf(ρ)が「１乗４乗型」（f(ρ)=γρ+Dρ^4+・・・）であることも見出した。

Trajectory Generation Using Negative World Model

This study trains an LLM using both negative and positive check-in transitions to better capture nuances in user behavior. First, Llama-3.2-3B is LoRA fine-tuned on negative samples for next-POI and time prediction. It is then further fine-tuned on positive samples to infer POI transition motivations. The final model generates full trajectories for a given date. Experimental results show that mixing positive and negative samples improves performance, with the best positive sample ratio being 0.6.

Comparison of spinal cord regenerative capacity in medaka related species

脊髄損傷は、損傷部位より下位に深刻な運動障害や感覚障害を引き起こす疾患であり、患者の生活の質を大きく低下させる。これまで脊髄損傷の治療法開発に向けて多くの努力がなされてきたが、未だに効果的な治療法は確立されていない。よって、中枢神経系の軸索再生を促進する新規治療法の創出が喫緊の課題である。脊椎動物における中枢神経再生能は種によって異なり、当研究室の先行研究では、ゼブラフィッシュが高い再生能を示す一方、メダカはこれに劣ることが示された。また、メダカに近縁なアフリカメダカは高い再生能を有すると報告されている。そこで、本研究ではメダカ近縁種間の比較により、脊髄再生に関与する分子機構の解明を目指す。

Fracture analysis of WC cemented carbides using machine learning interatomic potential

目的 機械学習ポテンシャルを用いた分子動力学解析により、切削工具等に用いられる超硬セラミックスの変形・破壊メカニズムを理解する。
内容 タングステンカーバイド-コバルト(WC-Co)系のニューラルネットワークポテンシャルを用いた焼結体の変形・破壊解析により、WC-Coの破壊に対する結合剤の結晶構造の影響を調査した。
結果 Co結合剤相の結晶構造を面心立方(FCC)構造、稠密六方(HCP)構造とした変形・破壊解析を行い、FCC-Co相では塑性変形が活発に起こり、エネルギーが効率よく消費されることで、変形の局所化が抑制され高靭性を実現することを示した。一方、HPC-Co相では塑性変形が極めて限定的となり、高い変形抵抗挙動を示した。

Improving Visual Reasoning Capabilities of LVLMs Using Formula-Driven Supervised Learning

近年，画像とテキストを統合的に扱うことができる大規模視覚言語モデル（LVLM）が急速に発展している．しかし，言語的な事前知識や文脈だけでは正解できない，視覚情報に基づいた推論が求められる視覚中心タスクが依然として大きな課題となっている．視覚中心タスクの精度向上を目指す既存手法は，モデル拡張や大規模データ収集を伴う場合があり，さらに，特定の視覚能力に焦点を当てるため汎用性に乏しい．加えて，既存研究では，LVLMの視覚エンコーダが視覚タスク遂行に十分な情報を抽出しているにもかかわらず，言語側である大規模言語モデル（LLM）がその情報を十分に活用できずに言語情報や事前知識に過度に依存して誤った推論を行う傾向があることが指摘されている．そこで本研究では，自然言語による記述が困難な複雑な幾何学図形からなる合成データセットを用いて学習を行う手法を提案する．本データセットのタスクは，LLMが視覚情報をより深く活用する能力を高めることを目的とし，複数の画像を注意深く観察・比較しなければ解けないように設計されている．また，学習時には，幾何学図形のみの学習による実画像処理能力の低下を抑えるため，実画像データセットを一定の比率で混合して学習する．複数のオープンウェイトモデルによる評価実験の結果，提案手法で学習したモデルは，実画像のみで学習したモデルと比較して，視覚中心タスクに特化したベンチマークで高精度を示した．さらに，アブレーション実験により，視覚側を学習対象とするよりもLLM側を学習させる方が効果的であることを確認した．これらの結果から，提案する合成データがLVLMの基礎的な視覚推論能力を底上げするうえで有効であることを実証した．

Theoretical calculations of Peierls potentials of glide dislocations in inorganic semiconductor crystals

化合物半導体結晶の塑性変形能は、周囲の光環境により大きく変化する。この起源は、塑性変形の担い手である転位と光との相互作用であると考えられているため、転位の移動度に対する光照射により生成されるキャリアの影響をDFT計算により検討した。その結果、キャリアの有無に依存して、転位コアの安定構造が変化することが明らかとなった。また転位コアの安定構造に依存して、転位の運動障壁が大きく変化することを見出した。これらの結果は、これまでの実験結果を合理的に説明しうるものである。

Numerical simulation on the mechanism of pressure noise supression in 4 region shock tube

The four‑region shock tube has been proposed as a technique capable of suppressing the severe pressure noise phenomenon (bump) encountered in ignition delay measurements. Although it has been confirmed that the bump can be suppressed, the underlying mechanism remains unclear, and elucidation of this mechanism is essential for efficient operation. In this study, detailed numerical simulations were conducted to investigate the gas dynamics inside the four‑region shock tube, which are difficult to capture experimentally.

Molecular Design Through the Integration of Generative AI and Simulation

生成AIを用いた分子設計と、量子化学シミュレーションや分子動力学計算等に基づく分子特性推定の組み合わせによる分子設計手法の高度化に取り組んだ。また機械学習による特性推定の高度化も実施した。具体的な結果として、薬候補分子の生成を目的とし、拡散モデルを用いた活性推定と分子生成AIを組み合わせた設計手法の開発を実施した。また新しい分子設計手法ChemTSv3の開発に取り組んだ。

Research and Development of Mutton: A Support Library for MPI Parallelization

近年のHPCシステムでは、大規模シミュレーションの実行にMPIによる分散メモリ並列化が不可欠であるが、研究者自身が領域分割や境界要素の通信などを実装する負担は大きく、プログラムの可読性や保守性の低下も課題となっている。Muttonは、MPI初期化、領域分割、境界要素交換、データ収集などを関数化し、利用者がMPIライブラリを直接扱わずにMPI化を実装できるようにするものである。

Cluster and mean-field structures in light nuclei

1) 陽子過剰核10Cの構造を調べ、鏡映核である中性子過剰核10Beと比較した。10Cの基底状態近傍では陽子分布が丸い形状であるため。変形に敏感な電気的遷移量が小さくなった。一方、10Beではα粒子(4He原子核)が2個形成されることで電気的遷移量が大きくなり、陽子数が小さくても10Cと同程度となることが分かった。
2) 20Neの低励起エネルギー領域に存在する4つの0+バンド状態を統一的に分析した。特に2番目は丸い形状であることが仮定無しに導かれた。残る3つのバンド状態はα粒子等が発達した分子的なクラスター構造を含むことが分かった。