2024/10/17 更新

写真a

オノ ケンジ
小野 謙二
ONO KENJI
所属
情報基盤研究開発センター 応用データ科学研究部門 教授
洋上風力研究教育センター (併任)
情報基盤研究開発センター (併任)
情報基盤研究開発センター (併任)
理学部 物理学科(併任)
システム情報科学府 情報理工学専攻(併任)
マス・フォア・イノベーション連係学府 (併任)
職名
教授
連絡先
メールアドレス
プロフィール
・研究 – 数値流体力学、可視化、並列計算 ・教育 – 数値解析および演習、並列アルゴリズム、高性能並列計算法特論 ・業務 – スーパーコンピューターの運用、サポート ・ほか – 文部科学省科学技術試験研究委託事業、CREST、科研費、JHPCN、HPCIコンソーシアム理事

学位

  • 博士(工学)

経歴

  • ■日産自動車株式会社 中央研究所 車両研究所 (H2-H13 車両空力性能、熱性能などの性能開発や生産技術に資する熱流体現象の研究とシミュレータ開発を担当。) ■理化学研究所 ものつくり情報技術統合化研究プログラム (H16-H18 シミュレータ・フレームワークの研究開発、実務向けの熱流体解析システムの開発、大規模並列計算技術、ボクセルベースのプリポストシステム開発など。) ■理化学研究所 知的財産戦略センター VCADシステム研究プログラム (H18-H23 シミュレータ・フレームワークの研究開発、実務向けの熱流体解析システムの開発、大規模並列計算技術、ボクセルベースのプリポストシステム開発など。) ■理化学研究所 計算科学研究機構 (H24-H30 可視化技術研究、流体解析の研究、および機構研究チーム運営。) ■理化学研究所計算科学センター(H30-、客員主幹研究員) ■理化学研究所光量子工学研究センター(H30-、客員研究員)   

    ■日産自動車株式会社 中央研究所 車両研究所 (H2-H13 車両空力性能、熱性能などの性能開発や生産技術に資する熱流体現象の研究とシミュレータ開発を担当。) ■理化学研究所 ものつくり情報技術統合化研究プログラム (H16-H18 シミュレータ・フレームワークの研究開発、実務向けの熱流体解析システムの開発、大規模並列計算技術、ボクセルベースのプリポストシステム開発など。) ■理化学研究所 知的財産戦略センター VCADシステム研究プログラム (H18-H23 シミュレータ・フレームワークの研究開発、実務向けの熱流体解析システムの開発、大規模並列計算技術、ボクセルベースのプリポストシステム開発など。) ■理化学研究所 計算科学研究機構 (H24-H30 可視化技術研究、流体解析の研究、および機構研究チーム運営。) ■理化学研究所計算科学センター(H30-、客員主幹研究員) ■理化学研究所光量子工学研究センター(H30-、客員研究員)

  • ■東京大学 大学院工学系研究科 機械工学専攻 助教授 (H13-H16 流体力学、数値計算、可視化研究に従事。インテリジェントモデリングラボラトリーの運営、修士課程学生の指導。) ■上智大学理工学部 (H14-H19 集中講義「ビジュアリゼーション」を担当。) ■北海道大学 大学院工学研究科人間機械システムデザイン専攻 客員准教授 (H17-H23 流体力学の生体工学への応用研究。) ■東京大学 生産技術研究所 (H23-H24 文部科学省HPCI戦略分野4「次世代ものづくり」の研究推進。) ■北海道大学 大学院工学研究院 客員教授 (H23-H25 大規模並列流体計算の研究。) ■神戸大学大学院 システム情報学研究科 計算科学専攻 客員教授 (H24-H27 大規模シミュレーション科学、文部科学省HPCI戦略分野4「次世代ものづくり」の研究推進。) ■和歌山大学大学院 システム工学研究科 客員教授 (H25-H27 計算科学分野の研究。) ■東京大学 生産技術研究所 客員教授 (H26-現在 大規模計算機科学の研究。)   

