論文の概要: Project For Advancement of Software Usability in Materials Science
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2505.18390v1
- Date: Fri, 23 May 2025 21:35:38 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-06-03 14:00:41.065333
- Title: Project For Advancement of Software Usability in Materials Science
- Title（参考訳）: 材料科学におけるソフトウェアユーザビリティ向上プロジェクト
- Authors: Kazuyoshi Yoshimi, Yuichi Motoyama, Tatsumi Aoyama, Mitsuaki Kawamura, Naoki Kawashima,
- Abstract要約: ISSPはPASUMS(Project for Advancement of Software Usability in Materials Science)というソフトウェア開発プロジェクトを実施している。
ab initio計算、効果的なモデル解決器、機械学習のためのソフトウェアなど、様々なオープンソースソフトウェアプログラムが開発・開発されている。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0815557531820863
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: The Institute for Solid State Physics (ISSP) at The University of Tokyo has been carrying out a software development project named ``the Project for Advancement of Software Usability in Materials Science (PASUMS)". Since the launch of PASUMS, various open-source software programs have been developed/advanced, including ab initio calculations, effective model solvers, and software for machine learning. We also focus on activities that make the software easier to use, such as developing comprehensive computing tools that enable efficient use of supercomputers and interoperability between different software programs. We hope to contribute broadly to developing the computational materials science community through these activities.
- Abstract（参考訳）: 東京大学の固体物理学研究所(ISSP)は、"PASUMS(Software Usability in Materials Science)におけるソフトウェア使用性向上プロジェクト(The Project for Advancement of Software Usability in Materials Science)"というソフトウェア開発プロジェクトを実施している。
PASUMSのローンチ以来、ab initio計算、効率的なモデル解決器、機械学習のためのソフトウェアなど、様々なオープンソースソフトウェアプログラムが開発・開発されてきた。
また、スーパーコンピュータの効率的な利用を可能にする包括的なコンピューティングツールの開発や、異なるソフトウェアプログラム間の相互運用性など、ソフトウェアをより使いやすくする活動にも重点を置いています。
これらの活動を通じて,計算材料科学コミュニティの発展に幅広い貢献を期待する。
関連論文リスト
- Making Software Development More Diverse and Inclusive: Key Themes, Challenges, and Future Directions [50.545824691484796]
ソフトウェア開発者の多様性と包摂性(SDDI)を改善するための課題と機会に関する6つのテーマを特定します。
4つのテーマの利点、害、今後の研究の方向性を特定します。
残りの2つのテーマ、人工知能とSDDIとAIとコンピュータサイエンスの教育について論じる。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-04-10T16:18:11Z) - Scalable Delivery of Scalable Libraries and Tools: How ECP Delivered a
Software Ecosystem for Exascale and Beyond [0.0]
Exascale Computing Project(ECP)は、かつてない規模のオープンソース科学ソフトウェア開発プロジェクトの一つである。
アメリカエネルギー省の研究所から約1,000人のスタッフと大学と産業のパートナーを支援した。
約250人のスタッフが、複数のエクサスケールコンピューティングシステムでのアプリケーションをサポートする70の科学ライブラリとツールに貢献した。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-11-13T00:30:43Z) - A cast of thousands: How the IDEAS Productivity project has advanced
software productivity and sustainability [1.3083336716269756]
科学ソフトウェア開発者の生産性に対する懸念が高まっている。
IDEASプロジェクトのメンバーは、これらの課題に対処するための触媒として機能します。
本稿は,これらの相乗的活動が科学的発見を緩和する技術的リスクをいかに進展させているかを論じる。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-11-03T16:14:17Z) - Software Engineering Educational Experience in Building an Intelligent Tutoring System [10.935408461248173]
本稿では,Intelligent Tutoring Systemアーキテクチャ,SEコースにおける教育概念,ITSでの経験について論じる。
このSEコースは、数年間のプログラミングコースで初心者学生に自動化されたリアルタイムフィードバックを提供する、本格的なIntelligent Tutoring Systemを構築することを想定している。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-10-09T07:28:41Z) - Embedded Software Development with Digital Twins: Specific Requirements
for Small and Medium-Sized Enterprises [55.57032418885258]
デジタル双生児は、コスト効率の良いソフトウェア開発とメンテナンス戦略の可能性を秘めている。
私たちは中小企業に現在の開発プロセスについてインタビューした。
最初の結果は、リアルタイムの要求が、これまでは、Software-in-the-Loop開発アプローチを妨げていることを示している。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-09-17T08:56:36Z) - Using Machine Learning To Identify Software Weaknesses From Software
Requirement Specifications [49.1574468325115]
本研究は、要求仕様からソフトウェア弱点を特定するための効率的な機械学習アルゴリズムを見つけることに焦点を当てる。
ProMISE_exp. Naive Bayes、サポートベクターマシン(SVM)、決定木、ニューラルネットワーク、畳み込みニューラルネットワーク(CNN)アルゴリズムをテストした。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-08-10T13:19:10Z) - Physical Computing for Materials Acceleration Platforms [81.09376948478891]
我々は、MAPs研究プログラムの一環として、新しい素材の探索を加速する同じシミュレーションとAIツールが、根本的に新しいコンピュータ媒体の設計を可能にすると論じている。
シミュレーションに基づくMAPプログラムの概要を述べる。
我々は、材料研究者と計算機科学者の革新的なコラボレーションの新たな時代を導入することを期待している。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-08-17T23:03:54Z) - YMIR: A Rapid Data-centric Development Platform for Vision Applications [82.67319997259622]
本稿では,コンピュータビジョンアプリケーションの開発を迅速化するオープンソースプラットフォームについて紹介する。
このプラットフォームは、効率的なデータ開発を機械学習開発プロセスの中心に置く。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-11-19T05:02:55Z) - Machine Learning for Software Engineering: A Systematic Mapping [73.30245214374027]
ソフトウェア開発業界は、現代のソフトウェアシステムを高度にインテリジェントで自己学習システムに移行するために、機械学習を急速に採用している。
ソフトウェアエンジニアリングライフサイクルの段階にわたって機械学習の採用について、現状を探求する包括的な研究は存在しない。
本研究は,機械学習によるソフトウェア工学(MLSE)分類を,ソフトウェア工学ライフサイクルのさまざまな段階に適用性に応じて,最先端の機械学習技術に分類するものである。
論文 参考訳（メタデータ） (2020-05-27T11:56:56Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。