| 研究課題/領域番号 |
20H04194
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| 研究種目 |
基盤研究(B)
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| 配分区分 | 補助金 |
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| 応募区分 | 一般 |
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| 審査区分 |
小区分60090:高性能計算関連
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| 研究機関 | 神戸大学 |
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研究代表者 |
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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| 研究分担者 |
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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| 研究期間 (年度) |
2020-04-01 – 2024-03-31
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| 研究課題ステータス |
完了 (2023年度)
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| 配分額 *注記 |
16,900千円 (直接経費: 13,000千円、間接経費: 3,900千円)
2023年度: 3,380千円 (直接経費: 2,600千円、間接経費: 780千円)
2022年度: 3,380千円 (直接経費: 2,600千円、間接経費: 780千円)
2021年度: 3,380千円 (直接経費: 2,600千円、間接経費: 780千円)
2020年度: 6,760千円 (直接経費: 5,200千円、間接経費: 1,560千円)
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| キーワード | スマートin-situ可視化 / 数値シミュレーション / 最適視点推定 / 最適注視点推定 / 自律カメラ / 自動映像化 / 時空間探索 / 因果探索 / 情報エントロピー / 多変量データ解析 / 並列計算 / スマートIn-situ可視化 / 時空間データ探索 / 可視化 / In-situ可視化 / 適応的時間サンプリング |
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| 研究開始時の研究の概要 |
近年注目を集めるIn-situ可視化手法では、大規模シミュレーション結果（数値データ）に対して大量の可視化画像が出力されるため、興味ある現象を確認するまでに多くの手間と時間がかかっている。本研究では、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つの指標を使って状態変化を自動的に評価することで、可視化すべき時空間領域を効率よく特定し、再現される現象を科学的に分析し解釈するために重要な変数間の影響度を考慮した可視化を行う。そして、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も短縮可能なスマートIn-situ可視化を実現する。
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| 研究実績の概要 |
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。
昨年度までに、スマートin-situ可視化手法の基本機能となる、適応的時間サンプリング手法、最適視点推定手法、最適視点経路推定法、および、最適カメラ注視点推定法といった自律カメラ機能の実装を完了させ、さらにこれらを効率よく数値シミュレーションコードへ組み込むための統合フレームワークの開発に着手していた。
本年度は、当初想定していた歯茎摩擦音発生シミュレーション（C++言語を使って実装）に加え、渦輪発生シミュレーション（Fortran言語を使って実装）、自動車空力特性シミュレーション（Fortran言語を使って実装）向けに、本フレームワークを適用し、in-situ可視化向けAPIs（Application Program Interfaces）を完成させ、オープンソースコードとしてWeb上で公開した（https://github.com/vizlab-kobe/InSituVis）。また、開発したフレームワークの適用実験において、歯茎摩擦音発生シミュレーションでは音源近傍で発生したとみられる圧力変動の様子を、渦輪発生シミュレーションでは渦輪の自己組織化過程の波構造の様子を、自動車空力特性シミュレーションでは自動車後方の後引き渦の変動の様子を捉えた自動映像化に成功した。
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| 現在までの達成度 (段落) |
令和5年度が最終年度であるため、記入しない。
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| 今後の研究の推進方策 |
令和5年度が最終年度であるため、記入しない。
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