Smart in-situ visualization for large-scale numerical calculations aiming at efficient knowledge acquisition

2023 Fiscal Year Final Research Report

• Project/Area Number: 20H04194
• Research Category: Grant-in-Aid for Scientific Research (B)
• Allocation Type: Single-year Grants
• Section: 一般
• Review Section: Basic Section 60090:High performance computing-related
• Research Institution: Kobe University
• Principal Investigator: Sakamoto Naohisa 神戸大学, システム情報学研究科, 准教授 (20402745)
• 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)
• Project Period (FY): 2020-04-01 – 2024-03-31
• Keywords: 可視化 / 数値シミュレーション / in-situ可視化 / 自律カメラ / 情報エントロピー

Outline of Final Research Achievements

An smart in-situ visualisation system was constructed by developing an autonomous camera functions that can automatically visualize important state changes that lead to knowledge acquisition from large-scale numerical simulation dataset. In this research, an adaptive time step estimation method that can automatically calculate the time domain in which state changes are occurring, an optimal camera movement path estimation method that can estimate the viewpoint and its movement path that can visualise important phenomena, and a focus point estimation method that can estimate and visualize the spatial domain to focus on were developed, by adaptively combining these methods, an autonomous camera for smart in-situ visualisation was successfully developed.

Free Research Field

データ可視化

Academic Significance and Societal Importance of the Research Achievements

大規模数値シミュレーション向け可視化の欠点を補う手法として、シミュレー ション計算と同時に可視化まで行うIn-situ可視化が注目されている。本研究では、シミュレーション結果から知見獲得につながる重要な現象を自動で可視化することができる自律カメラの開発によって、これまでの画像生成時間の短縮から、知見獲得時間の短縮へとin-situ可視化研究の目的を変えた。現在、in-situ可視化研究は、処理の自動化への開発が加速化しており、情報エントロピーを代表とする情報技術の活用にって機械学習技術との融合によるさらなる高度化への可能性を示すことができた。