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小野 謙二(おの けんじ) データ更新日:2018.08.31

教授 /  情報基盤研究開発センター 学際計算科学研究部門 システム情報科学研究院情報学専攻


主な研究テーマ
In-situ / In-transit 可視化/データ処理基盤の研究開発
キーワード:可視化システム、並列処理、ユーザ利便性、リモート処理
2018.04~2023.03.
深層学習を用いたデータからの自然法則の発見
キーワード:深層学習、遺伝的プログラミング、Lasso
2017.04~2020.10.
AR, VR技術を用いた実世界と仮想世界とのインタラクション
キーワード:HMD, UI
2016.04~2018.03.
機械学習による乱流解析手法の再構築
キーワード:深層学習、LES乱流モデル、数値流体力学
2018.10~2020.10.
時間並列計算法の研究
キーワード:時間方向マルチグリッド、Parareal法
2015.10~2022.10.
上流設計システム技術の研究開発
キーワード:アイデア創出、気づき
2016.10~2018.03.
大規模並列格子生成法の研究
キーワード:CADデータ、幾何、CFD
2010.10~2018.03.
シミュレーション実行支援環境の構築
キーワード:ワークフロー、データ管理、マルチプラットフォーム、エコシステム
2012.10~2020.10.
大規模並列可視化システムの技術開発
キーワード:ソートラスト型画像重畳、レイトレーシング、マルチプラットフォーム、データモデル
2003.04~2020.03.
複雑形状周りの熱流体流れシミュレータの開発
キーワード:直交格子、格子生成
1996.04~2026.12.
従事しているプロジェクト研究
HPCと高速通信技術の融合による大規模データの拠点間転送技術開発と実データを用いたシステム実証試験
2017.04~2018.03, 代表者:村田 健史, 国立研究開発法人情報通信研究機構, 学際大規模情報基盤共同利用・共同研究拠点(日本)
本研究計画では、これまでのJHPCNで基盤的研究開発を行ってきた高遅延耐性・高パケロス耐性を有する通信プロトコルHpFPを用い、SINET5を介して各大学の情報基盤センター間で高速にデータ転送を行うツールを基盤センターの送受信サーバに組み込み、複数のドメイン科学研究においてこの技術・ツールを利活用する。.
高レイノルズ数乱流現象解明のための計算・実験科学研究ネッ トワーク形成
2017.04~2018.03, 代表者:山本 義暢, 山梨大学, 学際大規模情報基盤共同利用・共同研究拠点(日本)
工学及び自然界の流れの大半は乱流であり,乱流による抵抗や輸送現象の解明 及び高精度予測は各種工学機器の設計・高度化,エネルギー効率の高効率化,さらには大気境界層スケールにおける 物質拡散予測に至るまで極めて重要となっている。高レイノルズ数壁面乱流場における大規模構造の現象解明のため、高速化、高精度化、分析、可視化などを援用し、現象解明に取り組む。.
エアリード楽器および音響機器における大規模音響流体解析
2017.04~2018.03, 代表者:高橋 公也, 九州工業大学, 学際大規模情報基盤共同利用・共同研究拠点(日本)
3次元解析に必要な大規 模並列解析の効率化とそれに伴うプレポスト処理および可視化の問題を解決し3次元の流体音の発生メカニズム の解析を行う。.
粒子法の高精度化と大規模流体シミュレータへの応用
2017.04~2018.03, 代表者:井元 佑介, 東北大学, 学際大規模情報基盤共同利用・共同研究拠点(日本)
粒子法を用いた流れ問題のシミュレーションを数値解析学・計算力学双方の観点から検証し,得られた知見を用いた大規模計算モデル向けの粒子法流体シミュレータの開発を行う.さらに,次世代のHPCにも有効なアプリケーションツールとなることを目指し,大規模計算のチューニングと可視化まで行う。.
逐次問題の並列計算の数理とフレームワーク研究開発・実証
2017.04~2020.03, 代表者:小野謙二, 九州大学, JST
時間発展問題を解くシミュレーションや逐次性のアルゴリズムを並列化する方法を研究し、多くの問題に適用できるフレームワーク化の実装研究、および適用実証を行い、大規模な計算資源を用いた高性能計算技術開発に寄与する。.
文部科学省 科学技術試験研究委託事業 「近未来型ものづくりを先導する革新的設計・製造プロセスの開発」
2014.12~2020.03, 代表者:加藤千幸, 東京大学生産技術研究所, 文部科学省.
内閣府 S I P/革新的設計生産技術 「全体俯瞰設計と製品設計の着想を支援するワークスペースの研究開発」
2014.09~2017.03, 代表者:小野謙二, 九州大学, 内閣府, NEDO(日本)
設計に利用する種々のデータを管理するデータ生成部、多角的な分析を行い、データ間の関連性をわかりやすく提示するしくみを開発、実証事例へ適用し、有効性を検証する。
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文部科学省 高性能汎用計算機高度利用事業 「HPCI 戦略プログラム 分野4次世代ものづくり」
2010.10~2016.03, 代表者:加藤千幸, 東京大学生産技術研究所, 文部科学省.
