「 第1回インサイトデータサイエンスカンファレンス 」のご案内

「 第1回インサイトデータサイエンスカンファレンス 」のご案内
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【日 時】 令和元年8月5日 13:00-17:00
【場 所】 近畿大学東京センター
【主 催】 株式会社インサイト
【参加費】 無料
【定 員】 36名
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詳細はこちらhttp://www.meshman.jp/seminar/DSconference1st.html
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この度はインサイトデータサイエンスカンファレンスと
題しまして、弊社で開催して参りましたデータサイエンス勉強会の
成果を総括する意味と、勉強会のテーマの中で殆ど触れていない
深層学習について補う意味で、講師の先生方をお招きして

弊社の勉強会は主に製造業や建設業において
「データ同化」を実用化する事を目指して
必要な基礎的な知識を習得していこうと言う目的で始め、
幅広い分野の方々のご参加を頂きました。
今回のカンファレンスで対象とする聴講者は、
機械学習や深層学習を業務に取り入れたいと考え或る程度調べたり勉強したりしているが、
適用対象の選定、実務への適用方法の決定にお困りの方と考えております。

タイムテーブル

13:00~ 開会挨拶 (インサイト技術顧問 和田先生)
13:15~ 中林靖 東洋大学教授
■「AIの諸問題への適用とデータ収集技法」
13:55~  荻野正雄 大同大学准教授
■「粒子初期配置のためのクラスタリング
アルゴリズムや深層強化学習の応用」
14:35~ 弊社社長 三好昭生
■「チュートリアル-データ同化の為の
ベイズ統計学の基礎」
15:15~ 休憩
15:25~  株式会社HPCテック奥山様 (ハードウェアのトレンド)
■「データサイエンスを取りまく最近の高速計算機」
16:05~ 和田義孝 近畿大学教授
 ■「機械学習を援用した構造解析のための
学習用データ設計」
16:45~  閉会挨拶
17:00 終了

★皆様のご参加をお待ちしております★
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ーー<株式会社インサイトについて>---

株式会社インサイトは今年で創立20周年。ベンチャー企業育成のため東京大学につくられたインテリジェント・モデリング・ラボラトリー(IML)から誕生しました。「設計用大規模計算力学システムの開発プロジェクト ( 通称 ADVENTURE) 」(日本学術振興会未来開拓学術研究推進事業「計算科学」分野プロジェクト)等、大学と連携した様々なプロジェクトに参加しました。そこで得た最先端の技術を一般にも利用し易いソフトウェアに変換して提供すること、また、プログラミング技術や解析技術などの分野で質の高い知識を広く一般に提供することで社会に貢献していきたいと考えています。大学からの技術移転の便宜を考慮して、オフィスは東京大学の赤門前にあります。
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▼ホームページ
http://www.meshman.jp/
▼Twitter

▼セミナーカレンダー
http://www.meshman.jp/seminar/schedule2018_2019.pdf
▼大きさの異なる粒子をランダムに配置するソフトウェア
最先端をカスタマイズするメッシュマンシリーズ
http://www.meshman.jp/meshman/ParticlePacking.html

第12回ADVENTURE定期セミナー

開催要項

【日 時】 6月13日(木) 13:00 – 17:20
【場 所】  東京大学 工学部8号館 地下1階 85講義室
【参加資格】どなたでも参加できます
【受講料】  20,000円 (一般)/5,000円 (学割)
懇親会費:1,000円
【お問い合わせ・お申込み】 advseminar@meshman.jp
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開催趣旨

今回の定期セミナーはADVENTURE_Magneticの開発と応用と題し、ADVENTURE_Magnetic、特に静磁場の領域分割解析の基礎事項の解説から最新モジュールのご紹介まで充実した内容になっております。

セミナー後に場所を移動して有料懇親会を予定しておりますのでこちらも是非、ご参加ください。
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【プログラム】

