計算力学分野において生成人工知能を活用したプログラミング手法について紹介する。学習目的の簡単な問題から実用レベルのコード開発まで、ゼロからの新規開発や既存コードの不具合修正・機能拡張における生成人工知能の効果的な活用事例を示す。従来手法との単純比較は困難であるが、技術進歩が急速に進む現状において、開発者に求められる新たな資質や考え方について議論し、計算力学プログラミングの新しいアプローチを提案する。

理化学研究所 計算科学研究センターでは、スーパーコンピュータ「富岳」のユーザ支援に生成AI「AskDona」を活用し、自然対話によるサポートを実現しています。本講演では、RAGと生成AIを組み合わせた支援システムの運用成果と改良点、研究成果閲覧支援を含む応用展開、そしてAIによるHPC利用支援の今後の展望について紹介します。

AI研究の隆盛によりGPUを標準搭載するスーパーコンピュータが一般化し、シミュレーションにおいてもGPUの活用がより一層重要となる一方、CPU向けに開発されたレガシーコードのGPU移植は依然として大きな課題である。この課題を解決し得る有力な方法として、急速に発展しているコード生成AIの活用が挙げられる。本講演では2025年8月に公開された最新のAIモデルであるClaude Opus 4.1を使用したClaude Codeにより、MPI+OpenMPで並列化されたFortranベースの有限要素法アプリケーションGeoFEMを対象にGPU向けコード生成を試みた知見を共有する。

HPC環境におけるAI、特に生成AIの活用が研究開発の新たなフェーズを切り拓いている。本講演では、富士通のエンタープライズ向け大規模言語モデル「Takane」の技術と応用事例を紹介する。材料探索における因果関係の自動説明や、専門業務を支援するAIエージェントに加え、大規模モデルの知識をHPCでの利用に適した軽量な特化AIへ蒸留する最新技術にも触れる。これらの実例を通じ、AIとHPCの連携が拓く研究開発の未来像を展望する。