理化学研究所 計算科学研究センター

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第208回 第1部
日時: 2021年3月1日(月)、16:00 - 16:20
(17:00 - 17:20 講演者を交えたフリーディスカッション、17:20- 自由討論(参加自由))
場所: BlueJeansによる遠隔セミナー

・講演題目:Cooling System for FUGAKU
・講演者:塚本 俊之(施設運転技術ユニット、ユニットリーダー)
※発表・スライド共に英語

講演要旨: 詳細を見る

TBD

注意事項:
・参加の際はPCマイクの音声・ビデオをオフにされるようお願いいたします。
・当日の会場環境や通信状態により、やむなく配信を中止・中断する場合がございます。
・プログラムの内容、時間は予告なく変更される場合があります。
・ご使用の機器やネットワークの環境によっては、ご視聴いただけない場合がございます。
・インターネット中継に関する著作権は、主催者及び発表者に帰属します。なお、配信された映像及び音声、若しくはその内容を、理化学研究所の許可無くほかのウェブサイトや著作物等への転載,複製,改変等を行うことを禁じます。

第208回 第2部
日時: 2021年3月1日(月)、16:20 - 16:40
(17:00 - 17:20 講演者を交えたフリーディスカッション、17:20- 自由討論(参加自由))
場所: BlueJeansによる遠隔セミナー

・講演題目:The use of radar observations for regional-scale numerical weather prediction modeling with the SCALE-LETKF
・講演者:James Taylor(データ同化研究チーム)
※発表・スライド共に英語

講演要旨: 詳細を見る

The SCALE-LETKF is a regional ensemble data assimilation system that has been in development to provide high resolution convective scale modeling of severe rainfall systems. One of the primary capabilities of the SCALE-LETKF is the assimilation of reflectivity observations from advanced radar systems, including phased array weather radars (PAWR), that are capable of obtaining full-sky reflectivity and Doppler radial velocities observations at 100-m range resolution at up to 60-km in radius every 30 seconds and from satellite-based precipitation radar. In this talk we present on the work to improve convective-scale forecasting with the SCALE-LETKF and assimilation of PAWR observations, including the development to simultaneously assimilate dual PAWR datasets from two regional PAWR systems and development of the real time system to provide up-to-the-minute rain forecasts using the latest PAWR observations. We also present work to evaluate the potential impact of precipitation radar observations from a future geostationary satellite on typhoon forecasts.

注意事項:
・参加の際はPCマイクの音声・ビデオをオフにされるようお願いいたします。
・当日の会場環境や通信状態により、やむなく配信を中止・中断する場合がございます。
・プログラムの内容、時間は予告なく変更される場合があります。
・ご使用の機器やネットワークの環境によっては、ご視聴いただけない場合がございます。
・インターネット中継に関する著作権は、主催者及び発表者に帰属します。なお、配信された映像及び音声、若しくはその内容を、理化学研究所の許可無くほかのウェブサイトや著作物等への転載,複製,改変等を行うことを禁じます。

第208回 第3部
日時: 2021年3月1日(月)、16:40 - 17:00
(17:00 - 17:20 講演者を交えたフリーディスカッション、17:20- 自由討論(参加自由))
場所: BlueJeansによる遠隔セミナー

・講演題目:Atmospheric turbulence effect on microphysics for 100 m scale
・講演者:松嶋 俊樹(複合系気候科学研究チーム)
※発表・スライド共に英語

講演要旨: 詳細を見る

Clouds are composed of tremendous droplets. Although a cloud droplet is micro scale, It is known that clouds can affect weather and climate scale through precipitation and Earth's radiation budget. Recently, it is believed that atmospheric turbulence couple with cloud microphysics for various spatial scale. In my presentation, I will show our efforts to understand atmospheric turbulence effect on microphysics for 100 m scale in the K era. I will also introduce our future direction in the FUGAKU era.

注意事項:
・参加の際はPCマイクの音声・ビデオをオフにされるようお願いいたします。
・当日の会場環境や通信状態により、やむなく配信を中止・中断する場合がございます。
・プログラムの内容、時間は予告なく変更される場合があります。
・ご使用の機器やネットワークの環境によっては、ご視聴いただけない場合がございます。
・インターネット中継に関する著作権は、主催者及び発表者に帰属します。なお、配信された映像及び音声、若しくはその内容を、理化学研究所の許可無くほかのウェブサイトや著作物等への転載,複製,改変等を行うことを禁じます。

第207回 第1部
日時: 2021年2月12日(金)、16:00 - 16:20
(16:40 - 17:00 講演者を交えたフリーディスカッション、17:00- 自由討論(参加自由))
場所: BlueJeansによる遠隔セミナー

・講演題目:The regional ensemble data assimilation system SCALE-LETKF: achievements and challenges with Fugaku
・講演者:本田 匠(データ同化研究チーム)
※発表・スライド共に英語