1 13:00-13:10 開会の挨拶
ADVENTUREプロジェクトリーダー
東京大学大学院工学系研究科 教授 吉村 忍
2 13:10-14:00
ADVENTUREとポスト「京」プロジェクト
東京大学大学院工学系研究科 教授 吉村 忍
現在開発が進められているエクサスケールスパコン「ポスト京」のための9つの重点課題プロジェクトにおいて様々なシミュレーションコードの開発が進められています。本講座では、重点課題6のサブ課題A「燃焼器・ガス化炉」における燃焼流-伝熱-熱応力連成解析、及びサブ課題C「洋上風力発電」における流体-構造-疲労損傷連成解析での、ADVENTUREモジュールの役割についてご紹介します。
3 14:00-14:50
静磁場の領域分割解析の要点
九州大学 名誉教授 金山 寛
平成における大規模(線形)静磁場解析用の前処理手法の開発研究を振り返り基礎的な事項の復習を行う。
1.線形静磁場における2つの定式化
〈1・1〉 H法
〈1・2〉 A法と電流補正
〈1・3〉 ネデレック要素(辺要素)
〈1・4〉 線形静磁場における有限要素法近似
2.A法の定式化と領域分割法
3.インターフェイス問題とその前処理方法
4. ADVENTURE_Magneticのデフォールト前処理
(diag)とBDD-DIAG
14:50-15:05 休憩
4 15:05-15:50
ADVENTURE_MagneticおよびWindows版の最新動向
八戸工業大学工学部機械工学科 講師 杉本 振一郎
開発中のADVENTURE_Magnetic最新版は、1,300億自由度の準定常解析に成功しています。また、回転機の解析に本格的にスーパーコンピュータを利用できるようになり、計算時間を500分の1以下にすることに成功しました。本講演では、ADVENTURE_Magneticの最新動向、新たに公開するADVENTURE_Magnetic_on_Windows Ver.0.3bについて紹介します。
5 15:50-16:35
ADVENTURE_FullWave・
波動音響解析モジュール; ADVENTURE_Sound

宮崎大学工学部電気システム工学科 准教授 武居 周
今年の春にリリースしました新モジュール:ADVENTURE _Sound、および今年度リリース予定ADVENTURE_Fullwaveについて解説します。本モジュールで扱うことができる波動現象は、一般的に数値シミュレーションの実施に要する計算時間やメモリ量が多大であるため困難です。これらのモジュールでは階層型領域分割法による並列化を中心とする技術開発により、これまで困難であった大空間の波動解析が実用時間内に可能とします。セミナーでは両モジュールの概要、原理、使用方法等についてお話し致します。

1. 波動音響解析コード:ADVENTURE_Soundについて
〈1.1〉 概要
〈1.2〉 扱う方程式について
〈1.3〉 解析機能紹介
1.3.1 定常解析
1.3.2 非定常解析
1.3.3 精度検証結果について
〈1.4〉 数値例の紹介

2. 高周波電磁界解析コード:ADVENTURE_Fullwaveについて
〈2.1〉 概要
〈2.2〉 扱う方程式について
〈2.3〉 解析機能紹介
2.3.1 定常解析
2.3.2 非定常解析(開発中)
2.3.3 精度検証結果について
〈1.4〉 数値例の紹介
3. その他
〈3.1〉 想定しているユーザー
〈3.2〉 おすすめの使用方法
〈3.3〉 今後のリリース予定等

6 16:35-17:15
MagneticのWindows版の実際
株式会社インサイト 研究開発部主査 淀 薫
ADVENTURE_Magnetic_on_Windowsは、WindowsでADVENTURE_Magneticによる電磁場解析を簡単に行えるようにしたモジュールです。ADVENTURE_Magnetic_on_Windowsの最新版を使って、インストールからサンプル例題の解析、ParaViewによる可視化までの一連の手順を実演しながらご紹介します。
7 17:15-17:20
閉会の挨拶
九州大学 名誉教授 金山 寛

セミナー後に場所を移動して有料懇親会を予定しておりますので こちらも是非、ご参加ください。

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◆詳細 :ADVENTUREホームページ
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ADVENTUREプロジェクトとは

正式名称:「設計用大規模計算力学システムの開発プロジェクト 」日本学術振興会 未来開拓学術研究推進事業の一環としてスタートした、ライセンスフリーかつオープンソースの大規模並列CAEシステムADVENTUREの保守・ 開発・無料公開を行っている産学連携プロジェクトです。

★ADVENTURE:
ADVanced ENgineering analysis Tool for Ultra large REal world

データサイエンス勉強会[自己組織化マップ](無料!)4月12日(金):ML_05

CAE技術者向けデータサイエンス勉強会
テーマ:自己組織化

日時:4月12日(金)13:20~16:50
場所:インサイト会議室(東大赤門前)
(4名を超える場合: 礫川地域活動センター)
お問い合わせは support@meshman.jp(総務部 三好)まで。

■ 内容(1月25日、2月28日開催と同内容です)
*SOM(Self OrganizingMap)利用の目的
*深層学習におけるデータの選別と分類
*SOMの特徴・理論
*競合学習とは
*適用事例、アルゴリズム
*ラベリングとその注意点
*適用事例
*実装方法

*皆様のご参加、お待ちしております*

インサイトの講習会スケジュールはこちらから↓
http://www.meshman.jp/seminar/schedule2018_2019.pdf

データサイエンス勉強会[カルマンフィルタ](無料!)3月22日(金):ML_04

CAE技術者向けデータサイエンス勉強会
テーマ:カルマンフィルタ

日時:3月22日日(木)13:20~16:50
(21日→22日に変更させて頂きました。)
場所:インサイト会議室(東大赤門前)
(4名を超える場合: 礫川地域活動センター)
お問い合わせは support@meshman.jp(総務部 三好)まで。