NEDO 産業技術研究助成事業 「陰関数形状操作 API と先進可視化技法による有機的 CAE フレームワークとボクセルベース物理シミュレーションの融合」
2004.07~2006.06, 代表者:小野謙二, 理化学研究所, NEDO(日本)
物理シミュレーションを援用した工業製品設計では,モデリング,解析格子作成,構造・流体解析,可視化により解析サイクルが構成される.しかし各処理の形状データ定義に一貫性がないため,データ修正の手作業が発生し,これが作業効率化のボトルネックとなっている.これを解決するため,幾何形状を表現するデータ構造とその操作方法を各処理で共有し,有機的な結合が可能なCAEフレームワークを構築する.更に,このフレームワークと親和性の高い物理シミュレーションシステムを開発する.これにより解析ループを閉じることができ,定型処理の自動化や形状・性能の自動最適化が可能となり,生産性を飛躍的に向上するとともに品質向上やコスト削減が期待できる..
研究業績
主要原著論文
1. Fan Hong, Chongke Bi, Hanqi Guo, Kenji Ono, Xiaoru Yuan, Compression-based integral curve data reuse framework for flow visualization, Journal of Visualization, 10.1007/s12650-017-0428-4, 20, 4, 859-874, 2017.11, [URL], Currently, by default, integral curves are repeatedly re-computed in different flow visualization applications, such as FTLE field computation, source-destination queries, etc., leading to unnecessary resource cost. We present a compression-based data reuse framework for integral curves, to greatly reduce their retrieval cost, especially in a resource-limited environment. In our design, a hierarchical and hybrid compression scheme is proposed to balance three objectives, including high compression ratio, controllable error, and low decompression cost. Specifically, we use and combine digitized curve sparse representation, floating-point data compression, and octree space partitioning to adaptively achieve the objectives. Results have shown that our data reuse framework could acquire tens of times acceleration in the resource-limited environment compared to on-the-fly particle tracing, and keep controllable information loss. Moreover, our method could provide fast integral curve retrieval for more complex data, such as unstructured mesh data..
2. Seigo Imamura, Kenji Ono, Mitsuo Yokokawa, Iterative-method performance evaluation for multiple vectors associated with a large-scale sparse matrix, International Journal of Computational Fluid Dynamics, 10.1080/10618562.2016.1234046, 30, 6, 395-401, 2016.07, [URL], Ensemble computing, which is an instance of capacity computing, is an effective computing scenario for exascale parallel supercomputers. In ensemble computing, there are multiple linear systems associated with a common coefficient matrix. We improve the performance of iterative solvers for multiple vectors by solving them at the same time, that is, by solving for the product of the matrices. We implemented several iterative methods and compared their performance. The maximum performance on Sparc VIIIfx was 7.6 times higher than that of a naïve implementation. Finally, to deal with the different convergence processes of linear systems, we introduced a control method to eliminate the calculation of already converged vectors..
主要学会発表等
1. Seigo Imamura, Mikio Iizuka, Kenji Ono, Mitsuo Yokokawa, Building the Performance Model of Parareal Method, 28th International Conference on Parallel Computational Fluid Dynamics Parallel CFD2016, 2016.05.
2. Mikio Iizuka, Kenji Ono, Convergence Rate of Parareal Method with Modified Newmark-Beta Algorithm for 2nd-Order ODE, 17th SIAM Conference on Parallel Processing for Scientific Computing, 2016.04.
学会活動
所属学会名
一般社団法人 情報処理学会
一般社団法人 日本計算工学会
一般社団法人 可視化情報学会
一般社団法人 日本機械学会
公益社団法人 自動車技術会
一般社団法人 日本流体力学会
IEEE
学協会役員等への就任
2017.04~2019.03, 名古屋大学 産業応用非公開審査WG委員会, 委員.
2016.05~2017.03, 日本原子力研究開発機構 原子力基礎工学研究・評価委員会, 委員.
2017.06~2018.03, 一般財団法人高度情報科学技術研究機構 利用研究課題審査委員会レビュアー, 委員.
2016.11~2017.03, 一般財団法人高度情報科学技術研究機構 利用研究課題審査委員会レビュアー, 委員.
2016.07~2017.03, 一般財団法人高度情報科学技術研究機構 成果報告会プログラム委員会, 委員.
2017.05~2018.03, 一般財団法人高度情報科学技術研究機構 HPCI連携サービス委員会, 委員.
2017.04~2018.03, 一般財団法人高度情報科学技術研究機構 学際大規模情報基盤共同利用・共同研究拠点 今後のHPCI第2階層システム検討委員会, 委員.
