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PR提供：理化学研究所計算科学研究センター

すべての科学者がAIを活用した研究を。「富岳」を用いて『AI for Science』を推進する理化学研究所

画像⑤従来のAIの研究とAI for Scienceの研究の違い

AI for Scienceは実験やシミュレーション結果を使いながら再学習する仕組みが不可欠。リアルタイムで膨大なデータを処理するためにはメモリ帯域とネットワーク性能がカギ

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京をはじめとする日本勢もTOP500に代表されるランキングの上位に多く入ることで注目を集めるほか、人工知能(AI)やディープラーニングでも活用が進むなど、さまざまな用途で活用されるようになったスーパーコンピュータに関わるホットな話題を詳細な説明付きで紹介します。