ヘムタンパク質の構造と機能の関係を深層学習で調べること、および、分子動力学シミュレーションによりタンパク質のダイナミクスを調べることを目的としたワークステーションです。TensorFlowやPyTorchを使った自作プログラムと、AMBERやGROMACSを使用します。計算負荷の高い処理を行うため、高性能なハードウエアが必要で、同時に、それぞれのツールが異なるリソースに依存するため、バランスの取れら構成が理想的です。 　深層学習にはNVIDA製GPUが必須で、特にAMBERやGROMACSもGPU対応が進んでいることも踏まえ、RTX4080Superを採用しました。CPUは学習時の前処理やデータローディングングを考慮し、20コア/28スレッドのCorei7-14700、メモリはUbuntuの安定動作と大規模データの前処理のため128GB、ストレージは、システム用に高速NVMe、データ用に大容量10TBのHDDとしました。