研究の周辺 / 須賀 健介
コンピュータを、ソフトとハードの両面からいじるのが好きです。AIと一緒に便利なツールをつくったり、研究に使うPCや計算クラスターを組み上げたり。ここでは、日々の研究を支えるものづくりや、その過程で試したことを紹介します。
HARDWARE / 計算環境づくり
研究用の計算クラスターを自作し、分子探索と物性計算を自動で実行しています。現在、管理ノード1台とCPU計算ノード12台の計13台で構成し、各計算ノードにはRyzen 9 9950Xを搭載しています。計算を動かすハードウェアから、実行を管理するソフトウェアまで、自分たちの研究に合わせた環境づくりを進めています。
構成は2026年9月時点。
HARDWARE / 電子工作
Raspberry Pi PicoとRGBキーパッドを組み合わせ、Codexを操作するための「CodexPicoPanel」をつくりました。16個の物理キーにショートカットなどの操作を割り当て、タスクの切り替えや音声入力などを手元で行えます。
キーのLEDには、タスクの実行中・完了・操作待ちなどの状態を表示します。操作する道具に、進み具合を知らせる役割も持たせた、Windows版Codex用の自作パネルです。
CodexPicoPanelをGitHubで見る ↗
SOFTWARE / 計算の自動化
分子ごとに計算を準備し、実行して、結果を集める。その繰り返しを自動化するために、xtbflowとgaussflowを開発しています。分子一覧のCSVから計算を進め、必要な物性をまとめて取り出すためのツールです。
xTBによる半経験的量子化学計算を自動化するPythonツール。分子の初期構造生成から計算の実行、結果の集約までをつなぎ、多数の分子をまとめて計算する作業を支えます。
xtbflowをGitHubで見る ↗Gaussianによる量子化学計算を自動化するPythonツール。Slurmで管理する計算クラスター上で、構造生成・計算・結果の集約を一連の手順として実行します。
gaussflowをGitHubで見る ↗どちらも須賀グループの計算環境を起点に開発中の初期公開版です。使い方や必要な環境は、各リポジトリで紹介しています。