【要提出：3/31締切】2025年度スーパーコンピュータ「不老」研究成果報告について

■概　　要：
　2025年度スーパーコンピュータ「不老」をご利用の皆様は、研究成果の報告をお願いいたします。

　
■目　　的：
　名古屋大学情報基盤センター全国共同利用システム利用規程（第7条） に基づき、報告書はご利用者様の計算需要支援（ハードウェア・ソフトウェア整備、講習会開催など）の参考とさせていただきます。 また、文部科学省などの各種調査、予算要求などに利用させていただきます。
　

■締　　切：

　 　2026年3月31日（火）まで
　 　2025年度にスーパーコンピュータ「不老」をご利用された方は、研究成果報告のご提出をお願いいたします。

■実施手順：

  1. 「提出に係る書類一覧」より研究成果報告書をダウンロードしてください。
    　　（ファイル名：flow_seika2025_USERID.xlsx） 　

  2. ファイルの各シートのセルに研究成果情報を入力してください。

  3. 記載が完了したらアップロード専用ページよりファイルのアップロードをお願いいたします。

　　ファイルの名称は、ご自身の登録番号に併せて変更してください。
　　　・正しい例：flow_seika2025_z49999z（ご自身の登録番号）.xlsx
　　　・誤った例：flow_seika2025_USERID.xlsx

  • 具体的なアップロード方法や、よくある質問をまとめたマニュアルをご用意しております。
    確認の上ご登録のほど、よろしくお願いいたします。


■提出に係る書類一覧：

　　研究成果報告書はこちら

　　実施マニュアル

よくある質問集

成果報告書を入力していただく際のよくある質問をまとめました。ご参考にしてください。

Q1：年度内に研究成果報告がなかった場合、提出する必要がありますか？

A1：スーパーコンピュータ「不老」利用に関するご意見がある場合には、Excelファイル内にあるシート「アンケート（任意）」を記載し、ご提出いただければ幸いです。ご意見がないようでしたら、ご提出いただかなくても問題はございません。

Q2：ファイル名に必要なユーザIDを失念しました。ファイル名をどのように記載したらよろしいでしょうか？

A2：ファイル名につきましては、USERID部分を氏名に置き換えてください。
　（例）flow_seika2025_名大太郎.xlsx

Q3：研究成果報告書ファイルには、DOIのみを記載したらよろしいでしょうか？

A3：2022年度までは、研究成果をご登録いただくにあたりExcelファイルの各セルに著者名、論文名、雑誌名・・・といった情報を個別で入力する必要がありました。
2023年度より、ご利用者様の負荷を削減することとデータの信頼性を高めることを目的とし、DOIのみのセル入力で良いよう改良いたしました。
DOIを入力いただく際には、プレフィックスとサフィックスを/（スラッシュ）で挟んだ形式で記載ください。
（例）10.1241/johokanri.57.936
ただし、入力したDOIが想定した値かを確認するために、隣のセル「確認用リンク」内のURLへアクセスし、登録内容のご確認をお願いいたします。

Q4：セル「確認用リンク」に記載されているURLはアクセスしても大丈夫でしょうか？アクセスしたらウィルス感染するようなWebサイトではないですか？

A4：はい、問題ありません！
プレフィックスとサフィックスから成るDOIの先頭に「https://doi.org」を付与したURLは、そのコンテンツが存在するURLへリンクされます。
（DOIの例）10.1241/johokanri.57.936
（自動入力されるURLの例）https://doi.org/10.1241/johokanri.57.936
※この場合、J-STEGEのページへリンクされます。

DOIの仕組み、詳細についてはこちらをご参照ください。

Q5：自分の成果に対するDOIが分かりません。またはDOIが未割当です。

A5：DOIがご不明の場合や未割当の場合には、2022年度までと同様に著者名、論文名、雑誌名といった個別のセルへ入力をお願いいたします。

Q6：アンケート回答項目にあります「AI関連」とは何でしょうか？

A6：回答項目「AI関連」は、AIに関連する研究を行ったのかを、確認します。
スーパーコンピュータ「不老」がAI for Scienceを推進するにあたり、皆様の研究事例をより詳細に把握するために、新たに設けました。
より具体的には、AIを科学研究やデータに適用させることで、新たな知見やアプローチを見出すこと、シミュレーションを高速化させること、そのAIが行う計算自体を高速化・改良(アルゴリズムやハードウェア、並列処理など)させた研究を指しています。

該当する例を以下に示します。

■ 「AI関連」に該当する例

  • 新たな機械学習・深層学習・統計的手法・生成AIモデルを提案して評価した。
  • タンパク質構造予測にあたり、AlphaFold3を使用した。
  • シミュレーション条件となる入力データの作成のために、生成AIを用いた手法を提案した。
  • コーディングアシストを開発した。
  • 生成AIモデルを量子化することで軽量化した。
  • 生成AIモデルをファインチューニングすることで、回答精度を向上させた。


■ 「AI関連」該当しない例

  • 論文やパワーポイントファイルを作成するにあたり、その文章校正・翻訳にLLMを使用した。
  • 研究で使用するプログラムの開発・デバッグにあたり、LLMを使用した。

問い合わせ先

  • 名古屋大学 情報基盤センター 共同利用担当
  • Tel: 052-789-4354・052-789-4379
  • Mail: kyodo＜アットマーク＞itc.nagoya-u.ac.jp

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