エージェントカメラ群による新しいin situ可視化

大規模な計算機シミュレーションの可視化においては、今後 in situ可視化が中心的な役割を果たすと予想されている。通常のin situ可視化では可視化を行う視点位置をあらかじめ指定する必要があるが、複雑な現象のシミュレーションにおいては可視化すべき注目領域がシミュレーション空間内のどこに出現し、その後、どのように移動するかあらかじめ知ることがきない場合が多い。そのような場合でも複数の可視化視点が注目領域の近傍に自動的に配置される手法を確立することが本研究の目的である。鍵となるアイディアはin situ可視化を行う視点を自律移動するエージェントとみなすことである。多数の可視化エージェントをシミュレーション空間に放つと、各エージェントは他のエージェントとの相互作用や周囲の環境(=シミュレーション対象の現象)に基づいて自律的に判断し、自分の位置と状態を変化させる。この手法は我々が考案した独自のin situ可視化手法「4次元ストリートビュー」を発展させたものである。本年度は、アリ等の集団運動において重要な役割を果たすフェロモンのアナロジーに基づき、シミュレーションの注目領域がソースとなったフェロモンに可視化エージェントが誘引されるというモデルを構築し、テスト計算を行った。3次元のセルオートマトンと流体シミュレーションを例題とし、可視化エージェントの自律移動機能を実装した上で、その有効性を確認した。その結果、二つの課題が明らかになった。一つは注目領域の出現が可視化エージェントに伝わるまでに時間がかかりすぎるという問題であり、もう一つは、同じ領域に複数の可視化エージェントが集中してしまうという問題である。後者の課題は事前に予想しており、誘引フェロモンとは逆の効果をもつ別のフェロモンを導入する計画であったが、2種類のフェロモンを扱うことは技術的に難しいことも明らかになってきた。

大規模な計算機シミュレーションの可視化においては、今後 in situ可視化が中心的な役割を果たすと予想されている。通常のin situ可視化では可視化を行う視点位置をあらかじめ指定する必要があるが、複雑な現象のシミュレーションにおいては可視化すべき注目領域がシミュレーション空間内のどこに出現し、その後、どのように移動するかあらかじめ知ることがきない場合が多い。そのような場合でも複数の可視化視点が注目領域の近傍に自動的に配置される手法を確立することが本研究の目的である。鍵となるアイディアはin situ可視化を行う視点を自律移動するエージェントとみなすことである。多数の可視化エージェントをシミュレーション空間に放つと、各エージェントは他のエージェントとの相互作用や周囲の環境(=シミュレーション対象の現象)に基づいて自律的に判断し、自分の位置と状態を変化させる。この手法は我々が考案した独自のin situ可視化手法「4次元ストリートビュー」を発展させたものである。本年度は、アリ等の集団運動において重要な役割を果たすフェロモンのアナロジーに基づき、シミュレーションの注目領域がソースとなったフェロモンに可視化エージェントが誘引されるというモデルを構築し、テスト計算を行った。3次元のセルオートマトンと流体シミュレーションを例題とし、可視化エージェントの自律移動機能を実装した上で、その有効性を確認した。その結果、二つの課題が明らかになった。一つは注目領域の出現が可視化エージェントに伝わるまでに時間がかかりすぎるという問題であり、もう一つは、同じ領域に複数の可視化エージェントが集中してしまうという問題である。後者の課題は事前に予想しており、誘引フェロモンとは逆の効果をもつ別のフェロモンを導入する計画であったが、2種類のフェロモンを扱うことは技術的に難しいことも明らかになってきた。