民間投資を促そうという狙いだ。オープン化によって既存の教【参考文献】

育機関は大胆な変革が求められることになる。

[1] http://www.u-multirank.eu /OERの推進と教育のイノベーションは経済と密接に関係している。知の往来がスムーズになり，変革後の教育を持続可能

74カ国におよぶ 850 以上の大学

Review on GRASP (Retrieval system for atmospheric aerosols)

営予定

なものとするためにはデジタルな越境取引の活性化なくしてな[2] E u r o p e a n C e n t e r f o r D e v e l o p m e n t o f Vo c a t i o n a l

らない。欧州におけるeコマース取引のうち越境取引は10回にTraining, 2009,“European guidelines for validating

1回以下で，多くの欧州人にとっては域内の越境取引よりもア

nonformal and informal learning ”

メリカとの取引のほうが容易である[7]と言われている。この

http://www.cedefop.europa.eu/EN/publications/5059.aspx

現状を打破し，米国に流れてしまっているeコマース経済を欧[3] 岩田克彦，「日本版資格枠組みの早期構築に向けて — 資格枠組み

州内で完結させ，欧州デジタル市場の循環をよくすることで域構築は，人材育成上の多くの課題解決の結節点 — 」職業能力開内の経済を活発化させようという経済的目標とリンクしてい発研究誌，30巻，1号，2014年3月る。また均衡を図ろうとする結束政策は，SMEと略される中
小企業の成長力強化，若者の雇用，生涯学習や訓練，教育の増

衛星からの大気粒子解析システムGRASPの紹介

や高等教育機関を網羅しており，2016年からは第三者機関が運[4] The European e-Competence Framework (e-CF)
http://www.ecompetences.eu/

藤戸 俊行 （京都情報大学院大学 ）Toshiyuki Fujito (The Kyoto College of Graduate Studies for Informatics)
Abstract
GRASP (Generalized Retrieval of Aerosol & Surface Properties) is a versatile algorithm for characterizing atmosphericaerosols observed from satellite. Aerosol characteristics play important roles in global environmental problems. Satellite
remote sensing is very efficient to retrieve spacial distribution of aerosols. GRASP has been developed based on various

進のための利用であることが明確にされている。そこには弱者[5]“Rethinking Education:Investing in skills for better socio-

simulations in the coupled Earth atmosphere-surface model including multiple light scattering by non-spherical particles inを支援し均衡を図ろうとする欧州ならではの思想が政策として

economic outcomes” [COM(2012) 669] 2012 年11月20日

the polarized radiation ﬁeld mainly at LOA (Laboratoire d'Optique Atmospherique) of Lille University in cooperation with

現れたもので，域内の不安定要素を減らそうという意思に他な

http://eur-lex.europa.eu/legal-content/EN/TXT/PDF/?uri=CE

Catalysts. GRASP is designed as an open source software package and it will be available soon.

らない。また，こうした目に見える短期的な変化に加え，基金

LEX:52012DC0669&from=EN

を通じて高度なICT化，企業家を生み出す環境を整え，ひいて[6] Joop Hazenberg “, ‘Grand Coalition' must fill the gap ofは地域課題を解決するイノベーションを生もうとする，気の遠900，000 ICT vacancies”, April 2013

くなるような政策でもある。

http://esharp.eu/big-debates/the-digital-agenda/101-grandcoalition-must-ﬁll-the-gap-of-900-000-ict-vacancies/

4. まとめ
一言で示そうとすれば，欧州は現代を次のようにとらえていると考える。高度情報化，グローバル化という時代の流れにあ[7]“ A Digital Agenda for Europe” [COM(2010) 245 final]

1. はじめには少ない。本稿では近い将来公開される予定であるGRASPを
昨今，温暖化などの地球環境問題に関心が集まり，国際的な紹介する。

議論が高まっている。地球大気は太陽放射の影響を強く受け，その中でも大気エアロゾルが不安定要素として脚光を浴びるよ

2. GRASP

p10, 2010年5月19日

うになった。大気エアロゾルは微小な液体や固体の粒子であり，http://eur-lex.europa.eu/legalcontent/EN/TXT/PDF/?uri=CEL

地球大気に入射した太陽放射を散乱・吸収する。また，雲粒子

EX:52010DC0245&from=ENの生成に関与し，雲による散乱・吸収に影響を及ぼす。二酸化一般的な衛星観測データを用いたエアロゾル・リトリーバ

炭素などの温室効果ガスが地球温暖化に与える影響に関しては

ルは，大気モデルにおける放射シミュレーション結果をLUTり，気候変動や産業構造の変化といった不安定要因に対し，教2.1 エアロゾル・リトリーバルとは育，経験を認定し人々に変化への対応力をつけさせることで，その他については研究が進み，高い科学的理解度に達しているが，大気エアロゾ（Look-Up Table）に保存し，1画素ごとに観測データと最もよ

