[論文レビュー] Open TURNS: An industrial software for uncertainty quantification in simulation

Michaël Baudin, Anne Dutfoy+2 more|arXiv (Cornell University)|Jan 21, 2015

Simulation Techniques and Applications参考文献 28被引用数 20

ひとこと要約

OpenTURNS は、複雑なシミュレーションフレームワークにおける不確実性の定量化（UQ）を目的としたオープンソースで産業用途に適したソフトウェアプラットフォームであり、確率的UQのためのモジュラーで透明性が高く、複数のアクセス方法を備えた環境を提供する。不確実性伝播、感度分析、メタモデル化のための高度な手法を統合し、汎用ラッパーを介して外部のブラックボックスモデルとシームレスに連携可能であり、工学的・科学的分野における高精度なシミュレーションにおいて計算負荷を顕著に低減する。

ABSTRACT

The needs to assess robust performances for complex systems and to answer tighter regulatory processes (security, safety, environmental control, and health impacts, etc.) have led to the emergence of a new industrial simulation challenge: to take uncertainties into account when dealing with complex numerical simulation frameworks. Therefore, a generic methodology has emerged from the joint effort of several industrial companies and academic institutions. EDF R&D, Airbus Group and Phimeca Engineering started a collaboration at the beginning of 2005, joined by IMACS in 2014, for the development of an Open Source software platform dedicated to uncertainty propagation by probabilistic methods, named OpenTURNS for Open source Treatment of Uncertainty, Risk 'N Statistics. OpenTURNS addresses the specific industrial challenges attached to uncertainties, which are transparency, genericity, modularity and multi-accessibility. This paper focuses on OpenTURNS and presents its main features: openTURNS is an open source software under the LGPL license, that presents itself as a C++ library and a Python TUI, and which works under Linux and Windows environment. All the methodological tools are described in the different sections of this paper: uncertainty quantification, uncertainty propagation, sensitivity analysis and metamodeling. A section also explains the generic wrappers way to link openTURNS to any external code. The paper illustrates as much as possible the methodological tools on an educational example that simulates the height of a river and compares it to the height of a dyke that protects industrial facilities. At last, it gives an overview of the main developments planned for the next few years.

研究の動機と目的

• 安全性、セキュリティ、環境影響に関する規制が厳しくなる中、複雑なシミュレーションフレームワークにおける不確実性の定量化と管理の増大する産業的ニーズに対応する。
• 産業応用における不確実性処理において、分野特化的で透明性がなく、汎用性のないアプローチの限界を克服する。
• 透明性、モularity、複数アクセス性、産業スケールのコンピューティングを支援する統合的でオープンで拡張可能なソフトウェアプラットフォームの開発。
• 汎用ラッパーを介して外部のシミュレーションコード（ブラックボックスモデル）を確率的UQワークフローにシームレスに統合することを可能にする。
• Python、C++、GUI などの複数のインターフェースと、ハイパフォーマンス環境向けのスケーラブルなコンピューティング能力を備え、多様なユーザーのニーズに対応する。

提案手法

• 低レベルのパフォーマンスと高レベルの使いやすさを両立させるために、C++ ライブラリと Python TUI（テキストインターフェース）を実装する。
• 不確実性伝播のためのモンテカルロ法、多項式クラウド展開、確率的コロケーション法を含む幅広い確率的手法をサポートする。
• 入力がモデル出力に与える影響を定量化するため、ソボルインデックスや導出に基づく手法を含む高度な感度分析技術を統合する。
• クリギングと多項式クラウドを用いたメタモデル化機能を提供し、高コストなシミュレーションにおける計算コストを低減する。
• 汎用ラッパー（例：DistributedPythonFunction）を用いて、ファイルベースのデータ交換を通じて外部のシミュレーションコードとインターフェースを確立し、分散処理およびハイパフォーマンスコンピューティングを可能にする。
• Salome プラットフォームおよび YACS や ParaVIS などのツールとの統合により、ワークフローの自動化と不確実性結果のイン・サイト可視化を実現する。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 多様な産業的・科学的シミュレーション分野において、汎用的でオープンソースのソフトウェアプラットフォームが不確実性の定量化をどのように効果的に支援できるか。
• RQ2 産業的UQワークフローにおける透明性、モularity、複数アクセス性を確保するために、どのようなアーキテクチャ的・アルゴリズム的特徴が必要か。
• RQ3 ハイパフォーマンスコンピューティングをどのように効率的に活用することで、高コストなシミュレーションモデルにおける不確実性伝播の計算負荷を低減できるか。
• RQ4 クリギングや多項式クラウドのようなメタモデル化技術は、不確実性解析における必要なモデル評価回数をどの程度削減できるか。
• RQ5 高次元・大規模なデータを含む複雑なシミュレーションから得られる不確実性解析結果を、どのように効果的に可視化・解釈できるか。

主な発見

• OpenTURNS は、不確実性の定量化、伝播、感度分析、メタモデル化という幅広いUQタスクを、異なる数値的手法において一貫性があり信頼性の高い結果をもって効果的にサポートしている。
• 高性能コンピューティングクラスタ上での効率的な不確実性伝播が実現されており、ある研究では、高コストな核廃棄物貯蔵モデルの6000回の評価に、32ノードで合計8000 CPU時間が必要であった。
• Salome プラットフォームおよび YACS や ParaVIS などのツールとの統合により、ワークフローの自動実行と高度な可視化（不確実性データの機能的ボックスプロットを含む）が可能になった。
• クリギングなどのメタモデルの使用により、必要なモデル評価回数が顕著に削減され、高コストなシミュレーションにおける不確実性解析が現実可能となった。
• ソフトウェアのオープンソース性と LGPL ライセンスのおかげで、広範な採用が進んでおり、主要な Linux ディストリビューションや Salome などの産業プラットフォームへの統合が実現した。
• 現在の開発は、高度な最適化技術を用いたクリギングの強化および大量の不確実性データに対するイン・サイト可視化の向上に注力されており、国立研究助成（ANR Chorus プロジェクト）の支援を受けて進行中である。