| 研究課題/領域番号 |
21H04916
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| 研究種目 |
基盤研究(A)
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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 |
中区分62:応用情報学およびその関連分野
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| 研究機関 | 慶應義塾大学 |
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研究代表者 |
藤代 一成 慶應義塾大学, 理工学部(矢上), 教授 (00181347)
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| 研究分担者 |
茅 暁陽 山梨大学, その他部局等, 理事 (20283195)
竹島 由里子 東京工科大学, メディア学部, 教授 (20313398)
植村 誠 広島大学, 宇宙科学センター, 准教授 (50403514)
安達 登 山梨大学, 大学院総合研究部, 教授 (60282125)
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| 研究期間 (年度) |
2021-04-05 – 2026-03-31
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| 研究課題ステータス |
交付 (2025年度)
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| 配分額 *注記 |
42,770千円 (直接経費: 32,900千円、間接経費: 9,870千円)
2025年度: 4,290千円 (直接経費: 3,300千円、間接経費: 990千円)
2024年度: 4,160千円 (直接経費: 3,200千円、間接経費: 960千円)
2023年度: 5,980千円 (直接経費: 4,600千円、間接経費: 1,380千円)
2022年度: 7,020千円 (直接経費: 5,400千円、間接経費: 1,620千円)
2021年度: 21,320千円 (直接経費: 16,400千円、間接経費: 4,920千円)
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| キーワード | 出自管理 / 知識獲得 / 深層学習 / 視覚計算応用 |
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| 研究開始時の研究の概要 |
本研究課題では，出自管理と深層学習に基づく専門知識獲得のための計算パラダイムELITEを，マルチスカラ平面格子データ構造の代数系として定式化し，その処理基盤を開発する．そして，四例の挑戦的視覚計算問題―画像コンポジット [CG]，仮想物体の経年変化制御 [AR]，面分光マップ生成 [光赤外天文学]，遺体損傷の成傷機転推定 [計算法科学]―に適用して，ELITEの有効性を実証する．
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| 研究実績の概要 |
全5カ年計画の4年目にあたる本年度は，MSPL(マルチスカラ平面格子)のデータ表現の出自管理を深層学習する基盤アーキテクチャにそって，以下に示すような視覚計算応用問題を中心に，適用事例研究を増強した．なお，本研究に直結する大規模データの可視化に関する国際ワークショップBigVisは，計6年間に及ぶ成果を集大成した報告をACM SIGMOD Recordに共同執筆した．
CG：大局照明効果については，オパールのビジュアルシミュレーションにおける重み付きボロノイ分割とエヴァルトの作図に関連する最適パラメタ推定問題に挑み，1本の国際学術誌に成果が公刊された．他の国内外学術誌・国際会議録に掲載された成果としては，最新のGPU機能であるメッシュシェーダーを用いた流体表面の再構成の効率化や，ハンドジェスチャ認識に基づく粒子ベース流体形状の対話的直接操作，キャラクタの関節軌道補間の制御によるセル画風へのスタイル化，階層的ボリューム構造の非線形レイ走査による効率的で滑らかなボリュームシェルマッピング，潜在拡散モデルを用いた参照ベースのスケッチ彩色が挙げられる．
AR：古い民具等の文化財の仮想操作を通してその仕組みの工夫を第一人称的に体験できるシステムを開発した．対象の点群データから頑健に多関節構造を推定して動的3次元モデルを構築している．複数の展示デモや公開授業を経て，最終成果が奈良文化財研究所の研究報告に収蔵された．
天文学：本研究で開発中のシステムaflakにマルチスペクトルデータ解析に微分位相特徴を取り込み，雑音成分を頑健に除去するとともに，強調的不透明度伝達関数を用いたボリュームレンダリングにより，米国・デンバー大学から提供された銀河データの内部構造を，従来の位置―速度マップよりも効果的に視覚分析できることを実証した．この成果は，1本の国際会議録論文として発表済である．
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| 現在までの達成度 |
現在までの達成度
2: おおむね順調に進展している
理由
データ表現の出自管理を深層学習する基盤アーキテクチャに基づいて，当初より幅広いCG/AR/可視化問題に対して視覚分析効果を確認できている．本年度から新たに開始された問題としては，壁面上泡沫流シミュレーションにおける排水の考慮や，透過性を考慮した濡れた布の視覚表現，GPU work graphを用いた流体シミュレーションの適応的時空間解像度制御，大気エアロゾルの粒径分布を考慮した視程変化の再現が挙げられる．
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| 今後の研究の推進方策 |
最終年度である2025年度は，ELITE基盤環境の挑戦的視覚計算応用問題への適用を継続するとともに，その成果を基盤アーキテクチャの深化に向けて還元し，研究全体を総括する．
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