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ナノカーボンコンポジット用シミュレータ

Soft Blends Analyzer Ver.1.0 略称 SOBA Ver. 1.0

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超先端材料超高速開発基盤技術プロジェクト（超超PJ）シミュレータ公開説明会産総研臨海副都心センター 2019年4月12日

本田隆先端素材高速開発技術研究組合(ADMAT) 技術部

ADMAT：本田隆

シミュレータの開発者

https://i.aist.go.jp/webc/prdep/ccdev/data/mark/logo/index.html

シミュレータ概要

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公開されている、OCTAエンジンをPythonスクリプト言語によりラップし、さらに新機

能を追加し、機械学習への情報提供を容易にしたナノカーボンコンポジット用Pythonシミュレーション・プラットフォームであり、フィラーが存在する様々な高分子溶融体の相分離構造をシミュレート可能としたものです。

（１）０次元フィラー充填系のシミュレーション技術開発粒子形状に近い形状をもったフィラー

（２）１次元フィラー充填系のシミュレーション技術開発紐状の形状をもったフィラー。CNTもこの範疇に入る。

（３）２次元フィラー充填系のシミュレーション技術開発平面状の形状をもったフィラー

（４）剛直性高分子計算機能の技術開発CNTは剛直性をもった繊維状の物質。

（５）フィラー用並列計算の技術開発MPI並列

（６）超並列計算技術高度化の技術開発MPU(MPI＋GPGPU）並列


主な機能

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物理シミュレーション：電流


想定用途

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シミュレータの基礎理論等の背景

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B

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1)}({ rrrrrrr

Path integral

Segment density

Entropy of the chain conformation

Free energy of the system


応用例


設計の概念

SOBAの実体は4種類のPythonライブラリ

soba, sobagpu, sobampi, sobampu

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PythonSOBA

COGNACSUSHI

MachineLearning


応用例

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超先端材料超高速開発基盤技術プロジェクト（超超PJ）シミュレータ公開説明会産総研臨海副都心センター 2019年4月12日Python MPI計算でのズーミング


応用例

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超先端材料超高速開発基盤技術プロジェクト（超超PJ）シミュレータ公開説明会産総研臨海副都心センター 2019年4月12日MPI計算でのズーミングの結果


応用例

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超先端材料超高速開発基盤技術プロジェクト（超超PJ）シミュレータ公開説明会産総研臨海副都心センター 2019年4月12日COGANCのコントロール


応用例

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Particles, fibers and hexahedronssystem size 1283 ,A10B10, Particle:r =2, nP =10,466, Fiber: r =2, l =100, nF =105, Hexahedron: 120×120×2, nH=3, FlatMPI 512core Parallel calculation

フィラー充填系大規模計算例


応用例

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ジブロック・コポリマーミクロ相分離の自由界面

高温領域

TSUBAME3P100×64枚

SCF(MPI+GPGPU）計算の例


応用例

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DIP A/B blend:512 DIP（C/D r=2）、System size=64^3, Mesh size =128^3,

N=10 , χAB= 1, χAC=2, χBD=2, α=2, De=0.02

64 core Flat MPI 1 core + 1 GPGPU(P100)

球状粒子と相分離構造の同時最適化


応用例

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DIP A/B blend:64 DIP（C r=2）、System size=32^3, Mesh size =64^3,

N=10 , χAC=1, α=4, De=0. 2 1 GPGPU(GP100)

球状粒子と相分離構造の同時最適化


応用例

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• LJ球10万粒子のLJ球のMD結果より各密度10,000枚画像抽出

•DLで教育した後、1000枚の画像で密度を予測させる

TFはGPGPU用を利用、CIFAR-10(飛行機，機車，鳥，猫，

鹿，犬，蛙，馬，船，トラックの認識標準問題）用

Kerasスクリプト流用

深層学習：MDの結果を学習させ密度を予測


応用例

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メモリーを多用 GPUでないとDLは無理データの読み込みに時間がかかる。教育時間：20分読み込み時間：40分

学習途中GPUが稼働


応用例

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超先端材料超高速開発基盤技術プロジェクト（超超PJ）シミュレータ公開説明会産総研臨海副都心センター 2019年4月12日教育後の推定結果


応用例

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超先端材料超高速開発基盤技術プロジェクト（超超PJ）シミュレータ公開説明会産総研臨海副都心センター 2019年4月12日教育後の推定結果


応用例

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超先端材料超高速開発基盤技術プロジェクト（超超PJ）シミュレータ公開説明会産総研臨海副都心センター 2019年4月12日SOBAへの他のプログラムの登録


動作環境

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※ コンパイル必須配布ソースコードOCTA(http://octa.jp/ )に含まれるソースコード・インターフェースライブラリC++のBoostライブラリC++コンパイラAnaconda3(Python3)環境

並列化MPI、GPGPU（CUDA)環境

DLGPGPU、Tensorflow-gpu

※動作するOSWindows1 0およびLinux(Ubuntu16.04推奨）

※実行環境Python3環境が必要。GOURMET term でも実行可能SOBAはPython用ライブラリpyd(WIndows10)、so（Linux)として配布されます。


ライセンス・配布方式

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利用規約は「OCTA の利用規約」に準拠する。次の各号の条件を全て満たす場合、自由に改良することができる。（１）改良したコードの公開・再配布の報告（２）改良したOCTAシリーズ公開の承認（３）営利の目的で関係コードを作成する場合の承認（４）改良したコードの利用条件の明示

OCTA BBS （http://octa.jp) 掲示板トップ/Downloads/OCTA8.3U2M/Soft Blends Analyzer (SOBA) version 1.0


http://octa.jp/

まとめ

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• SOBAは粗視化シミュレーションと機械学習を連携するPythonプラットフォームです。

•最新のソフトウエア設計技術を導入しており、これからのトレンドとなるユーザーインターフェースを提供します。

• SOBAを利用すると、Pythonの利用方法と機械学習の利用方法が同時に身に付きます。

•非常に使い勝手のよいソフトウエアです。


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