研究テーマ・研究キーワード

  • 研究テーマ: 機械学習による乱流解析手法の再構築

    研究キーワード: 深層学習、LES乱流モデル、数値流体力学

    研究期間: 2018年10月 - 2020年10月

  • 研究テーマ: In-situ / In-transit 可視化/データ処理基盤の研究開発

    研究キーワード: 可視化システム、並列処理、ユーザ利便性、リモート処理

    研究期間: 2018年4月 - 2023年3月

  • 研究テーマ: 深層学習を用いたデータからの自然法則の発見

    研究キーワード: 深層学習、遺伝的プログラミング、Lasso

    研究期間: 2017年4月 - 2020年10月

  • 研究テーマ: 上流設計システム技術の研究開発

    研究キーワード: アイデア創出、気づき

    研究期間: 2016年10月 - 2018年3月

  • 研究テーマ: AR, VR技術を用いた実世界と仮想世界とのインタラクション

    研究キーワード: HMD, UI

    研究期間: 2016年4月 - 2018年3月

  • 研究テーマ: 時間並列計算法の研究

    研究キーワード: 時間方向マルチグリッド、Parareal法

    研究期間: 2015年10月 - 2022年10月

  • 研究テーマ: シミュレーション実行支援環境の構築

    研究キーワード: ワークフロー、データ管理、マルチプラットフォーム、エコシステム

    研究期間: 2012年10月 - 2020年10月

  • 研究テーマ: 大規模並列格子生成法の研究

    研究キーワード: CADデータ、幾何、CFD

    研究期間: 2010年10月 - 2018年3月

  • 研究テーマ: 大規模並列可視化システムの技術開発

    研究キーワード: ソートラスト型画像重畳、レイトレーシング、マルチプラットフォーム、データモデル

    研究期間: 2003年4月 - 2020年3月

  • 研究テーマ: 複雑形状周りの熱流体流れシミュレータの開発

    研究キーワード: 直交格子、格子生成

    研究期間: 1996年4月 - 2026年12月

受賞

  • Honorable Mention Award

    2022年7月   ChinaVis 2022   ChinaVis2022に投稿した論文「ESRGAN-Based Visualization for Large-Scale Volume Data」がHonorable Mention Awardを受賞した。

  • Excellent award, Poster presentation student paper award

    2019年12月   ISNST 2019 sterring committee   International Symposium on Novel and Sustainable Technology 2019にて発表したポスター、Numerical Study of Air Flow Characteristics in a Compact Cyclone Separator for Fuel Cell Vehiclesの内容に対する受賞

  • 第24回計算工学講演会 ベストペーパーアワード

    2019年9月   日本計算工学会   研究内容が計算工学の進展に寄与したため。

  • 日本機械学会流体工学部門フロンティア表彰

    2018年11月   一般社団法人日本機械学会   流れ場の大規模シミュレーション解析,ならびに本解析に必要な高性能並列計算手法の発展において優れた業績を多数挙げ,計算流体工学分野の発展において先駆的,主導的な役割を果たしてきた.

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    流れ場の大規模シミュレーション解析,ならびに本解析に必要な高性能並列計算手法の発展において優れた業績を多数挙げ,計算流体工学分野の発展において先駆的,主導的な役割を果たしてきた.

  • ベストリサーチアワード

    2017年9月   公益社団法人日本生体医工学会   生体医工学シンポジウムベストリサーチアワード

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    嗅覚動作時の鼻腔内流れのボクセルシミュレーションにより、鼻腔形状が流れに及ぼす影響や熱交換についての輸液な知見が得られた。

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論文

  • Error-bounded Scalable Parallel Tensor Train Decomposition 査読 国際誌

    #Shiyao Xie, Akinori Miura, @Kenji Ono

    25th Workshop on Advances in Parallel and Distributed Computational Models to be held in conjunction with 37th IEEE International Parallel and Distributed Processing Symposium IPDPS May 15-19, 2023, St. Petersburg, Florida, USA   2023年5月

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    記述言語:英語   掲載種別:研究論文(国際会議プロシーディングス)  

  • A Scalable Parallel Partition Tridiagonal Solver for Many-Core and Low B/F Processors 査読 国際誌

    Mitsuda, T; Ono, K

    2022 IEEE 36TH INTERNATIONAL PARALLEL AND DISTRIBUTED PROCESSING SYMPOSIUM WORKSHOPS (IPDPSW 2022)   860 - 869   2022年6月   ISSN:2164-7062 ISBN:978-1-6654-9747-3

