AI・HPC基盤の強化、専門人材の育成、ライフサイエンス・マテリアル・半導体等の分野における研究開発の推進を掲げる。
タグ: AI, HPC, 人材育成, 研究開発, 半導体, データ基盤
世界最高水準の次世代AI・HPC(ハイパフォーマンス・コンピューティング)融合プラットフォームである「富岳」の次世代フラッグシップシステムについて、2030年頃までの稼働を目指した開発・整備を着実に進める。【文】 AI for Scienceを支える共用計算資源について、2030年度までに10倍以上にすることをを目指した戦略的な増強や利便性の向上を図るとともに、産業界との連携や国際連携を通じた計算資源の有効活用に取り組む。【文、経】 国際連携・産学連携を通じ、AIを科学研究に高度に活用できる人材を5年間で3,000人以上育成し、AI for Scienceを支えるGPU等の計算資源利用に精通した人材を2030年度までに200人以上育成・確保することを目指し、その評価・処遇の改善や、AIを利活用した研究及びその実装への取組を支援する。【文】 AIスキル等を有する人材の確保・育成支援や、AI・デジタル人材のスキルの可視化・蓄積のための基盤整備を促進する。【文、厚、経】 地域等における若手トップIT・AI人材の発掘・育成を進め、AIの利活用促進を図る。【経】 ライフサイエンス分野における良質なデータの創出・集積・共用化を促進するための一体的なデータ利活用推進基盤を整備する。【文】 マテリアル分野における我が国の強みである良質な実験データの創出・蓄積・利活用に係る取組を推進するとともに、計算・文献データの充実やAI駆動ラボシステムの構築を図ることで、AI駆動型マテリアル研究開発を高度化する。【文】 「半導体・デジタル産業戦略」(令和5年6月経済産業省)等を踏まえ、次世代の半導体集積回路の創生に向けた研究開発及び人材育成を進めるアカデミアにおける中核的な拠点形成を推進するとともに、「半導体起点のイノベーション」の創出に向けて取り組む。【文】 高度化するAIデータセンター需要等を支える超省エネ・高性能なパワーエレクトロニクス技術の実現を目指した研究開発を推進する。【文】 国立環境研究所において、環境研究を加速するデータ基盤を整備し、2027年 15