講演要旨: 詳細を見る

We have been developing the regional ensemble data assimilation system SCALE-LETKF for improving numerical weather prediction (NWP) methods. For example, we developed methods to assimilate the latest-generation geostationary satellite Himawari-8 data and tested in an intense typhoon case. The results showed that the assimilation of the Himawari-8 radiance observations greatly improves the representation of the typhoon structure and the forecast skill of the typhoon intensity. Another application was summer-time convective rainfalls observed by the latest phased-array weather radar every 30 seconds. To fully exploit this new radar observation, we developed the workflow that can perform the assimilation of radar data and extended forecasts in real time. The system successfully ran in the summer of 2020 in real time and provided weather forecasts to the public. Although many achievements were obtained with the K computer and other High-Performance Computing (HPC) systems so far, Fugaku would provide new opportunities for further advancing NWP and data assimilation. For example, Fugaku would allow us to increase the ensemble size so that we can resolve the probability density function of forecast errors more accurately. Further, it would be possible to increase the NWP model resolution. Besides, we would have a chance to use a sophisticated cost-demanding algorithm for modeling clouds. The algorithm can predict lightning flashes as well, and we can test the assimilation of lightning flash observations on Fugaku.

注意事項:
・参加の際はPCマイクの音声・ビデオをオフにされるようお願いいたします。
・当日の会場環境や通信状態により、やむなく配信を中止・中断する場合がございます。
・プログラムの内容、時間は予告なく変更される場合があります。
・ご使用の機器やネットワークの環境によっては、ご視聴いただけない場合がございます。
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第207回 第2部(第207回併設特別セミナー)
日時: 2021年2月12日(金)、16:20 - 16:40
(16:40 - 17:00 講演者を交えたフリーディスカッション、17:00- 自由討論(参加自由))
場所: BlueJeansによる遠隔セミナー

・講演題目:HPC enhanced 1:1 scale agent based simulations of large economies for disaster-oriented applications
・講演者:Lalith Wijerathne(東京大学地震研究所 総合防災・減災研究チーム、客員研究員)
※発表・スライド共に英語

講演要旨: 詳細を見る

We pioneered developing a scalable HPC extension for Agent-Based Economic Models (ABEMs) capable of simulating 1:1 scale models of large economies with hundreds of millions of agents with the aim of disaster-oriented applications. The heavy dependency of economic entities (e.g. firms, banks, households, etc.) among each other, lifelines and other infrastructures makes the economic aftermath of localized disasters like major earthquake to cascade over the whole nation or even to the world. To ensure fast economic recovery and eliminate unforeseen long-term losses, recovery plans must be comprehensively evaluated by considering these complex inter-dependencies. However, standard economic models, like DSGE, are not capable of taking these fine-grained details into account. Although ABEMs are capable of including all these real-world complexities, lack of HPC implementations capable of simulating 1:1 scale models of major economies with hundreds of millions of agents is the major hurdle in utilizing those in disaster recovery. To overcome this hurdle, we pioneered development of a scalable HPC extension for ABEMs. In ABEMs, millions of agents interacting over several graphs, which are either centralized or scale-free in nature. While most of the interactions are bi-directional, the interaction graphs are dense, random and evolve with time. These characteristics cause a very large and unknown number of random communications among MPI processes, posing challenges to develop scalable parallel extensions. Further, random access to large volume of data makes the algorithms highly memory-bound, degrading computational performance. Adopting various strategies inspired by the real world, we drastically reduced the number of MPI communications to a known handful number, and the performance of memory bound functions are improved by implementing cache-efficient algorithms. Further, an MPI + OpenMP hybrid model is developed to best utilize modern many-core computing nodes with low per-core memory capacity, like those of Fugaku. It is demonstrated that our implementation can simulate a full-fledged economi c model with 331 million agents within 108 seconds using 128 CPU cores attaining 70% strong scalability.

注意事項:
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第206回 第1部
日時: 2021年2月1日(月)、16:00 - 16:20
(17:00 - 17:20 講演者を交えたフリーディスカッション、17:20- 自由討論(参加自由))
場所: BlueJeansによる遠隔セミナー

・講演題目:Materials simulations and informatics towards Fugaku
・講演者:中嶋 隆人(量子系分子科学研究チーム、チームリーダー)
※発表・スライド共に英語

講演要旨: 詳細を見る

I will introduce our activities on materials informatics and simulations on the supercomputers including "K" and "Fugaku". In particular, I will introduce our quantum chemistry software "NTChem". In addition, I will introduce several of our efforts on designs and discoveries for novel materials including hole-transport materials and heat-resistant biopolymers with our materials informatics techniques.