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    記述言語:英語   掲載種別:研究論文(国際会議プロシーディングス)   出版者・発行元:Proceedings - 2022 IEEE 36th International Parallel and Distributed Processing Symposium Workshops, IPDPSW 2022  

    Tridiagonal systems are among the most fundamental computations in science, engineering, and mathematics, and one solver used in such systems is Tree Partitioning Reduction (TPR), which is a divide-and-conquer method that solves large-scale linear equations by dividing them and then computing the parts in parallel within different local memory threads. Herein, we propose an improved TPR algorithm that has a parallel cyclic reduction flavor, with which we reduced the number of algorithm steps by approximately half while simultaneously increasing arithmetic intensity and cache reusability. A performance evaluation conducted on an Intel Skylake-SP microprocessor showed a high hit ratio for the L1 cache and that our solver was as much as 31 times faster on 32 threads for 262144 equations. In the case of a Nvidia Tesla P100 GPU, our method processed 10 MRow/s more than TPR and cuSPARSE.

    DOI: 10.1109/IPDPSW55747.2022.00142

    Web of Science

    Scopus

  • Efficient compressed database of equilibrated configurations of ring-linear polymer blends for MD simulations 査読 国際誌

    @Hagita, Katsumi, @Murashima, Takahiro, @Ogino, Masao, @Omiya, Manabu, @Ono, Kenji, @Deguchi, Tetsuo, @Jinnai, Hiroshi and @Kawakatsu, Toshihiro

    Scientific Data   9 ( 40 )   2022年2月

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    記述言語:英語   掲載種別:研究論文(学術雑誌)  

    To effectively archive configuration data during molecular dynamics (MD) simulations of polymer systems, we present an efficient compression method with good numerical accuracy that preserves the topology of ring-linear polymer blends. To compress the fraction of floating-point data, we used the Jointed Hierarchical Precision Compression Number - Data Format (JHPCN-DF) method to apply zero padding for the tailing fraction bits, which did not affect the numerical accuracy, then compressed the data with Huffman coding. We also provided a dataset of well-equilibrated configurations of MD simulations for ring-linear polymer blends with various lengths of linear and ring polymers, including ring complexes composed of multiple rings such as polycatenane. We executed 109 MD steps to obtain 150 equilibrated configurations. The combination of JHPCN-DF and SZ compression achieved the best compression ratio for all cases. Therefore, the proposed method enables efficient archiving of MD trajectories. Moreover, the publicly available dataset of ring-linear polymer blends can be employed for studies of mathematical methods, including topology analysis and data compression, as well as MD simulations.

    DOI: https://doi.org/10.1038/s41597-022-01138-3

  • 遺伝的プログラミングによる支配方程式の推定 査読

    @小野謙二,@古賀壱成

    Transactions of JSCES   2020年11月

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    記述言語:日本語   掲載種別:研究論文(学術雑誌)  

    DOI: https://doi.org/10.11421/jsces.2020.20201004

  • Effective Pre-processing of Genetic Programming for Solving Symbolic Regression in Equation Extraction 査読 国際誌

    Issei Koga, Kenji Ono

    Communications in Computer and Information Science   1040   89 - 103   2019年8月

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    記述言語:英語   掲載種別:研究論文(学術雑誌)  

    Estimating a form of equation that explains data is very useful to understand various physical, chemical, social, and biological phenomena. One effective approach for finding the form of an equation is to solve the symbolic regression problem using genetic programming (GP). However, this approach requires a long computation time because of the explosion of the number of combinations of candidate functions that are used as elements to construct equations. In the present paper, a novel method to effectively eliminate unnecessary functions from an initial set of functions using a deep neural network was proposed to reduce the number of computations of GP. Moreover, a method was proposed to improve the accuracy of the classification using eigenvalues when classifying whether functions are required for symbolic regression. Experiment results showed that the proposed method can successfully classify functions with over 90{\%} of the data created in the present study.

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書籍等出版物

  • データサイエンス時代の科学技術 データをどのように可視化するか?

