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小林 憲正*; 川本 幸徳*; Sarker, P. K.*; 小野 恵介*; 桑原 秀治*; 大林 由美子*; 金子 竹男*; 三田 肇*; 薮田 ひかる*; 吉田 聡*; et al.
no journal, ,
A wide variety of complex organic compounds including precursors of amino acids have been detected in carbonaceous chondrites and comets. It was suggested that organics in them were formed in quite cold environments, such as interstellar space. Irradiation of frozen mixture of possible interstellar molecules with high-energy particles gave complex amino acid precursors with high molecular weights. Such interstellar complex molecules would be altered by cosmic rays and solar light in proto-solar nebula and interplanetary space before the delivery to the Earth by such extraterrestrial bodies as space dusts. We examined possible alteration of amino acids and their precursors by irradiation with photons and heavy ions. Complex amino acid precursors with high molecular weights could be formed in simulated dense cloud environments, and they were much more stable than free amino acids against radiation. They could have been delivered to the Earth by space dusts. We are planning to collect space dusts and expose amino acids and their precursors in the Japan Experimental Module / Exposed Facility (JEM/EF) of the ISS in the Tanpopo Mission.
朝比 祐一; 前山 伸也*; Bigot, J.*; Garbet, X.*; Grandgirard, V.*; 藤井 恵介*; 下川辺 隆史*; 渡邉 智彦*; 井戸村 泰宏; 小野寺 直幸; et al.
no journal, ,
大規模流体シミュレーションのためのin-situデータ解析手法およびdeep learningによる流体シミュレーション結果の代理モデルを開発した。新たに開発したin-situデータ処理手法では、MPIアプリとpythonのポスト処理スクリプトが弱結合される。この手法によってファイルを経由しないポスト処理が可能となり、最大2.7倍の性能向上が見られた。また、多重解像度の流れ場予測を可能にするdeep learning代理モデルを開発した。本モデルでは、十分な予測精度と数値シミュレーションに対する大幅な速度向上を実現した。
朝比 祐一; 前山 伸也*; Bigot, J.*; Garbet, X.*; Grandgirard, V.*; Obrejan, K.*; Padioleau, T.*; 藤井 恵介*; 下川辺 隆史*; 渡邉 智彦*; et al.
no journal, ,
エクサスケール数値計算のための性能可搬性向上に関する研究を紹介する。特にAMD GPUにおけるプラズマコードの性能や、C++標準言語におけるGPUコードの性能評価結果を示す。またdeep learningを用いた流体計算の代理モデルについても紹介する。
朝比 祐一; 前山 伸也*; Bigot, J.*; Garbet, X.*; Grandgirard, V.*; Obrejan, K.*; Padioleau, T.*; 藤井 恵介*; 下川辺 隆史*; 渡邉 智彦*; et al.
no journal, ,
エクサスケール数値計算のための性能可搬性向上に関する研究を紹介する。特にAMD GPUにおけるプラズマコードの性能や、C++標準言語におけるGPUコードの性能評価結果を示す。またdeep learningを用いた流体計算の代理モデルについても紹介する。