注意事項:
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第206回 第2部
日時: 2021年2月1日(月)、16:20 - 16:40
(17:00 - 17:20 講演者を交えたフリーディスカッション、17:20- 自由討論(参加自由))
場所: BlueJeansによる遠隔セミナー

・講演題目:Simulation of Lake Biwa & Lake Kinneret
・講演者:高玉 孝平(データ同化研究チーム)
※発表・スライド共に英語

講演要旨: 詳細を見る

We have been working on the prediction of blue-green algae in Lake Biwa, Japan, and in Lake Kinneret, Israel under the Japan Science and Technology Agency (JST) Strategic International Collaboration Research Program (SICORP) between Japan and Israel. We have developed a simulation framework composed of a hydrological model, a regional atmospheric model, and a particle tracking system. In this talk, we will show simulation results of Lake Biwa including major gyres and a response to Typhoon Jebi (2018). We will also show simulation results of particle tracking in Lake Kinneret.

注意事項:
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・プログラムの内容、時間は予告なく変更される場合があります。
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第206回 第3部
日時: 2021年2月1日(月)、17:00 - 17:20
(17:00 - 17:20 講演者を交えたフリーディスカッション、17:20- 自由討論(参加自由))
場所: BlueJeansによる遠隔セミナー

・講演題目:Studies on numerical simulations of deep convective clouds
・講演者:末木 健太(複雑系気候科学研究チーム)
※発表・スライド共に英語

講演要旨: 詳細を見る

Deep convective clouds often cause severe weather disasters and, at the same time, can organize into large convective systems which impact the Earth’s climate significantly. However, their representation in numerical atmospheric models is not perfect, and thus, accurate prediction of weather and climate is still challenging. As a team member of Computational Climate Science Research team, I work on studies on numerical simulations of deep convective clouds. In this presentation, I talk about two topics related to this issue. The first topic is the numerical convergence of simulations of organized convective systems. To investigate the resolution necessary for reasonable simulations of convective systems, we conducted a grid-refinement experiment using the K-computer. We found that the structure of an updraft ensemble in an organized convective system converges at progressively smaller scales as the grid spacing is reduced. The numerical convergence is achieved when the grid spacing becomes as small as 1/20–1/40 of the updraft radius. The second topic is parameter estimation for a cloud microphysics scheme which plays a major role in generating convective clouds in atmospheric simulations. To establish a procedure for estimating optimal parameter values for the cloud microphysics scheme, we performed an idealized experiment for parameter estimation by using an ensemble Kalman filter-based method. In the experiment, the true parameter value was successfully estimated by assimilating radar reflectivity data calculated from a convective system simulation. We show that the precision of parameter estimation can be maximized by giving an optimal ensemble spread for the parameter to be estimated.

注意事項:
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第205回 第1部
日時: 2021年1月22日(金)、16:00 - 16:20
(17:00 - 17:20 講演者を交えたフリーディスカッション、17:20- 自由討論(参加自由))
場所: BlueJeansによる遠隔セミナー

・講演題目:Ensemble Kalman filter experiments with an extended SIR model for COVID-19
・講演者:Sun, Qiwen(データ同化研究チーム、大学院生リサーチ・アソシエイト)
※発表・スライド共に英語

講演要旨: 詳細を見る

In 2020, the COVID-19 pandemic has deeply impacted the world. Researchers from various fields have been working on understanding and fighting back against the disease. For the Public Health Service, tracking the effective reproductive number R_t, fitting the mathematical models to the observations, and making good predictions and simulations are important. However, a unique feature of COVID-19 brings a large uncertainty in their estimates and predictions: namely, the existence of a large population of transmissive infections without symptoms. Detecting the asymptomatic individuals is not easy, and the information provided by the Public Health Service on asymptomatic cases is limited. However, asymptomatic individuals can easily become super-spreaders, and estimating this population is of crucial importance. In this talk, I introduce an extension to a well-known Susceptible-Infectious-Recovered (SIR) model and show how we apply the ensemble Kalman filter for estimating the undetected infected individuals and other relevant parameters.

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第205回 第2部
日時: 2021年1月22日(金)、16:20 - 16:40
(17:00 - 17:20 講演者を交えたフリーディスカッション、17:20- 自由討論(参加自由))
場所: BlueJeansによる遠隔セミナー

・講演題目:Scalable fluid-structure interaction simulation method using unified Eulerian approach with marker particles
・講演者:嶋田 宗将(複雑現象統一的解法研究チーム、大学院生リサーチ・アソシエイト)
※発表・スライド共に英語

講演要旨: 詳細を見る

Fluid-structure interaction (FSI) problems appear in numerous engineering fields. Thus we need to analyze both structural and fluid phenomena to guarantee structure safety. In the literature, many researchers have been investigating FSI problems with experimental and numerical approaches. In recent years, numerical analysis has been important due to the performance improvement of supercomputers. A full Eulerian FSI formulation is one of the effective approaches to simulate FSI problems. However, the full Eulerian FSI formulation cannot avoid the numerical dissipation of material interfaces and internal variables of solid due to solving their advection equations. Thus high-resolution meshes are needed to obtain high accurate numerical results. In this presentation, I will present a novel method to solve the problem mentioned above and demonstrate several numerical examples.

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