2021 Fiscal Year Annual Research Report
Smart in-situ visualization for large-scale numerical calculations aiming at efficient knowledge acquisition
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20H04194
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| Research Institution | Kobe University |
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Principal Investigator |
坂本 尚久 神戸大学, システム情報学研究科, 准教授 (20402745)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
陰山 聡 神戸大学, システム情報学研究科, 教授 (20260052)
野中 丈士 国立研究開発法人理化学研究所, 計算科学研究センター, 技師 (80437293)
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| Project Period (FY) |
2020-04-01 – 2024-03-31
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| Keywords | スマートIn-situ可視化 / 数値シミュレーション / 時空間データ探索 / 因果探索 / 並列計算 / 可視化 |
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| Outline of Annual Research Achievements |
本研究では、大規模数値シミュレーションによって計算される数値データに対して、時間・空間・変数に関する3つの指標を設定することによって可視化すべき 時空間領域を効率よく推定し、In-situ可視化における画像化時間の短縮だけでなく、数値データからの科学的知見を獲得するまでの時間を短縮することができる スマートIn-situ可視化を実現することである。
本年度は、昨年度までに開発していた適応的時間サンプリング手法と最適視点推定手法の実装上の最適化を進めると同時に、それらを構成する処理要素の抽象化を行い、スマートIn-situ可視化を実現するためのフレームワーク化に成功した。本フレームワークについては、スーパーコンピュータ富岳環境での動作を確認しており、今後本格的な評価実験を実施する予定である。
また、本年度は、最適視点推定法について、新たな手法の開発に着手した。昨年度開発した手法では、空間内に配置した多数のカメラ画像から、それらの画像の差に注目することで重点領域の推定を行なっていた。結果として、撮影画像の枚数を効果的に削減することに成功したものの、注目する物理量の時間変化を動画像として再生する際に困難が生じていた。今年度は、この問題に対して、一定の時間間隔で画像エントロピーを計算することで最適視点を推定し、その視点を接続する移動経路を計算する最適視点経路推定法を開発した。本手法を歯茎摩擦音発生シミュレーションに適用し、その有効性を検証した。
さらに、本年度は、新たな計算指標となる因果探索手法の開発に着手した。現在、因果探索手法の一つである移動エントロピー法を実装し、予備的実験として気象アンサンブルシミュレーション結果に適用し、その効果を部分的に確認しているが、改善すべきいくつかのポイントも明確化された。今後、提案するIn-situ可視化フレームワークへ組み込み、効率的に改善手法の開発を進める予定である。
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| Current Status of Research Progress |
Current Status of Research Progress
2: Research has progressed on the whole more than it was originally planned.
Reason
スマートIn-situ可視化基盤システムの開発が順調に進み、さらに、最適視点推定法の予想以上の進展があった一方で、当初予定していた因果探索手法の開発とそのIn-situ可視化システムへの組み込みがやや遅れている。しかし、要素技術の改善と抽象化が当初予定していた以上に進展したため、今後の既存手法改善や新手法の開発を加速化させることが期待できる。本年度は一部にやや遅れが発生したものの、その他の部分で予定以上に進展がみられ、遅れについても今後十分に挽回できると判断し、順調な進展とみなした。
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| Strategy for Future Research Activity |
スマートIn-situ可視化フレームワークの開発が順調に進んでいることで、今後の要素技術開発を効率よく進めることができるようになった。来年度は、本フレームワークを活用して、要素技術の統合をさらに進め、富岳上での実験を進めながら、安定性を向上させさらなる最適化を進めていく。さらに、因果探索手法の改善を進め、本フレームワークへの組み込みと実データを使った評価検証を実施する予定である。
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