2005 Fiscal Year Annual Research Report
筋のマルチスケールシミュレーションによる深部感覚推定法の開発
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16700166
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| Research Institution | The University of Tokyo |
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Principal Investigator |
大武 美保子 東京大学, 総括プロジェクト機構領域創成・学術統合化プロジェクト研究部門, 講師 (10361544)
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| Keywords | シミュレーション / モデル / 深部感覚 / マルチスケール / マクロスケール / ミクロスケール / 計算基盤 / データベース |
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| Research Abstract |
本年度に得られた研究成果は以下の三点に整理される。
1、マルチスケールシミュレーション並列計算基盤の開発
マクロスケールのヒトの運動の特徴量を高速、高精度に抽出する手法を開発した。具体的には、並列計算ツールであるGXP, MPICH, SCALAPACKを用い、リング状にネットワークしたクラスタでパイプライン処理するシステムや、大規模な行列計算を高速に行うシステムを構築した。
2、データベースに登録されたミクロスケールモデルの統合化手法の開発
運動系全体の状態をシミュレーションするためには、部位により異なるミクロスケールの細胞の性質をモデル化する必要がある。生命科学者により記述された細胞モデルや、解剖学的生理学的知識が、レビューされ、データベースに多数登録されている。これらを活用することができれば、信頼性の高い要素で構成されるシミュレータを構築することができる。データベースに登録されたミクロスケールモデルは、本来単体で動かすように作成されたものであるため、他のモデルと連携が困難である。そこで、これらのモデルを再構築し、統合化するシステム構成法を提案した。即ち、入出力をモデルの中で整理し、再構成したモデルを異なるサーバに分散配置し、計算機毎に計算エンジンがモデルを読み込んで実行する。複数サーバで実行されるモデルの計算を一箇所でモニタリングし、互いに入出力を送受信する。計算エンジンの種類によらず、細胞複合体モデルを構成できるようになった。
3、マクロモデルとミクロモデルのインタフェース手法の開発
マクロスケールで観測される運動データに基づいてミクロスケールの現象を予測するために、マクロスケールの解剖学モデルにミクロスケールの生理学モデルをインタフェースする手法を開発した。これにより、マクロスケールの運動を外部から観測して、ミクロスケールの内部状態を予測できるようになった。
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[Journal Article] CHLAC特徴とGridコンピューティングを併用したリアルタイム動作認識2006
Author(s)
白木孝義, 石黒勝彦, 深野亮, 鴨志田良和, 白井達也, 斎藤秀雄, 田浦健次朗, 大武美保子, 佐藤知正, 大津展之
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Journal Title
電子情報通信学会技術研究報告 Vol.105, no.615
Pages: 97-102
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