理化学研究所 計算科学研究センター

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Science 研究成果

2017年 受賞実績

2017年 受賞実績

2017年 2016年 2015年 2014年 2013年 2012年 2011年 2010年

※受賞時の組織名/役職で掲載しています。

受賞月 賞の名称 受賞者・受賞団体 受賞業績
12月 日本気象学会 気象集誌論文賞 吉田 龍二、宮本 佳明、富田 浩文、梶川 義幸(研究部門複合系気候科学研究チーム) 熱帯低気圧発生における水蒸気の効果:PALAU2010で観測された非発達擾乱の数値実験
11月 HPCG 世界第1位

スーパーコンピュータ「京」
熊畑 清、南 一生(運用技術部門チューニング技術チーム

2014年から新たに始まったスーパーコンピュータの性能をはかるベンチマーク、HPCGにおいて、3期連続で世界第1位のスコアを維持した。
11月 SC17最優秀ポスター賞

市村 強、藤田 航平、堀 宗朗、Maddegedara Lalithら (総合防災・減災研究ユニット

AI with Super-Computed Data for Monte Carlo Earthquake Hazard Classification
11月 日本機械学会創立120周年記念功労表彰 坪倉 誠(研究部門構複雑現象統一的解法研究チーム) 日本機械学会会員として多年にわたり日本機械学会の事業に尽力し、その発展に寄与した。
10月 日本機械学会流体工学部門フロンティア表賞 坪倉 誠(研究部門構複雑現象統一的解法研究チーム) 複数の偏微分方程式群と異なる時空間スケールで支配される複雑な流体現象を統一的に扱うための連成シミュレーション手法を開発し、優れた業績を多数挙げた。自動車における次世代空力非定常解析の分野でも先駆的・先導的な役割を果たしてきた。
6月 ROSS Committee in cooperation with ACM sighpc Best Paper Award Balazs Gerofi、石川 裕(研究部門システムソフトウェア研究チーム) Toward Full Specialization of the HPC Software Stack:
Reconciling Application Containers and Lightweight Multi-kernels
6月 HPCG 世界第1位

スーパーコンピュータ「京」
熊畑 清、南 一生(運用技術部門チューニング技術チーム

2014年から新たに始まったスーパーコンピュータの性能をはかるベンチマーク、HPCGにおいて、世界第1位のスコアを維持した。
6月 Graph500 世界第1位
(5期連続6回目)
スーパーコンピュータ「京」
丸山 直也(研究部門プログラム構成モデル研究チーム)

Graph500ベンチマークにおいて世界第1位
6月 PRACE-ISC RESEARCH POSTER AWARD 椋木 大地、今村 俊幸(研究部門大規模並列数値計算技術研究チーム) Implementation & Evaluation of 2.5D Matrix Multiplication on K Computer
5月 自動車技術会創立70周年記念表彰 坪倉 誠(研究部門構複雑現象統一的解法研究チーム) 日本自動車技術会会員として永年にわたり事業活動に参画し、日本自動車技術会の発展に多大な貢献をした。
4月 The Most Cited Paper Award 2017 三好 建正(研究部門データ同化研究チーム)、富田 浩文、八代 尚、三浦 裕亮(研究部門複合系気候科学研究チーム) The Non-hydrostatic Icosahedral Atmospheric Model: description and development
3月 2016年度情報処理学会論文誌 コンピューティングシステム 優秀論文賞 堀 敦史、石川 裕ら(研究部門システムソフトウェア研究チーム) 新しいタスクモデルによるメニーコア環境に適したMPIノード内通信の実装
3月 理研研究奨励賞 岩澤 全規(研究部門粒子系シミュレータ研究チーム) 高性能粒子系シミュレータ開発フレームワークFDPSの開発
3月 理研研究奨励賞 佐藤 陽祐(研究部門複合系気候科学研究チーム) 全球雲解像モデルを用いた黒色炭素の中緯度から北極への輸送過程の解明
3月 理研研究奨励賞 Attia Mohamed Wahib Mohamed(研究部門プログラム構成モデル研究チーム) 高性能・高生産性を達成する並列AMRフレームワーク
1月 Editor's Award, Monthly Weather Review, American Meteorological Society

三好 建正(研究部門データ同化研究チーム)

For prompt and detailed reviews of a large number of manuscripts

※随時更新いたします。