新規ビジネスやイノベーションを促し，それが経済成長を加速

Innovation Nippon研究会報告書 「EUのオープン教育政策に日本

ルについては未解明な点が多く残されている[1]。

く一致する値をLUTから探し出すものである。導出対象とな化させるとともに社会課題の解決となる。そのためには若者のの教育のイノベーション・ポテンシャルを探る:国際競争力強化，

大気中の空気分子は気圧に従い，ほぼ均一に分布するが，大る大気エアロゾル特性には，大気エアロゾルの組成を表す複素流動性を促進し，人，モノ，金に限らず知識が域内を駆け巡る

雇用促進，デジタルデバイド解消」p34， 2015年1月16日

気エアロゾルの分布は時間的・空間的な変動が大きい。地球規

屈折率や，量を表す光学的厚さ，放射を吸収する強さを表す単ことで付加価値が増殖し，一国家単体では成しえない，知を中http://www.innovation-nippon.jp/reports/2014StudyReport_

模で大気エアロゾルの分布を把握するには，人工衛星による観散乱アルベド，散乱による角度ごとの放射の散らばり具合を表心とした経済圏をつくろうとしている。域内の移動は多様な価OpenEd.pdf

測が最適である。衛星観測データを用いた大気エアロゾル特性

す散乱位相行列などがあり，これらのパラメタを基に放射伝値観をもたらし，多言語，多文化への対応が避けられないグロー

情報の導出はエアロゾルリモートセンシングと呼ばれ，放射シ

達計算を行い，衛星で観測される放射輝度をシミュレーショ

バル化に対する用意周到な下地となり，その力がゆくゆくは域

ミュレーションの結果と観測データを比較照合し，最もよく一ンする。衛星で観測される放射は，地球大気に入射し，地表外で発揮されることになる。

致する大気エアロゾル特性を導出する。ただし，主にグローバ

面で反射されたものであるため，シミュレーションには地表

これに対し，モビリティの低く，また多様化への対応に出遅れている均一主義的な日本の戦後社会制度は，どういう知見か◆著者紹介

ら今後の国際競争に備えようとしているのだろうか。中心をもKeiko Tanaka

ルな情報取得を目指す衛星観測データから，様々な時間的・空面反射モデルが必要であり，BRDF（Bi-directional Reﬂectance

間的条件下にあるローカルな大気エアロゾルの特性を効果的にDistribution Function），
BPDF（Bi-directional reﬂectance and

導出するには，衛星からだけでなく地上から観測されたデータ

Polarization Distribution Function）
が用いられることが多い。

や，様々な数値モデルを統合して用いなくてはならない。

地表面反射モデルのパラメタもシミュレーションに反映され，たない枠組みとしての結束政策は，単なるインフラ整備による

田中 恵子

デジタルデバイドの解消という短期的なものではなく，域内の

京都情報大学院大学助教。

また，衛星に搭載されたセンサは主に放射輝度を計測する

衛星観測データを用いたリトリーバルの対象に含まれる。大気

断片化をなくしあらゆるものが滞りなくアクセスできる状態を

上智大学文学士（新聞），京都情報大学院大学応用情報技術研究科修了，ものであるが，大気エアロゾル特性を得るには，偏光状態をエアロゾルのパラメタおよび地表面反射モデルのパラメタをそつくるユビキタスな思考である。アメリカ，欧州という世界の情報技術修士（専門職）。

計測することが有効であることが分かっている。2015年現

れぞれ想定される範囲内で変更し，シミュレーションを繰り返

ダイナミクスのなかで，日本は今後どうやって世界経済のなか

広告プランナー，京都コンピュータ学院講師，英字ニュース編集，

在，偏光観測情報を提供しているのはフランス航空宇宙局のすことでLUTは作成される。また，LUTと観測データを比較で生き残っていくのか，一貫した理念に基づく政策が求められベンチャー企業広報を経て現職。

PARASOL衛星に搭載されたPOLDERセンサのみであるが，する際には，内挿によって導出する値を決定することもある。

ているかもしれない。

日本でも偏光観測が可能なSGLIセンサを搭載したGCOM-C1
衛星の打ち上げが予定されている。偏光観測データを用いたエ8

ズムのなかでも，偏光観測データを処理することができるもの

2.2 概略

アロゾル・リトリーバルのためのアルゴリズムとしてGRASP

GRASPはPOLDERの解析アルゴリズム[3]と地上観測デー（Generalized Retrieval of Aerosol & Surface Properties）がタ解析アルゴリズムであるGARRLiC[4]をベースに，Dobovik

