【講演概要を掲載しました】京×ポスト京シンポジウム　～シミュレーション・AI・ビッグデータ～（2019年1月18日・東京）

コンピュータ（電子計算機）が登場して70年になるが、その間に10の14乗という驚異的な性能向上を遂げ、今後もとどまるところを知らない。日本は後発であったが、1990年代にはアメリカと肩を並べるまでに至った。日米貿易摩擦が起こったのはこのころである。日本では、大学・研究所のみならず産業界もアメリカ以上に積極的にスーパーコンピュータを導入し、多くの成果を上げてきた。これに対しアメリカはHPCCやASCIなどの国家的プロジェクトを推進して反撃し、リーダーの座を回復するとともに積極的な利用を進めてきた。その後、日米に欧州・中国が加わってスーパーコンピュータの開発・利用を競っている。

マスコミでは「世界一位」などピーク性能的なものだけが注目されているが、重要なことはその利用によりどれだけ社会的・科学的な諸問題を解決できるかである。アメリカや中国と異なり、日本製のスーパーコンピュータはユーザ主導で開発されてきたという経緯があり、ピーク性能以上に使い勝手のよいコンピュータとして定評がある。この特徴は今後のポスト「京」コンピュータでも継承されるものと思われる。

なぜペタ（1秒間に10の15乗回演算）やエクサ（同10の18乗回）というような膨大な計算が必要かというと、大規模複雑系の振る舞いを、構成要素の基礎方程式により追跡するためである。現実の自然現象や設計対象は極めて複雑であり、スーパーコンピュータの登場により初めて「実物」を計算（シミュレーション）することが可能になった。これにより、基礎的な科学が進歩するとともに、産業界の様々な応用を支援できるようになった。スーパーコンピュータなしには、自動車も医薬品も作れず、天気予報もできない。今や、国家の基幹技術である。今後は、社会経済現象などさらに広い分野に対してもシミュレーション技術が活用されてゆくものと思われる。

近年、大規模観測・測定機器が設置され、膨大なデータが蓄積されている。またインターネット上には常時膨大なデータが流れている。このようなデータから、スーパーコンピュータの膨大なパワーを用いて、シミュレーションと連携させたり、人工知能の機械学習を適用したりすることにより、有用な情報・予測を取り出す研究も行われている。これをデータ科学というが、データ科学はシミュレーション科学と並んで、今後のスーパーコンピュータ利用の主要な柱となっていくものと思われる。