| 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 | 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 / スマートin-situ可視化 / 最適視点推定 / 最適注視点推定 / 自動映像化 / 時空間探索 / 因果探索 / 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 / 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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| 研究成果の概要 |
高精度に再現された数値データから知見獲得につながる重要な状態変化を自動的に撮影ができる自律カメラ機能を開発することで適応的なin-situ可視化（スマートin-situ可視化）が可能なシステムを構築した。本研究では、状態変化が発生している時間領域を自動で計算することができる適応的時間ステップ推定法、重要な現象を可視化できる視点およびその移動経路を推定することができる最適カメラ移動経路推定法、着目すべき空間領域を推定し可視化することができる注視点推定法を開発し、それらを適応的に組み合わせることでスマートin-situ可視化向け自律移動カメラを実現した。
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| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
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。
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