■ カルマンフィルタ
13:20~ データサイエンスについて
13:30~ カルマンフィルタの概要
14:50~ CAEへの適用事例
15:20~ 実装方法
16:20~ 質疑、討論
16:50 終了

*皆様のご参加、お待ちしております*

インサイトの講習会スケジュールはこちらから↓
http://www.meshman.jp/seminar/schedule2018_2019.pdf

データサイエンス勉強会[自己組織化マップ](無料!)2月28日(木):ML_03

CAE技術者向けデータサイエンス勉強会
好評につき、テーマ:自己組織化マップ、を再度行います。

日時:2月28日(木) 13:20~16:50
場所:インサイト会議室(東大赤門前)
  (4名を超える場合:礫川地域活動センター)
お問い合わせは support@meshman.jp(総務部 三好)まで。

■ 自己組織化マップ
  ※内容は1月25日と同じです。
13:20~ データサイエンスについて
13:30~ 自己組織化マップの概要
14:50~ CAEへの適用事例
15:20~ 実装方法
16:20~ 質疑、討論
16:50 終了

*皆様のご参加、お待ちしております*

詳細↓
http://www.meshman.jp/seminar/seminar.html#datascience

ML_02:11/15(木)データサイエンス(ベイズ統計学)勉強会

11/15(木)のデータサイエンス(ベイズ統計学)勉強会の内容と時間割を以下の通りで予定します。

複数の方のご要望が有り、双方向の情報交換に付きましては、
弊社よりご提供した知識・情報をお聞き頂いた上で、質問やコメントが有ればお聞きしますと言う事にしました。

〇内容、時間割
•13:30~データサイエンスについて(勉強会の趣旨)
•13:40~ベイズ統計学の概要
•15:00~CAEへの適用事例
•15:30~実装方法
•16:30~質疑、討論
•17:00終了
で予定しております。

必要知識等(絶対条件では有りません)
・Python等のプログラミング言語を少しでも使用した経験が有る事
・確率・統計の話に心理的抵抗の無い方
・CAEの利用経験が有る事

ML_01:CAE技術者の為のデータサイエンス勉強会(無料)のお誘い

インサイトでは、シミュレーションと実験、運用現場での計測の融合を目指して、この度以下の通りデータサイエンス勉強会を開始する事としました。
勉強会の名の通り、一方的な講演ではなく双方向の情報交換となる事を目指します。堅苦しい会とはせずに気軽に参加出来る会としたいと思います。但し、十分な「熱意と問題意識」を持った人達を歓迎致します。
こんな事が出来るといいなと言う意見を積極的に募集したいと思います(そうは言っても最初から意見を持つのは難しいので熱意のみでも歓迎します)。最初の5回については以下の通り予定を立てました。
積極的な申し込みを歓迎します。申し込み要領を下記に示します。

(11/15)11月度CAE技術者の為のデータサイエンス勉強会(ベイズ統計学、無料)
(12/27)12月度CAE技術者の為のデータサイエンス勉強会(クラスター分析、無料)
(1/17)1月度CAE技術者の為のデータサイエンス勉強会(自己組織化マップ、無料)
→希望者が増えた為、1/25(金)に社外の会場に変更となりました。会場は東京都文京区の礫川地域活動センター 洋室Cです。
https://www.city.bunkyo.lg.jp/var/rev0/0155/4684/rekisen_community_center_guide.pdf

(2/21)2月度CAE技術者の為のデータサイエンス勉強会(MCMC、無料)
(3/21)3月度CAE技術者の為のデータサイエンス勉強会(カルマンフィルタ、無料)
13:30-17:00

CAE技術者の為のデータサイエンス勉強会申し込み要領

申し込み先:support@meshman.jp

受付担当:三好(総務部)
ご所属:
ご氏名:
ご連絡先:
定員は4名ですが、超える場合は都内に外部会場を確保します。

1級、2級直前合格対策講習会日程決定

2018年日本機械学会
計算力学技術者(固体力学分野)“直前”合格対策講習会の

日程が決まりました。

1級:12/4(火)、10(月)
2級:12/7(金)、14(金)

いずれも 10:00-17:00  2日間コースです。

(昼休み休憩1時間含む)

場所:インサイト本社

受講料: 63,770円(税込)

独学で勉強してきた方、最後に知識を整理するのに、最適です。

 

CAE技能講習会日程決定しました

CAE技能講習会(日本機械学会認定、付帯講習(技能編))の

代替講習会の今年度の日程が決まりました。

この講習会修了者は以下の2種類の特典を受ける事が出来ます。

  1. (社)日本機械学会の 計算力学技術者(CAE 技術者)初級認定を受ける資格を得ます。(但し(社)日本機械学会への認定申請手続き(及び手数料)が必要)。
    初級認定は「書類審査」のみで筆記試験はありません。
  2. (社)日本機械学会の 計算力学技術者(2級)(固体力学 分野の有限要素法解析技術者)の受験必須要件である「付帯講習(技能編)」が免除されます