    Kenji Ono(担当:共著)

    近代科学社  2020年1月 

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    担当ページ:175-186   記述言語:日本語   著書種別:一般書・啓蒙書

講演・口頭発表等

  • Scalable Direct-Iterative Hybrid Solver for Sparse Matrices on Multi-Core and Vector Architectures 国際会議

    Kenji Ono, Toshihiro Kato, Satoshi Ohshima, Takeshi Nanri

    International Conference on High Performance Computing in Asia-Pacific Region  2019年12月 

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    開催年月日: 2020年1月

    記述言語:英語   会議種別:口頭発表(一般)  

    開催地:Fukuoka   国名:日本国  

    In the present paper, we propose an efficient direct-iterative hybrid solver for sparse matrices that can derive the scalability of the latest multi-core, many-core, and vector architectures and examine the execution performance of the proposed SLOR-PCR method. We also present an efficient implementation of the PCR algorithm for SIMD and vector architectures so that it is easy to output instructions optimized by the compiler. The proposed hybrid method has high cache reusability, which is favorable for modern low B/F architecture because efficient use of the cache can mitigate the memory bandwidth limitation. The measured performance revealed that the SLOR-PCR solver showed excellent scalability up to 352 cores on the cc-NUMA environment, and the achieved performance was higher than that of the conventional Jacobi and Red-Black ordering method by a factor of 3.6 to 8.3 on the SIMD architecture. In addition, the maximum speedup in computation time was observed to be a factor of 6.3 on the cc-NUMA architecture with 352 cores.

  • データを記述する方程式の推定

    Kenji Ono, Issei Koga

    第24回計算工学講演会  2019年5月 

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    開催年月日: 2019年5月

    記述言語:日本語   会議種別:口頭発表(一般)  

    開催地:Saitama   国名:日本国  

    With advances in computers, observation, and simulation technology, it becomes an era when a large amount of data is generated, and it is becoming more important to find out the meaning and knowledge contained in the data. In this paper, we formulated the process of finding the equation describing the given data as a symbolic regression problem. In the proposed method, "partial differential function" is introduced into genetic programming to generate partial differential equations automatically, and the generated equations and data are compared and evaluated to automatically distill equations with less error. We conducted numerical experiments to estimate the governing equation from the fluid simulation data and evaluated the validity of the proposed method. As a result, the original equation was obtained with high probability, and it was found that the proposed method is effective even when it contains noise.

  • Building the Performance Model of Parareal Method 国際会議

    Seigo Imamura, Mikio Iizuka, Kenji Ono, Mitsuo Yokokawa

    28th International Conference on Parallel Computational Fluid Dynamics Parallel CFD2016  2016年5月 

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    開催年月日: 2016年5月

    記述言語:英語   会議種別:口頭発表(一般)  

    開催地:Kobe   国名:日本国  

  • Convergence Rate of Parareal Method with Modified Newmark-Beta Algorithm for 2nd-Order ODE 国際会議

    Mikio Iizuka, Kenji Ono

    17th SIAM Conference on Parallel Processing for Scientific Computing  2016年4月 

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    開催年月日: 2016年4月

    記述言語:英語   会議種別:口頭発表(一般)  

    開催地:Paris   国名:フランス共和国  

  • DNAの幾何学的構造がヌクレオソームに 及ぼす影響

    #萩原拓海, @小野謙二, @樋口祐次

    第38回分子シミュレーション討論会  2024年12月 

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    開催年月日: 2024年12月

    記述言語:日本語   会議種別:口頭発表(一般)  

    開催地:福井県県民ホール, 福井   国名:日本国  

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MISC

  • モデリングに役立てる数式発見

    Kenji Ono

    計算工学   2019年11月

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    記述言語:日本語  

  • In Situ Visualization for Computational Science (Dagstuhl Seminar 18271)

    Kenji Ono, Hank Childs

    (Schloss Dagstuhl--Leibniz-Zentrum fuer Informatik)   2019年2月

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    記述言語:英語  

    In situ visualization, i.e., visualizing simulation data as it is generated, is an emerging processing paradigm in response to trends in the area of high-performance computing. This paradigm holds great promise in its ability to access increased spatio-temporal resolution and leverage extensive computational power. However, the paradigm is also widely viewed as limiting when it comes to exploration-oriented use cases and further will require visualization systems to become more and more complicated and constrained. Additionally, there are many open research topics with in situ visualization. The Dagstuhl seminar 18271 "In Situ Visualization for Computational Science" brought together researchers and practitioners from three communities (computational science, high-performance computing, and scientific visualization) to share interesting findings, to identify lines of open research, and to determine a medium-term research agenda that addresses the most pressing problems. This report summarizes the outcomes and findings of the seminar.

