MCPOP「計測・計算連携」むけブレインストーミング会

Thursday Sep 4, 2025, 1:30 PM → 3:30 PM Asia/Tokyo

対面会場：NIFS研究I期棟501号室 (ハイブリッド)

Takeo Hoshi (NIFS)

超高温プラズマのミクロ集団現象（MCPoP）プロジェクト（https://www.nifs.ac.jp/info/roadmap2023.html）の一環として、CHD、CHD-Uで用いる新規な「計測・計算連携」に向けて、ブレインストーミング（BS）会を行います。実験系のみならず、シミュレーション・データ駆動科学系研究者の講演を歓迎します。

講演を募集します。1講演あたり講演時間は10分（5分発表＋5分討論）とします。講演数が多い場合は、別日に追加でBS会を設けます。

世話人：星健夫、⼭⼝裕之、前山伸也、江本雅彦、草場穫、磯部光孝、永岡賢一（NIFS）

公式URL：https://indico.nifs.ac.jp/e/brain_storming_20250904

テーマ

1. 先端的な計測インフォマティクス・・・・機械学習・大域最適化・ベイズ推定・次元削減・データ同化、など、高度な計測
   データ解析。
2. シミュレーションのデータレポジトリ作成と実験模擬・・・・既存のシミュレーションソフトウェアのデータレポジトリを構築する。また、シミュレーションソフトに実験模擬（実験と直接比較可能なデータを生成する）機能を追加する。可視化、データ変換などの手法も含まれる。
3. データ取得・データ貯蔵・・・・計測機器からのデータ取得、および、データ貯蔵、データフォーマット変換、データ検索などについて、ニーズを調査し、試行的に実施する。情報系研究者とも連携する。
4. その他・・・・1~3に含まれないテーマ。

注：網羅的に実施するのではなくて、先行トピックを定め、2025年度から実施することを想定します。
たとえば、CHDむけのソフトウェアを開発・高度化し、LHDなどの既存装置データを用いて先行応用研究を行います。
注：CHD以外の装置や、共創性のある他分野（例：宇宙物理学）への学際的展開も、想定します。

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・講演希望者は、下記の「登録」から登録してください。さらに別途、下記のZoom登録もお願いします。

・聴講希望者は、下記のZoomリンクに登録してください。対面参加のかたも、下記Zoomリンクで登録を行ってください。
https://us06web.zoom.us/meeting/register/wPXcQxx4R4eeDo5P7_Fu7A

 

1:30 PM → 3:30 PM 講演セッション（詳細未定）

（補足）何を提案すれば良いかピンと来ない、というご意見をいただきましたので、世話人の提案例をあげておきます。

提案例（前山伸也、テーマ3）「CHD/CHD-U実験におけるシミュレーションコードの入力データ自動作成」
LHD実験では、生の計測データから物理量換算、MHD平衡構築など、一連の処理が自動化され、データとして蓄積されている。一方、大規模シミュレーションコード実行の際には、別途シミュレーション研究者が入力データへと換算しスパコン上で実行することが多く、新規参入者にとってはこのデータ換算の部分が障壁となる。本来、実験データ自動処理側出力と、シミュレーション入力のデータ仕様が公に定められていれば、その換算は自明のはずである。本提案では、システムエンジニアによる実験データからシミュレーションコード入力データへの変換スクリプトの作成、スクリプトとデータ・コード仕様のドキュメント公開、データやコードのバージョンアップ対応、実験データ自動処理プログラムの一部として変換スクリプト登録、ユーザーによる自作シミュレーションコードへの入力データ変換プログラム作成支援について議論する。

提案例（星健夫、テーマ1）「MCPOPを中核とした計測インフォマティクス拠点の形成と学際化」
CHD/CHD-Uにおける標準的な計測方法を選定し、そのデータを解析する統合ソフトウェアを開発することで、計測インフォマティクス拠点を形成する。このソフトウェアは、機械学習、大域的最適化、ベイズ推定、次元削減などの高度な解析手法を自在に活用できるようにする。さらに、複数の計測データを組み合わせて解析するマルチモーダル解析手法を開発する。あわせてデータを蓄積・共有できるレポジトリを構築し、データ科学系研究者との共同研究を始めるための基盤とする。解析手法は汎用性を持つため、多彩な（磁場閉じ込め型以外も含む）核融合分野、半導体・材料分野、加速器利用実験分野、産業分野、に波及させ、研究拠点を学際化する。

提案例（星健夫、テーマ4（人材育成））「計測・計算研究者むけ生成AI活用法教育」
MCPOPの長期的発展にむけた人材育成として、生成AI活用法を学ぶカリキュラムを策定し、実施する。物理系研究者（計測データ解析やシミュレーションを行う者）を対象に、生成AIの活用法を学べるコースを設ける。この取り組みでは、所内外の研究者を含むワーキンググループを立ち上げ、「現状で本当に役に立つ活用法」を整理・策定する。コースは3つのレベルに分ける：初級（大学2年生以上を対象）、中級（修士課程以上を対象）、上級（個別相談形式）。教材はビデオや実習を組み合わせ、「誰でも」「始めたいときにすぐ始められる」ようにする。また、題材は核融合に限定せず、他の物理分野や企業の研究者にも役立つものを選ぶ。これにより、幅広い研究者層に波及させ、最終的には核融合分野への人材流入も目指す。