「量子的な精度をスケールで達成する物質シミュレーションに授与されるゴードン・ベル賞」

『量子的な精度でスケールを達成する物質シミュレーションに贈られるゴードン・ベル賞』

アメリカとインドの研究機関のチームが、2023年のACM Gordon Bell Prizeを受賞しました。彼らは、量子多体（QMB）法の提供する精度と密度汎関数理論（DFT）の効率を組み合わせた材料シミュレーションフレームワークで受賞しました。

チームは、新しい手法のために3つの相互接続されたモジュールを提案しました。

1つは、QMB法とDFTを結びつける逆DFT（invDFT）の方法論的な進歩でした。

2つ目のモジュールは、量子的な精度に相応しいinvDFTデータで訓練された機械学習密度汎関数で、彼らはそれをMLXCと呼びました。

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3つ目は、MLXCを効率的なソルバ戦略やスーパーコンピューティングの革新と統合する、適応的な高次スペクトル有限要素ベースのDFT実装です。それには、線形代数、混合精度アルゴリズム、非同期計算通信の効果的なソルバ戦略とスーパーコンピューティングの革新が含まれています。

受賞式は、International Conference for High-Performance Computing, Networking, Storage and Analysis（SC23）で行われました。 From Association for Computing Machinery 全文を見る

抄録著作権 © 2023 SmithBucklin、ワシントンD.C., USA

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