所属学協会

  • IEEE

  • 一般社団法人 日本流体力学会

  • 一般社団法人 日本機械学会

  • 一般社団法人 日本計算工学会

  • 一般社団法人 情報処理学会

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委員歴

  • 一般社団法人HPCIコンソーシアム   監事   国内

    2022年4月 - 2024年3月   

  • 日本学術会議総合工学委員会   運営委員   国内

    2021年3月 - 2024年3月   

  • 日本学術会議総合工学委員会   総合工学委員会科学的知見の創出に資する可視化分科会可視化の新パラ ダイム策定小委員会   国内

    2021年3月 - 2024年3月   

  • HPCIセキュリティインシデント即応委員会   委員長   国内

    2020年6月 - 2020年3月   

  • 一般社団法人HPCIコンソーシアム   理事   国内

    2020年5月 - 2022年3月   

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学術貢献活動

  • HPCI計画推進委員会 システム検討ワーキングループ 委員

    役割:審査・評価

    文部科学省研究振興局  2021年4月 - 2023年3月

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    種別:審査・学術的助言 

  • HPCI計画推進委員会「富岳」課題推進ワーキンググループ 委員

    役割:審査・評価

    文部科学省研究振興局  2020年12月 - 2024年12月

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    種別:審査・学術的助言 

  • International Program Committee 国際学術貢献

    SC20 ISAV 2020  ( Atlanta, GA UnitedStatesofAmerica ) 2020年11月

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    種別:大会・シンポジウム等 

  • Topic organizer 国際学術貢献

    ASME - JSME - KSME Joint Fluids Engineering Conference 2019  ( San Francisco, CA UnitedStatesofAmerica ) 2019年7月 - 2019年8月

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    種別:大会・シンポジウム等 

  • Scientific Committee 国際学術貢献

    Parallel in Time Workshop  ( Germany ) 2019年7月 - 2023年6月

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    種別:大会・シンポジウム等 

    参加者数:50

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共同研究・競争的資金等の研究課題

  • NEDO 大型風洞設備による浮体式風車ウエイク現象の評価技術の研究開発

    2023年4月 - 2025年3月

    NEDO 

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    担当区分:研究分担者 

    九州大学応用力学研究所が保有する大型風洞設備を用いて浮体式風車特有のウエイク現象とその相互干渉現象の正確な理解、およびそれらの予測評価技術の研究開発を実施する

  • RIAM-COMPACT の後流モデルの検証

    2023年4月 - 2024年3月

    共同研究

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    担当区分:研究代表者  資金種別:その他産学連携による資金

  • 風力発電の調査開発・O&M の高度化に向けた革新的解 析・評価技術の開発 「大型風洞設備による浮体式風車ウエイク現 象の評価技術の研究開発」

    2023年 - 2025年

    NEDO先導研究プログラム/新技術先導研究プログラム

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    担当区分:研究分担者  資金種別:受託研究

  • 大型風洞設備による浮体式風車ウエイク現象の評価技術の研究開発

    2023年 - 2024年

    NEDO先導研究プログラム/エネルギー・環境新技術先導研究プログラム

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    担当区分:研究分担者  資金種別:受託研究

  • In-Situ 方程式推定を用いたサロゲートモデル構築の研究

    2022年4月 - 2025年3月

    JSPS 

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    担当区分:研究代表者 

    シミュレーション技術のIn-Situ 処理とデータ駆動型アプローチである Equation Discovery を組み合わせて、低計算負荷な代理モデル(サロゲートモデル)を見いだす研究を推進する

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教育活動概要

  • 現在、下記の講義を担当している。
    ・「数値解析」 (理学部物理学科情報理学コース対象)
    ・「数値解析演習」 (理学部物理学科情報理学コース対象)
    ・「並列アルゴリズム」(理学部物理学科情報理学コース対象)
    ・「高性能並列計算法特論」(修士対象)
    ・「オートモーティブ人間科学概論」分担(修士対象)