ある[2]。公開されているエアロゾル・リトリーバルアルゴリらによって開発された多目的衛星リトリーバルアルゴリズムで9ある。前述の大気エアロゾル粒子の特性と地表面反射特性の他の様相は時間的に滑らかに変化することを利用している。すな

間解像度0.05°の全球データを解析した場合を考える。なお，【参考文献】に，大気エアロゾルの高度分布や，サイズ分布，形状分布といっ

わち，大気エアロゾル粒子は同じ高度であれば，中心から離れ簡略化のためにオーバーヘッドは無視する。この場合，ピクセ[1] IPCC 2013: Climate Change 2013: The Physical Science

た情報を導出することができる。GRASPは解析が難しいとさるにしたがって徐々に拡散し，周囲に対して急激に密度が変化

ル数は3600×7200であるから，1コアのCPUで処理を実行しBasis Contribution of Working Group I to the Fifth

れる偏光データ解析が可能であり，非球形エアロゾルのシミュするような画素はないこと，地表面の状態は時間経過で急激にたとすると，完了までに必要な時間は900日である。昨今主流

Assessment Report of the IPCC.

レーションを実装している。多くの放射伝達モデルは，放射伝達変化することはなく，植生の状態など，地表面の様相は徐々となってきている4コアのCPUを用いたとしても225日，つま[2] Dubovik O., Lapyonok T., Litvinov P., Herman M., Fuertes

計算を簡略化するために大気エアロゾル粒子を球体と仮定しに変化することを仮定している。この仮定を基に，Numerical

り7.5ヵ月かかることになり，実用的なデータ解析が可能であD., Ducos F., Lopatin A., Chaikovsky A., Torres B., Derimianているが，実際には砂塵粒子や海塩粒子など，自然起源の粗大Inversionモジュールは各画素間の変化が滑らかになるようにるとは言い難い。

Y., Huang X., Aspetsberger M., Federspiel C.: GRASP: a粒子の多くが球形ではない。
これらを様々な大きさや形状の楕円内挿を行う。
アルゴリズムの手順を以下に示す。

体と仮定し，偏光を考慮した放射シミュレーションを行うこと
で，GRASPはより現実に近い観測値を再現することが可能である。
GRASPは拡張性を考慮して設計されており，各機能が独立日となる。実際は複数のCPUとGPUで同時に計算を行うこと

versatile algorithm for characterizing the atmosphere, SPIE,
Newsroom, 10.1117/2.1201408.005558.

により，処理時間は短くなる。例えば，4コアのCPUと6つの[3] Dubovik O., Herman M., Holdak A., Lapyonok T., Tanré D.,

1.

各パラメタの初期値を決める

GPUを併用した場合，1秒間に処理できるピクセル数は約31ピ

Deuzé J. L., Ducos F., Sinyuk A., Lopatin A.: Statistically

2.

観測時の幾何条件とパラメタをForward Modelモジュー

クセルである。この場合，全球（3600×7200ピクセル）ではoptimized inversion algorithm for enhanced retrieval of

ルに与え，シミュレーション値を得る

約9.57日となる。多くの準天頂軌道衛星は3日ほどで全球のデー

aerosol properties from spectral multi-angle polarimetric

したモジュールとなっている。これによりGRASPは様々な衛星のデータ解析に応用することができる。GRASPの主要な機

3.

手順1，2を画素ごとに行い，グループを作る

タを得ることができる。すなわち，一般的なPCでは，上記のsatellite observations, Atmos. Meas. Tech., 4, 975–1018, 2011.

能は2つのモジュールで構成される。1つは放射伝達シミュレー

4.

統計的な誤差を設定する

想定より高性能なコンピュータが存在するにせよ，1シーンの[4] Lopatin A., Duvobik O., Chaikovsky A., Goloub P.,

ションを行うForward Modelモジュールで，もう1つは統計学

5.

グループ内の各画素の変化が滑らかになるように内挿を行う

全球データ解析のために，観測実時間の3倍以上の時間がかか

Lapyonok T., Tanré D., Litvinov P.: Enhancement of aerosol

的な解析を行い，各特性情報を導出するNumerical Inversion

6.

シミュレーション値と誤差の和を制限範囲内に収める組

ることになる。このことを考えると実用的なグローバル解析

characterization using synergy of lidar and sun-photometer

み合わせが見つかるかどうか判定するを行うにはPCでなく，より高い処理能力をもつスーパーコン

coincident observations: the GARRLiC algorithm, Atmos.

ピュータを使用せねばならない。

Meas. Tech., 6, 2065–2088, 2013.

