JHPCN：学際大規模情報基盤共同利用・共同研究拠点 第16回シンポジウム
Post date：2024/07/04
京都大学学術情報メディアセンターが構成拠点の1つである「学際大規模情報基盤共同利用・共同研究拠点」（通称：JHPCN）の第16回シンポジウムが2024年7月11日、12日に開催されます。シンポジウムでは、JHPCN共同研究採択課題の研究成果や計画などの報告が行われます。また、JHPCN構成機関の研究者や共同研究参加者との交流も行われます。
大学・研究機関・民間を問わず、幅広く研究者・学生の皆様、関連職種の皆様のご参加をお待ちしております。
| 日時 |
2024/07/11（木）～2024/07/12（金） |
| 会場 |
現地・オンラインのハイブリッド開催
現地会場：東京コンファレンスセンター・品川（各線品川駅直結） |
| 定員 |
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| 参加費用 |
無料 |
| 参加申込み |
以下のフォームから事前に参加登録してください。
https://jhpcn-kyoten.itc.u-tokyo.ac.jp/ja/sympo/16th/registration
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| 主催 |
学際大規模情報基盤共同利用・共同研究拠点（JHPCN）
北海道大学情報基盤センター
東北大学サイバーサイエンスセンター
東京大学情報基盤センター
東京工業大学学術国際情報センター
名古屋大学情報基盤センター
京都大学学術情報メディアセンター
大阪大学サイバーメディアセンター
九州大学情報基盤研究開発センター |
| お問い合わせ |
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| プログラム |
【スケジュール】
7月11日（木）
9:40～ 主催者挨拶 総括拠点長 千葉 滋（東京大学 情報基盤センター長）
来賓挨拶 土井 大輔 様（文部科学省 研究振興局 参事官（情報担当）付 学術基盤整備室長）
【基調講演】
日時：7月11日（木）10:10 - 10:50
スピーカー：Prof. Sebastian Pokutta (Zuse Institute Berlin/TU Berlin)
タイトル：German <-> Japanese Supercomputing - a success story
要旨：Supercomputing plays a pivotal role in the advancement of science and technology, enabling researchers to solve complex problems, simulate intricate systems, and analyze vast amounts of data at unprecedented speeds. It will be the key to many scientific advances and to ensuring technological sovereignty. This talk will be split into two parts. In the first half, I will provide an overview of the German national high-performance computing alliance (NHR), its structure, setup, and objectives. In the second part, I will then talk about recent success stories of German-Japanese supercomputing collaborations which might provide a glimpse into the potential of future German-Japanese collaborations, fitting aptly into this year's 50 year anniversary of the scientific and technological partnership agreement between Germany and Japan (WTZ/日独科学技術協力).
【招待講演】
日時：7月11日（木）17:40 - 18:20
スピーカー：橋本 幸士 教授（京都大学）
タイトル：学習物理学の創成
要旨：機械学習と物理学は、古くから深い関係にあり、折に触れて、それぞれが関係する時代が到来していた。現在AIの革新的な発展においても、拡散モデルなど物理学が果たした役割は大きい。また、物理学の観点からも、細分化された様々な物理学における統合的な視点は、革新的な新しい数理から横串のように提供される。機械学習はそのような数理の役割を果たす。2022年度に発足した学術変革領域研究(A)「学習物理学の創成」は、機械学習と物理学の融合領域を創成する目的で設置され、現在3年度目を迎えて、多様な研究成果が出ているとともに、多くの研究者が集う拠点的交差点として機能している。本講演では、この領域の目標とするところなどを、具体的な研究例を挙げつつ紹介し、これからの機械学習と物理学の関係を議論する。
※プログラム等の詳細は以下をご覧ください。
https://jhpcn-kyoten.itc.u-tokyo.ac.jp/ja/sympo/16th |
| 備考 |
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