秋山 泰

　４月からつくば研究センタに着任しました。超並列応用研究室では、並列技術の実証を目的として大規模な応用プログラムの開発を行います。私自身がこれまで遺伝子や蛋白質の情報解析を行ってきた事 から生物系の応用テーマを多く取りあげていますが その他にも電磁気系の大規模問題や、産業上の組合せ最適化問題等にも、的を絞って取組む計画です。

　当研究室のポリシーは、その分野の専門家に実際に使ってもらえる実用的なレベルのプログラムを、並列計算機の上に実現することです。その夢を可能とするため各分野の専門知識を持つ人材が集結しつつあります。特に産業分野での応用については是非各企業から研究参加をお願したいと望んでいます。

　３月までは、文部省のヒトゲノム計画のなかで、大学教員として研究に参加してきました。量だけは 指数的に増え続ける遺伝子暗号（DNA塩基配列）のデータを正しくつなぎ、パージングし、過去の例と比較し、意味を解釈するという一連の大仕事には、膨大な計算処理が必要であり、情報科学の最新の技法と、並列計算機の力が不可欠になっています。

　現場での悲鳴に近い要求を聞くと、計算機工学の力の未熟さを痛感せざるを得ませんが、逆に応用領 域の専門家の要求の多くは近視眼的で問題の本質的 解決にはかえって遠回りになると感じる事もあり、学際協力の楽しさと難しさを学びました。生物関係の研究所とはいえ試験管を握ったことはなく、最新のスパコンや並列計算機に囲まれた生活でした。

　プロジェクトの終了を期に、応用領域側の価値観の世界から、計算機側の世界に戻る事にしました。 大学を辞職し、RWCPの職員として採用して頂くには私自身も家族も大きな決断を要しましたが、新情報のプロジェクトで働くことは、実は私にとっては長年の（新情報の名がつく前からの）憧れでした。先輩方が国家プロジェクトで活躍されるのを拝見していたことによる強烈な「刷り込み現象」ですね。

　計算機との付合いは、中学時代に始まりました。大学の計算センタにあったUNIVAC 1106,TOSBAC 3400などが思い出の（初恋の？）マシンです。メモリの制限はあるものの、当時の私には計算機 は万能に思えました。ところが組合せが急速に爆発する問題を与えると、工夫の甲斐なく結果は出ず、私の小遣いは利用料金として消えて行きました。

　大学では相磯先生の下で、シストリックアレイ等のVLSI向き並列アルゴリズムの研究を初めました。楽天的な細粒度並列ファンでした。博士課程では、古くから興味を持っていたニューラルネットの研究に従事することができました。相磯先生と安西先生のもとで、ボルツマンマシンとHopfield型ネットの両者を融合するガウシアンマシンという計算モデルを提案し、最適化問題の近似解法を研究しました。 本来は0-1的な最適化問題の目的関数を極値がほぼ一致する連続関数で置換して極小化する技法です。計算の初期段階には工夫した滑らかな関数を使い、段々と本来の目的関数に近付けていくと、驚くほど高い確率で問題の最適解や準最適解が得られます。

　簡単なN-クィーン問題などでは Nが数千でも解が得られます。膨大な数の仮説が、相互に競合／協調しているタイプの問題に向きます。様々なレベルでの並列性に恵まれていて、並列計算機向きです。

　電総研時代に、この方法を遺伝子情報解析の分野へ応用しはじめました。問題空間の性質が素直で、最適解の周囲に深い盆地があると考えたためです。　RWCでは、ノーベル賞級の難問とされる蛋白質の立体構造予測に一歩でも近づくため、真面目な物 理化学計算の並列化と、こうした強力な近似解法とのブレンドを、ぜひ試してみたいと考えています。