[M-GI31] 情報地球惑星科学とデータ利活用

[MGI31-01] 大規模データを活用する科学研究を加速する研究基盤

★招待講演

*伊達 進¹ (1.大阪大学)

キーワード：スーパーコンピューティングシステム、データ集約基盤、高速データ転送サービス

計測技術の進歩により、科学計測装置によって得られるデータ量は飛躍的に増加している。同時に、計算技術もまた発展し続けている。その結果、今日の科学研究では、これまで以上に大規模な科学データを扱う機会が増えている。例えば、科学現象をより深く理解するためには、高解像度の時空間データを取得し、コンピューターシミュレーションを活用することが求められる。さらに、ディープラーニング（DL）、機械学習（ML）、大規模言語モデル（LLM）といったAI（人工知能）技術の進展は、科学者の関心を集めており、自身の研究にこれらの技術を適用しようとする動きが加速している。このような背景から、HPC（高性能計算）およびAI用途の大規模計算ニーズを満たすスーパーコンピューティング基盤や、科学者が効果的にデータを活用できるデータ基盤の重要性が高まっている。

このような状況のもと、大阪大学のD3センター（旧サイバーメディアセンター）は、大阪大学に限定されず、日本全国の研究者にスーパーコンピュータサービスを提供する責務を担い、大規模データを活用したデータ駆動型科学研究を加速する次世代研究基盤の開発・運用に取り組んでいる。本センターは、このような次世代研究基盤実現を通じて、研究者や技術者が科学計測機器やIoTデバイス等のデータ源から計算資源へ、また計算資源から共同研究者へデータを容易に移動させることを可能にすることに加え、計算資源をように活用できることを願っている。この実現に向けて、D3センターでは、スーパーコンピュータシステムとしてSQUID（Supercomputer for Quest to Unsolved Interdisciplinary Data Science）、データ集約基盤としてONION（Osaka University Next-generation Infrastructure for Open Research and Open Innovation）を運用している。また、高速データ転送サービスとしてRED ONION（Research-Enhanced ONION）の活用を検討している。さらに、クラウド型研究基盤としてmdxⅡを大阪大学に設置し、9つの大学および2つの研究機関と共同運用している。

本講演では、まずこれらの計算・データインフラの設計や背後にある理念・コンセプトについて説明する。その後、これらのインフラを統合・運用することで科学研究の効率と生産性を向上させる仕組みについて議論する。最後に、今後の研究インフラの展望と、今後取り組むべき課題について紹介する。