アルゴンヌ研究所、再構想されたSciDAC研究所を通じて新技術を推進

米国エネルギー省（DOE）の科学発見のための先端計算（SciDAC）プログラムの下にある2つの研究所、RAPIDSとFASTMathは新たな方向性を模索しており、アルゴンヌ国立研究所の研究者が主導的役割を果たしています。これらの研究所は最近、科学計算の変化する状況に対応するための新たな資金を獲得し、特に数学、計算機科学、ドメイン科学における人工知能（AI）の役割の高まりを反映しています。

RAPIDS研究所：複雑なワークフローを管理するアプリケーションチームを支援 RAPIDS（コンピュータサイエンス、データ、人工知能研究所）は、次世代計算システムの活用、現代のシミュレーションや実験で生成される膨大なデータの管理と理解、そしてAI技術の慎重な活用による発見の加速に焦点を当てています。研究所は4つの研究分野に取り組んでいます：科学コードの性能、エネルギー効率、移植性、生産性の向上；データアクセスのオーバーヘッド低減、複雑なワークフローにおけるデータ移動の調整、科学的データの洞察的なビューの提供；物理認識型サロゲート、革新的な基盤モデル、エージェントAI、産業界との連携による科学の加速；主要なソフトウェアパッケージの進化、製品化、統合によるSciDACコミュニティへの可用性と品質の確保。

FASTMath研究所：科学シミュレーションのためのスケーラブルなアルゴリズムとソフトウェアを提供 FASTMath（数学のためのフレームワーク、アルゴリズム、スケーラブル技術）研究所は、DOEのローレンスリバモア国立研究所が主導し、先進的な計算アーキテクチャ向けのロバストな数学的手法とエネルギー効率の高いソフトウェアの開発に注力しています。同研究所はドメイン科学者と緊密に協力し、数学と科学AI/MLの専門知識を大規模モデリング・シミュレーションコードに適用しています。FASTMathはすでに実用的な成果を上げており、例えば電力網を保護するブロッキングデバイスの最適配置を特定する方法や、電磁クローキング材料の設計を迅速化する戦略を開発しました。開発された数値アルゴリズムは、PETScやlibEnsembleなどの広く使用されるソフトウェアツールの一部となっています。

両研究所は、大学と国立研究所の研究者を結集し、アプリケーション開発者と密接に連携し、強力なアウトリーチプログラムを実施するという共通点を持っています。RAPIDSは2017年から、FASTMathは2011年からSciDACプログラムの支援を受けています。新たな資金はDOE科学局の先端科学計算研究プログラムから提供され、次の科学的発見の波を牽引することが期待されています。