認識能力を備えたデータ解析システムの概念設計; 有限要素法を用いた耐震解析への適用

Concept design of cognitive methodology based data analysis system; Application to seismic analysis using finite element method

木野 千晶; 鈴木 喜雄   ; 西田 明美  ; 櫛田 慶幸; 林 幸子; 中島 憲宏  

Kino, Chiaki; Suzuki, Yoshio; Nishida, Akemi; Kushida, Noriyuki; Hayashi, Sachiko; Nakajima, Norihiro

データ解析プロセスにおいて研究者の見落としを低減し、データ全体を隅々まで検証することを可能とするために、人間の認識能力の一部を情報科学技術により代用した「 認識能力を備えたデータ解析システム」Cognitive methodology based Data Analysis System(CDAS)の概念設計を行った。本研究ではまず数値シミュレーションにおけるデータ解析プロセスを体系的に検討し、妥当性評価のためのVV機能,有意味性評価のためのDD機能、加えてVV機能・DD機能から得られた情報を統合・解釈するためのSynthesis機能を備える必要があること、データ解析に用いる工学情報として設計情報・解析条件・結果データに対応する必要があること、評価・判断のための階層構造に対応する必要があることを見いだした。次にVV機能及びDD機能は分散処理システムとし、Synthesis機能と併せたシステム構成図を設計し、評価・判断機能として必要な情報を「観点」概念により構築する妥当性・有意味性の判断システム、及び解釈機能として科学的知見を数値化し解釈ルールを構築する手法を提案した。さらに、CDASを有限要素法による構造解析の結果データに適用することでその実現可能性を確認した。

We have conducted research and development of the Cognitive methodology based Data Analysis System (CDAS) which supports researchers to analyze large scale data efficiently and comprehensively. Traditionally, much of data analysis process has been carried out by humans. However, when the scale of data is extremely large, data analysis is beyond the recognition capability of humans. The basic idea of CDAS is that computers execute data analysis instead of humans. In the present study, we showed three necessary functions (Verification and Validation: VV, Data Diagnosis: DD and Synthesis) for the design of CDAS. VV and DD functions are executed on gird computing environment and findings output from these functions are integrated on Synthesis functions. Finally CDAS displayed only useful information to human. We have applied the system to the virtual plant vibration simulator and succeeded in analyzing large scale data reaching to 1TB thoroughly for the first time.