研究室の研究テーマ

当研究室では、AIの手法を取り入れたシミュレーションによって、新たな物理現象を理解することを目標としています。 対象としては、ガラス＝乱雑な分子・原子が固まってゆっくり緩和する状態、を扱う分野を中心に扱っています。ただ、手法のスコープがある程度合いそうであれば、ほかの研究対象も扱っている場合もあります。

最近手がけているテーマには次のようなものがあります。

      ● 生成AI・機械学習を利用した分子シミュレーションのサンプリング手法の研究・開発
      ● 分子シミュレーションと連続体力学との接続に深層学習を利用する手法の研究・開発
      ● 物理現象に特化したAI予測器の開発
      ● AIに特化した演算装置を使用することで、大幅にシミュレーションを加速することによる研究
      ● 大規模並列計算に適した計算手法の開発、GPUコンピューティング

いずれも、深層学習とシミュレーションを協調させる研究、あるいは最新のAI にあわせて進むコンピュータの進化に連動した、非常に特徴的な研究であるということができます。

研究している個別の内容は、ホームページには記載していません。
最新の研究内容の紹介・研究テーマの相談などは、対面あるいはオンラインで承ります。お気軽に芝までコンタクトしてください（連絡先： ）。

当研究室が所属する兵庫県立大学大学院情報科学研究科の大学院入試では、出願にあたって研究計画書の作成・提出が必要になります。当研究室志望の場合は、必ず事前に相談してくださるようにお願いします。

研究室のメリット・進学の判断材料？

芝はいわゆるスーパーコンピュータにおける物質・材料の計算科学の分野で長く活動してきました。元々は純粋な自然科学の真理を追求したいと思って物理を勉強しましたが、その中でたくさんの大型計算機を使う機会に恵まれ、（大学内の）スーパーコンピュータのサービスを提供する大学の計算機センターなどでも働いていた時期があります。

上記のような経歴を持つ関係で、最先端の大型計算機やシミュレーションの動向には通じています。当研究室では、計算機そのものに対する理解を深めながら、自然科学シミュレーション、そしてシミュレーションへの深層学習の応用に触れることができる、というのが、研究科内の他の研究室にはない特徴です。

私が本学にきて１年ほどになりますが、情報科学研究科において内外から学生の皆さんが出願される際、就職に関わることが大きな判断材料の一つとなっていることに気がつきました。上述の経歴とも関係しますが、私自身がお付き合いしている民間企業は、どちらかというとコンピュータベンダやテックベンチャーが多いです。 計算機が好きな方に所属いただくと、当研究科の他の研究室に所属するのとは異なった進路展望を持っていただけるかもしれません。

いずれにしても就職はみなさんがこれから生きる上で大事な選択です。みなさんの生き方に合った進路を選んでいただけるように応援します。当研究科卒業生は、情報通信のほか、メーカー、機械系、電気系、そのほか幅広い進路に進まれています。多くの就職活動の場面で、研究に本気で取り組む姿勢は評価されますから、ぜひ研究室での研究活動においては、自分の手を動かして色々試しながら頑張ってほしいと思っています。

各大学の理学部・工学部の皆さんで、特に最先端シミュレーション技術で自然科学に挑みたい、 データサイエンスを用いた新しいタイプのアプローチに挑戦したい、といった気概を持った皆さんの進学を待っています。 基本的な熱統計力学をしっかり勉強した方は特に歓迎します。プログラミングの経験は求めませんが、あればなお良いです。

兵庫県立大学の社会情報科学部の方の受験も歓迎します。深層学習の手法の開発に従事いただくなどといった内容で、自然科学の訓練を積んでいない方向けのテーマを提示可能です（ただし、数式が心底苦手、という方には向きません）。商科キャンパスの研究室と異なる点として、多数のGPU を用いた大規模学習の手法を勉強・研究したい、という方を受け入れ可能です。

主な参加学会

★物性物理・分子シミュレーション

• 日本物理学会
• 分子シミュレーション学会
• ソフトマター・液体論・ガラス物理関係の各種国際会議
• 分子シミュレーション分野の各種国際会議
• CECAM Workshops

★コンピューターサイエンス・計算科学

• 情報処理学会各種会議
      ー   SWOPP,  HPC研究会など
      ー   その他、AI 関係の各種学会は参加検討中
• 計算工学講演会など
• ICML, NeurIPSと関連する国際ワークショップ