研究内容

  • 気象・海洋データ同化
  • 気象・海洋データ同化では、巨大なモデルにあわせた計算アルゴリズムの工夫が求められます。エルニーニョ現象のモデル(大気海洋結合モデル)へのデータ同化の適用を通して、少ないサンプル数でも巨大な観測の次元に対処する方法、よいデータ同化モデルの選択法を提案しました。

  • 並列計算機環境のための統計解析システム開発
  • オープンソースの統計解析システムRを並列・分散処理に対応するように拡張する研究を行っています。そのことにより、本研究所が所有する統計科学のためのスーパーコンピュータ群を、より平易に利用していただくことをめざします。

  • クラウドコンピューティングサービス
  • ベイズ統計を利用したデータ解析には、大掛かりなプログラム開発が必要になることがあります。本センターで開発したベイズ統計解析プログラムをインターネットを通じて手軽に利用できるように、クラウドコンピューティングサービスとして、カルマンフィルターベースのWebDecompや、粒子フィルタベースのCloCK-TiMEを公開しています。

  • 宇宙科学データ同化
  • 宇宙空間には希薄なプラズマが引き起こす様々な現象が存在します。しかし、広大な宇宙空間を隈なく観測することは非常に困難なため、観測データから得られる情報は限られています。データ同化によって、数値シミュレーションモデルと組み合わせ、現象の全貌を明らかにすることをめざします。

  • 物理乱数研究
  • 物理的現象としてツェナーダイオードのアバランシェ降伏現象に注目し、この現象を利用した乱数発生について研究しています。また、研究成果を実装した乱数ボードによって生成された物理乱数データを、乱数ポータルを通じて提供しています。

  • 可視化ソフトウェア開発
  • 計算機の処理能力の向上とともに大規模かつ、複雑精緻なデータ同化モデルを使ったシミュレーションが可能になりました。データ同化の結果の包括的解釈と、一般社会へ向けた広報普及を統合的に行う可視化ソフトウェアの開発を行っています。

  • 生命科学データ同化
  • データ同化に基づくバイオモデリングとシミュレーション技術の開発を行っています。分子間相互作用データの情報を利用して計算機内で仮想分子相互作用系を大量に作り出し、データ同化技術を駆使することで高品質の予測モデルを自動構築します。

  • 先進的なモンテカルロアルゴリズムの開発と応用
  • 先進的なモンテカルロアルゴリズムとその応用を研究しています。最近の研究としては、複雑なシステムで起きる極めて稀な事象をサンプルする手法を発展させ、ランダム行列、ネットワーク、誤り訂正符号、カオス力学系などに応用したことがあげられます。

  • 超高並列計算機のための統計計算アルゴリズム開発
  • 京速コンピュータ「京」に代表されるスカラ型並列計算機や、画像演算処理装置を一般の計算に利用することが可能なGPGPUでは、メモリや演算装置が階層化されているという特徴があります。このような階層性を考慮したアルゴリズムを新たに設計し、高速な統計計算環境を開発することをめざします。