2017.04~2018.03, 一般財団法人高度情報科学技術研究機構 学際大規模情報基盤共同利用・共同研究拠点 学際共同研究WG委員会, 委員.
2016.04~2018.03, 一般財団法人高度情報科学技術研究機構 学際大規模情報基盤共同利用・共同研究拠点 共同研究課題審査委員会, 委員.
2017.04~2018.03, 一般社団法人HPCIコンソーシアム, .
2016.04~2018.03, 一般社団法人 日本計算工学会, 代表会員.
2013.10~2016.10, 日本学術会議(総合工学委員会・機械工学委員会合同計算科学シミュレーションと工学設計分科会) ポストペタスケール高性能計算に資する可視化処理小委員会, 委員.
学会大会・会議・シンポジウム等における役割
2017.11.12~2017.11.17, Super Computing 2017, Poster Committee.
2018.02.15~2018.02.15, IHPCES 2018 : 8th International Workshop on Advances in High-Performance Computational Earth Sciences, Program Committee.
2018.09.17~2018.09.19, VECPAR 2018 (13th International Meeting High Performance Computing for Computational Science), program committee.
2018.03.07~2018.03.10, SIAM Parallel Processing 2018, Organizer.
2017.12.12~2017.12.14, 第31回数値流体力学シンポジウム, オーガナイザー.
2017.12.13~2017.12.15, AXIES2017年度年次大会, プログラム委員会委員.
2017.11.12~2017.11.12, ISAV 2017: In Situ Infrastructures for Enabling Extreme-scale Analysis and Visualization, Program Committee.
2017.06.12~2017.06.14, ICCS 2017 International Conference on Computational Science, program committee.
2016.06.06~2016.06.08, IHPCES 2016 : 6th International Workshop on Advances in High-Performance Computational Earth Sciences: Applications & Frameworks, Program Committee.
2016.05.30~2016.06.01, VECPAR 2016 12th International Meeting on High Performance Computing for Computational Science, scientific committee.
2016.11~2016.11.29, ISAV 2016: In Situ Infrastructures for Enabling Extreme-scale Analysis and Visualization, program committee.
2016.05.12~2016.05.16, Parallel CFD 2016, program committee.
2016.05.09~2016.05.12, Parallel CFD 2016, 議長.
学会誌・雑誌・著書の編集への参加状況
2010.04~2013.03, ながれ, 国内, 編集委員.
学術論文等の審査
年度 外国語雑誌査読論文数 日本語雑誌査読論文数 国際会議録査読論文数 国内会議録査読論文数 合計
2017年度 12 
2016年度   11    12 
2003年度      
2004年度    
2005年度  
2006年度    
2007年度      
2008年度    
2009年度    
2010年度   11 
2011年度  
2012年度 17 
2013年度
2014年度   12    15 
2015年度 10    12 
その他の研究活動
海外渡航状況, 海外での教育研究歴
ワシントン大学応用物理研究所, UnitedStatesofAmerica, 2003.01~2003.05.
University of California at Davis, UnitedStatesofAmerica, 2003.01~2003.02.
受賞
日本機械学会流体工学部門フロンティア表彰, 一般社団法人日本機械学会, 2018.11.
ベストリサーチアワード, 公益社団法人日本生体医工学会, 2017.09.
Best paper award, China vis, 2016.08.
研究資金
科学研究費補助金の採択状況(文部科学省、日本学術振興会)
2017年度~2019年度, 基盤研究(B), 代表, 逐次問題の並列計算の数理とフレームワーク研究開発・実証.
科学研究費補助金の採択状況(文部科学省、日本学術振興会以外)
2014年度~2019年度, 文部科学省 科学技術試験研究委託事業, 分担, 近未来型ものづくりを先導する革新的設計・製造プロセスの開発.
2014年度~2016年度, 内閣府 S I P/革新的設計生産技術 , 代表, 全体俯瞰設計と製品設計の着想を支援するワークスペースの研究開発.
競争的資金(受託研究を含む)の採択状況
2014年度~2016年度, SIP(戦略的イノベーション創造プログラム)/革新的設計生産技術 全体俯瞰設計と製品設計の着想を支援するワークスペースの研究開発, 代表, 異なる評価軸を俯瞰した全体設計による意思決定支援と、革新的な製品の鍵となる設計アイデアの着想を支援するワークスペースの研究開発を実施する。.
2015年度~2019年度, 科学技術試験研究委託事業, 分担, 近未来型ものづくりを先導する革新的設計・製造プロセスの開発.
共同研究、受託研究(競争的資金を除く)の受入状況
2017.12~2018.03, 代表, 新物質構造探索のための第一原理計算結果DB構築と、それに必要な多数のジョブを効率的に処理するための環境整備に関する研究。.
2017.12~2018.03, 代表, アイデア創出を支援する文書データ閲覧検索システムの研究。.
2018.01~2018.03, 代表, 非線形問題への時間並列計算アルゴリズムの適用について指導。.

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