    なお、東京大学工学系研究科においては、「数値熱流体工学」を分担担当している。

担当授業科目

  • 計算機シミュレーション特論Ⅱ

    2023年12月 - 2024年2月   冬学期

  • Computer Simulation II

    2023年12月 - 2024年2月   冬学期

  • 情報理工学論議Ⅱ

    2023年10月 - 2024年3月   後期

  • 情報理工学論述Ⅱ

    2023年10月 - 2024年3月   後期

  • 情報理工学演示

    2023年10月 - 2024年3月   後期

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FD参加状況

  • 2022年1月   役割:参加   名称:【シス情FD】シス情関連の科学技術に対する国の政策動向(に関する私見)

    主催組織:部局

  • 2020年11月   役割:参加   名称:マス・フォア・イノベーション卓越大学院について

    主催組織:部局

  • 2017年2月   役割:企画   名称:メニーコア環境における大規模CFDコードの計算技術開発

    主催組織:部局

  • 2016年10月   役割:参加   名称:九州大学における男女共同参画の取り組み

    主催組織:全学

他大学・他機関等の客員・兼任・非常勤講師等

  • 2020年  国立情報学研究所  区分:客員教員  国内外の区分:国内 

    学期、曜日時限または期間:4/1 ~ 3/31の間、月1回

  • 2020年  東京大学 生産技術研究所  区分:非常勤講師  国内外の区分:国内 

    学期、曜日時限または期間:4/1 ~ 3/31 の間、2日

  • 2020年  国立研究開発法人 理化学研究所 計算科学研究センター 運用技術部門 客員主幹研究員  区分:客員教員  国内外の区分:国内 

    学期、曜日時限または期間:4/1 ~ 3/31の間、3回

  • 2019年  国立情報学研究所  区分:客員教員  国内外の区分:国内 

    学期、曜日時限または期間:4/1 ~ 3/31の間、月1回

  • 2019年  東京大学 生産技術研究所  区分:非常勤講師  国内外の区分:国内 

    学期、曜日時限または期間:4/1 ~ 3/31 の間、2日

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社会貢献・国際連携活動概要

  • 特になし。

社会貢献活動

  • スーパコンピュータを用いたシミュレーションと可視化

    熊本県立済々黌高校  2016年10月

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    対象:幼稚園以下, 小学生, 中学生, 高校生

    種別:セミナー・ワークショップ

メディア報道

  • 放送大学「コンピュータとソフトウェア」(2018/4〜2022/3)の「モデル化とシミュレーション」の講義でインタービューを受ける。 テレビ・ラジオ番組

    NHKエデュケーショナル  2018年4月

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    放送大学「コンピュータとソフトウェア」(2018/4〜2022/3)の「モデル化とシミュレーション」の講義でインタービューを受ける。

  • 九大の新しいスーパーコンピュータITOシステムの紹介。 新聞・雑誌

    日刊工業新聞  2018年2月

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    九大の新しいスーパーコンピュータITOシステムの紹介。

  • 九大の新しいスーパーコンピュータITOシステムの紹介。 新聞・雑誌

    日本経済新聞  2018年1月

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    九大の新しいスーパーコンピュータITOシステムの紹介。

  • 九大の新しいスーパーコンピュータITOシステムの紹介。 新聞・雑誌

    日本経済新聞  2018年1月

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    九大の新しいスーパーコンピュータITOシステムの紹介。

  • 九大の新しいスーパーコンピュータITOシステムの紹介。 テレビ・ラジオ番組

    テレビ西日本  2018年1月

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    九大の新しいスーパーコンピュータITOシステムの紹介。

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海外渡航歴

  • 2003年1月 - 2003年5月

    滞在国名1:アメリカ合衆国   滞在機関名1:ワシントン大学応用物理研究所

  • 2003年1月 - 2003年2月

    滞在国名1:アメリカ合衆国   滞在機関名1:University of California at Davis

学内運営に関わる各種委員・役職等

  • 2020年4月 - 2022年3月   センター センター長

  • 2019年4月 - 2023年3月   センター 情報基盤研究開発センター附属汎オミクス計測・計算科学センター長

  • 2018年4月 - 2020年3月   センター 情報基盤研究開発センター長

  • 2017年4月 - 2018年3月   センター 情報基盤研究開発センター 副センター長

  • 2017年4月 - 2018年3月   センター 情報基盤研究開発センター HPC事業室 事業室長

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