2023年ゴードン・ベル賞発表：最先端のスーパーコンピューターによる「量子レベルの精度」の材料シミュレーションが受賞

ACM ゴードン・ベル賞は 1987 年に設立され、計算機協会によって授与されます。スーパーコンピューティング業界の「ノーベル賞」として知られています。この賞は、ハイパフォーマンスコンピューティングの分野における優れた業績を表彰するために毎年授与されます。 1万ドルの賞金は、高性能並列コンピューティングの先駆者であるゴードン・ベル氏から提供されました。

最近、グローバルスーパーコンピューティングカンファレンス SC23 において、大規模な量子精密材料シミュレーションを実現した米国とインドの 8 人の国際研究者チームに 2023 ACM ゴードン・ベル賞が授与されました。このプロジェクトのタイトルは、「量子精度による大規模材料モデリング：金属合金における準結晶および相互作用する拡張欠陥の第一原理シミュレーション」です。

チームのメンバーは、ミシガン大学、オークリッジ国立研究所、バンガロールのインド科学研究所から来ています。

受賞歴のあるチームメンバー。

2021年のゴードン・ベル賞は、中国の新世代サンウェイ・スーパーコンピューターをベースにした「超大規模量子ランダム回路のリアルタイムシミュレーション」の応用が評価され、浙江省の実験室、無錫の国家スーパーコンピューターセンター、清華大学、上海量子科学研究センターからのメンバーからなる14人からなる中国のスーパーコンピューター応用チームに授与された。さらに遡ると、中国のスーパーコンピューティング応用チームは、2016年と2017年の2年連続でゴードン・ベル賞を受賞しました。

研究概要

分子動力学は、コンピューターシミュレーションを使用してシステム内の原子と分子の動きをより深く理解するプロセスです。 Ab initio (ラテン語で「最初から」) は分子動力学の一分野です。この手法は、微視的メカニズムの理解を深めたり、材料科学に関する新たな知見を得たり、実験データを確認したりするなど、物理学や化学の重要な問題に特に効果的であることが証明されています。

論文アドレス: https://dl.acm.org/doi/pdf/10.1145/3581784.3627037

ミシガン大学の機械工学および材料科学工学の教授であるヴィクラム・ガヴィーニ氏が率いるこの研究では、米国エネルギー省オークリッジ国立研究所の1.14エクサフロップスのHPE Cray EXスーパーコンピューターであるFrontierを使用し、確率的特性を含む微視的システムを記述するシュレーディンガー方程式を用いた第一原理アプローチによるシミュレーションを実行した。この結果は、新しい合金の候補材料の設計や、創薬などの他の計算設計作業の促進に役立てることができると報告されています。

ガヴィーニ氏のチームは、フロンティアおよびサミット・スーパーコンピューターの統合コンピューティング・フレームワークを使用して、約75,000個の原子からなるマグネシウム系における転位、つまり欠陥をシミュレートした。マグネシウム合金は軽量合金の有望な候補ですが、マグネシウム原子構造内の空孔転位により脆さや割れが生じる可能性があります。マグネシウム合金の転位を理解することで、より軽量で柔軟性の高い合金が産業界にもたらされる可能性があります。

この論文と以前の研究との比較。

研究チームはまた、国立エネルギー研究科学計算センターのパールマッター・スーパーコンピュータを使用して、イッテルビウム・カドミウム合金の準結晶（秩序あるが非周期的な構造）の安定性を研究している。

計算は、物質の原子および電子構造を計算する量子力学的手法である密度汎関数理論に依存しており、機械学習を使用して量子多体計算で提供されるレベルに近い精度を実現します。彼らは、最大 659.7 ペタフロップスの計算能力を持つ Frontier の 8,000 ノードを使用しました。

「より高い精度を達成しようと努力するにつれて、利用可能なコンピューティングシステムの数は劇的に減少します」とガヴィーニ氏は語った。 「私たちは、より小規模なシステムでの量子多体計算の結果を使用し、機械学習を使用して、より大規模な密度汎関数理論計算で使用できる電子の普遍的な構成関係を推測します。これらのアプローチを組み合わせることで、Frontier のような大型マシンの長所を活用しながら、量子精度に近づくことができます。」

量子精度で大規模な材料シミュレーションを可能にする当社の手法の概要。

この研究は、フロンティアチームによる10年にわたる取り組みにおける最新の画期的な成果である。以前、2019年の研究ではサミットを使用して10,000個以上のマグネシウム原子をシミュレートし、ゴードン・ベル賞にもノミネートされました。

合金の製造プロセスには、金属の溶解と混合が含まれます。凝固中に形成される欠陥は、材料特性に影響を与えたり、損傷を与えたりする可能性があります。材料の原子構造は、転位と呼ばれる線欠陥の挙動に重要な役割を果たします。

アルミニウムのような延性金属は、金属が転位とその動きに対応できるようにする原子構造の恩恵を受けています。マグネシウムの原子構造は転位を容易に受け入れることができないため、本質的に脆くなります。

「適切な状況下では、これらの欠陥は前例のない特性を生み出す可能性がある」とガヴィーニ氏は語った。 「なぜこのような欠陥が形成されるのでしょうか。そして、どうすればそれらを利用して、望ましくない特性ではなく望ましい特性をもたらすことができるのでしょうか。以前の研究では、バルクマグネシウム内の個々の転位のエネルギーを調査しました。この研究では、マグネシウム合金内の相互作用する拡張欠陥を調査しました。」

その結果、量子精度に近い精度で、この構造のこれまでで最も詳細な画像が得られました。ガヴィーニ氏はこれらの方法を幅広い研究に応用したいと考えています。

「これらの大規模計算を量子レベルに近い精度で実行できれば、計算設計を通じてより優れた材料を設計し、創薬のための化合物を探索し、ナノ粒子や材料システムの特性を新たなレベルの詳細さで理解できるようになります」とガヴィーニ氏は語った。 「エクサスケール コンピューティングと Frontier がなければ、このような計算はできなかったでしょう。やり方がわかったので、これらの方法を広く適用して他の問題を調査することができます。」

研究チームによれば、この方法は多くの科学分野で広く利用でき、航空宇宙から医学まで何十年も続いてきた難問のいくつかに答えることができる可能性があるという。