当社の講習会を受講された方には「修了証」を当日発行致します。 (遠隔地受講を除く)

Skype受講や18:00以降、休日もご相談に応じます。

日程:  7/18(水)
7/25(水)
8/15(水)
8/22(水)
8/29(水)

時間: 14:00-17:30を基本とする
3時間30分
(相談に応じます )

講師1名

人数: 同時に4名迄

受講料20,570円 (税込み)

(オプション)
*18:00以降・休日:+2,500円
*skype講習:+2,500円
(2017年4月改定)

ADVENTURE_Solid 並列コア数スケーラビリーティーのテスト

Adventure Solid Ver.2.1による大規模解析モデルを使って、並列計算のCPUコア数スケーラビリティーを調べてみました。
用意した計算機はHPワークステーション Z820 , XEON E5-2680(8core, 2.7GHz, オーバードライブ3.5GHz) x 2, 256GBメモリです。
この計算機をWindows上でCINEBENCHを動かすと、以下のような計算速度となります。
      H/T    OD    CINEBENCH
計算スピード
     Yes    Yes      2038cb
Yes    No       1763cb
No     No       1392cb
(H/Tは ハイパースレッディング有無
、ODはCPUオーバードライブ有無)H/T 、ODの設定により、それなりに計算スピードが変わっていく様子がわかります。
今回のテストの目的は、Adventure Solidで並列計算させるときにCPUコア数スケーラビリティー(CPUコア数に従って、計算スピードが上がってゆくのか)、H/Tの影響を調べることにあります。
計算モデルは、Adventure HPからダウンロード可能なPantheonモデルです。BaseDistanceを20.0に設定してメッシュを作成すると
要素数 : 2522万個
節点数 : 3507万個 (自由度1億オーバー)
のメッシュモデルが出来上がります。このモデルを下面固定、自重による弾性応力計算を行います。
部分領域はCPUコア数にかかわらず、1領域あたりの要素数が312になるように設定しています。
Adventure Solidでは領域分割によるハイブリッド計算のため、1領域あたりの要素数を変えることにより、計算スピード、必要メモリ量が変化します。
詳細はAdventure Solidマニュアルをご覧ください。
並列計算の指定は、mpiexec -n ** advsolid-p で実行しています。
今回のメッシュモデルで標準BDD法繰り返し計算させると、215GBメモリが消費されていました。
Fig.1はH/Tをオフにした場合の計算時間のコア数依存性です。

は、マトリクス組み立てに要した時間、は、マトリクス組み立て+繰り返し計算時間(1×10-6以下で収束打ち切り)です。
このグラフを見ると、いろいろ興味深いことが理解できます。
1.(少なくとも弾性計算では)繰り返し計算よりもマトリクス組み立てに3倍ほどの時間が、かかっている。
2.総計算時間は単純に並列コア数に反比例しない。
3.ODの効果は、このように継続的な計算の場合にも効果がある。
4.グラフには載せていませんが、H/Tをオンにして32コアで計算させると16コアの場合よりも、少なくとも2倍以上の時間が必要でした。
次に繰り返し計算の1繰り返しあたりの時間を、コア数依存でプロットしたグラフがFig.2です。
5.(1繰り返しあたり)計算時間はコア数に応じて逆比例の関係にある。
6.ODの効果は、このように繰り返し計算の場合にも効果がある。
繰り返し計算では、きれいなコア数と逆比例した結果が、得られています。
Adventure Solidの領域分割BDD繰り返し計算では、コア数依存の並列計算スケーラビリティーに優れていることが、明白です。
このことは非線形などの大規模計算では、大きなメリットとなります。
マトリクス組み立て時間については、なぜ並列コア数に比例してスピードが上がってゆかないのか理由ははっきりとわかっていません。
考えられる理由として、領域分割の指定方法が適切でない、あるいは1CPUあたりのマルチコア並列(OpenMP)指定とマルチCPU間の並列(OpenMPI)指定の仕方(すなわちmpiexecのオプション指定)に一工夫必要なのかもしれません。
H/Tをオンにすると計算時間が増えてしなうのは、H/Tをオンにすると各コアの処理能力が異なり、静的負荷分散方式では、能力の高いコアの待機時間が生じてしまうためと推測されます。
プロセス並列動的負荷分散法(Advsolid-h)で、改善される可能性があると思われます。
いやあ、BDDの並列繰り返し計算早いですね。1億自由度超えモデルでも高々、1繰り返しあたり十数秒です。恐れ入りました。

簡単CAEソフト「Meshman」, CAEシステム開発をサポート