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2021 年度 実績報告書

次元削減技術を用いた5次元速度分布関数のダイナミクス解析

研究課題

研究課題/領域番号 20K14441
研究機関国立研究開発法人日本原子力研究開発機構

研究代表者

朝比 祐一  国立研究開発法人日本原子力研究開発機構, システム計算科学センター, 研究職 (00824103)

研究期間 (年度) 2020-04-01 – 2022-03-31
キーワードジャイロ運動論的シミュレーション / プラズマ乱流 / 主成分分析 / 大規模データ処理 / 特徴抽出
研究実績の概要

本研究は、次元削減技術(主成分分析(PCA))を用いることで、第一原理的5次元核融合プラズマ乱流シミュレーションデータ中から特異的な位相(位置・速度)空間内構造を抽出することを目的とする。抽出した位相空間構造の時系列データの解析により、突発的な熱輸送現象と関連する位相空間構造の変化を発見する。
本研究で対象とする5次元時系列データは数10TB規模となり、通常はMPIなどの分散処理が必要となる。本研究では、大規模データ処理フレームワークDaskベースでIncremental PCAを実装することで、MPIなどの分散処理なしに、大規模データのPCAを可能にした。開発したIncremenal PCAは、Daskベースの機械学習ライブラリDask-mlにマージされた。
開発手法により、従来は高次元ゆえ可視化困難であったデータを位相空間基底(3次元)と空間係数の時系列データ(3次元)の組みとして表現することに成功し、突発的な熱輸送現象と関連する空間、速度空間構造を明らかとした。一方、開発手法では、5次元時系列データをストレージへ蓄積した後、そのデータに対して主成分分析を適用するため、極めて大規模なストレージ(>100TB)が必要である。このような大規模ストレージはスーパーコンピュータでも通常利用出来ず、データを保存せずその場で処理するin-situ化が欠かせないことが明らかとなった。
この問題を解決するためシミュレーションコードで計算されるメモリ上のデータへ直接処理を適用することを試みた。5次元核融合プラズマ乱流シミュレーションと対応する最も簡略なモデルである2次元(位置・速度)コードを作成し、Daskスクリプトとシミュレーションコードを結合することでデータ保存なしのin-situ Incremental PCAを実現した。本成果は、複数の国内および国際学会で発表された。

  • 研究成果

    (2件)

すべて 2021 その他

すべて 国際共同研究 (1件) 学会発表 (1件) (うち国際学会 1件、 招待講演 1件)

  • [国際共同研究] CEA(フランス)

    • 国名
      フランス
    • 外国機関名
      CEA
  • [学会発表] Phase-Space Pattern Extraction from 5D GyroKinetic simulation data2021

    • 著者名/発表者名
      Yuuichi Asahi, Keisuke Fujii, Shinya Maeyama, and Yasuhiro Idomura
    • 学会等名
      The 30th International Toki Conference
    • 国際学会 / 招待講演

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公開日: 2022-12-28  

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