人工ニューラルネットワークでParaViewとVTKパイプラインを強化する

Visualization Toolkit（VTK）は最近、機械学習モデルの効率的な実行を目的としたクロスプラットフォームエンジンであるONNX Runtimeのサポートを導入し、その機能を拡張しました。この統合により、科学的可視化ワークフロー内に機械学習推論を直接組み込む新たな道が開かれました。同様の機能は、データ解析と可視化に広く使用されているオープンソースアプリケーションParaViewでも、ONNXPluginという公式プラグインを通じて利用可能です。\n\nONNX（Open Neural Network eXchange）は、異なる機械学習フレームワーク間の相互運用性を促進するオープン標準のファイル形式です。PyTorch、TensorFlow、Scikit-learnなどのフレームワークで訓練されたモデルを互換性のある他のプラットフォームで問題なくエクスポートおよび使用できるよう、共通の演算子セットを定義しています。ONNX Runtimeはこれを補完し、多様なハードウェア構成やオペレーティングシステム上でONNXモデルを効率的に実行できる推論エンジンとして機能します。元々はC++ライブラリとして開発されましたが、Python、C#、JavaScriptなどのバインディングもサポートし、適用範囲を広げています。\n\n新しいVTKモジュールはONNX Runtimeを利用し、ユーザーがVTKパイプライン内で直接ONNXモデルを実行できるようにします。このフィルターは、形状やジオメトリに関係なく任意のDataSet入力内のセルまたはポイントデータに対して推論を行い、その出力をコンテナとして扱います。ユーザーはニューラルネットワークの入力パラメータをベクトルとして指定でき、VTKおよびParaViewの時間的処理機能を活用したオプションの時間依存パラメータも含められます。Python APIのスニペットは、入力データの設定、ONNXモデルファイルの読み込み、入力パラメータの設定、モデルの実行による推論結果の取得方法を示し、結果は新しいポイントまたはセルデータとしてデータセットに追加されます。\n\nParaViewでは、ONNXPluginが動的なQtユーザーインターフェースを導入し、ネットワークパラメータのJSON記述を読み込むことで、モデルの要件に合わせた有効範囲を持つ入力フィールドなどのUI要素を自動生成します。この動的インターフェースにより、手動でUIを開発することなく様々なニューラルネットワークとのユーザーインタラクションが簡素化されます。\n\n実用例として、多層パーセプトロン（MLP）がEasyFEAで実行された機械シミュレーションのフォン・ミーゼス応力（SVM）結果を模倣する代理モデルとして訓練されました。この代理モデルはシミュレーション出力を近似しますが、実際のシミュレーションの約2000倍高速で結果を提供します（5ミリ秒対10秒）。この劇的な高速化により、ポアソン比などの材料特性の変化が応力分布に与える影響を評価するような迅速なパラメータスタディが可能となり、従来のシミュレーションでは時間的に非現実的だった解析が実現します。\n\nさらに、ONNX対応推論の効率性は、出力や望ましい結果が既知であるが対応する入力パラメータを特定する必要がある逆問題への応用も可能にします。例えば、訓練済みネットワークを用いて、フォン・ミーゼス応力が安全閾値以下に保たれる条件で物体に加えられる最大力を迅速に推定できました。通常、多数の順方向評価を要するこれらの計算は数秒で完了し、最適化やリアルタイム意思決定ワークフローの加速に大きな可能性を示しています。\n\n初期のVTKモジュールリリースでは、フィールドデータを入力として使用したり新しいジオメトリを生成したりする高度な機能はまだサポートされていませんが、機械学習を可視化およびシミュレーションパイプラインにシームレスに統合する重要な一歩を示しています。この機能はVTK 9.6.0およびParaView 6.1で公式リリース予定で、現在はParaViewのマスターブランチで利用可能であり、ソースからのコンパイルが必要です。この機能を活用したいユーザーや組織は、Kitwareの専門家に連絡してガイダンスや後処理・可視化機能拡張の協力を求めることができます。\n\nこの開発はEDFおよびKitware Europeの部分的な資金提供を受けており、AI駆動の強化を通じた科学的可視化の進展に対する産業界の関心と協力の高まりを強調しています。