モジュールである。
Forward Modelモジュールは大気エアロゾルの光学的パラ

上記の手順6の結果として，各パラメタの組み合わせを決定

また，AspetsbergerらはNVIDIA社製のワークステーショ[5] Dubovik O., Litvinov P., Lapyonok T., Huang X., Lopatinの反射パラメタ（非偏光データ使用時はBRDF，偏光データ使することができるまで，1から6を繰り返すことで組み合わせ

ン向けGPUであるTesla K40（4.3 TFlop/s）を使った実験を

A., Ducos F., Fuertes D., Derimian Y., Amberger S., Ebner

用時はBPDF）を用いて，放射伝達シミュレーションを行い，の絞り込みを行う。

行ったと2014年6月に発表した[7]。 実験の結果，2013年度よG., Hart C., Marth D., Aspetsberger M., Federspiel C.:

りもさらに高速にGRASPに動作させることが可能になったとApplication of GRASP Algorithm for Retrieving Aerosol andされる。2015年6月現在ではGPU搭載個数や搭載メモリ容量がSurface Properties from Sentinel-3 Observations, Sentinel-3

メタ（光学的厚さ，単散乱アルベド，散乱位相行列）と地表面

衛星に搭載されたセンサによる観測値を求める。このとき，地
表面反射は，観測時の幾何条件，すなわち，太陽および衛星そ3. まとめTesla K40の2倍となったTesla K80（5.6 TFlop/s）が登場してfor Science 2015 workshop, Venice, Italy, June 2-5, 2015.

たはBPDFを用いたモデル計算によって求められる。また，大GRASPに よ る リ ト リ ー バ ル 結 果 は 精 度 が 高 く， ま た

おり，これを使用することでさらなる高速化が期待できる。こ[6] Aspetsberger M., Coman A., Planer W., Federspiel C.,

気エアロゾルモデルには非球形粒子も含まれており，多重回散POLDER以外の衛星センサにも応用できることが報告されれらのGPUはスーパーコンピュータでなくとも複数基の搭載

Dubovik O., Lapionak T., Litvinov P., Holdak A.: Speeding

乱の計算によって，より現実に近い状態が再現される。

ているが[5]，アルゴリズムの複雑さゆえに，実行には高性能が可能である。現状では高価な高性能機に限られるが，PCでUp Radiative Transfer Calculations and Complex Satellite

れぞれの天頂角，方位角および放射の波長によって，BRDFまNumerical Inversionモジュールは統計学的な処理を行い，なコンピュータをもってしても，時間がかかることが報告さもGRASPが観測実時間以下で実行可能となる可能性があり，

Retrievals with GPGPU Computing, ELS XIV - 18.06.2013.

シミュレーション値と観測値を比較して大気エアロゾル特性おれている。この問題に対しては，GRASPのコードをGPGPUGPGPUはGRASPの高速化に対し，有効な手段と考えられる。

[7] Aspetsberger M., Hartl C., Planer W., Federspiel C., Dubovik

よび地表面反射特性を導出する。GRASPの特徴の1つとして，（General-Purpose computing on Graphics Processing

LUTを使用しないことが挙げられる。過去の研究から経験的Units）に対応させることで高速化を図る試みがなされていに得られた制限を各パラメタに課し，すべてのパラメタが制限る。GPGPUはコンピュータに搭載された画像描画処理用の演範囲内に収まる組み合わせを探すことでリトリーバルを行う。

算装置であるGPUを一般的な数値計算に転用する技術である。

GRASPは偏光解析に対応したオープンソースコードの衛星

もう1つの特徴は，1つの画素ごとにではなく，複数の画

GPUは並列計算処理に長けており，並列化されたコードを実

エアロゾル・リトリーバルアルゴリズムである。GRASPによ素をグループ化し，グループごとに各特性導出を行うMulti

行する際にはCPUを用いるよりも，数十倍〜数百倍というはる解析は非常に精度が高く，様々な衛星センサによって取得さPixel Inversionが実装されていることである。地球大気中を進るかに高速で処理が可能である。

れた観測データの解析に応用可能であり，すでにいくつかの衛

む放射は，空気分子および大気エアロゾル粒子によって散乱され，進む方向と強さが変わる。散乱によって，1つの画素の地

2013年にAspetsbergerらはGPGPUによって以下のような
GRASPの高速化を達成したと報告した[6]。

表面にはあらゆる方向から放射が入射し，同様に衛星に搭載されたセンサにある方向から入射する放射は，1つの画素の地表面から反射されたものとは限らない。複数の画素をグループ化
性をまとめて導出することで，単一の画素ごとに特性導出を行うよりも，周囲の画素による影響を考慮することができ，実際

380MB → 0.1KB・1ピクセルのデータ導出に要する時間（CPU）
10秒 → 3秒の観測値に近い値を得ることができる。グループ化された画素
は 3 次元（x-y:水平方向，t : 時間方向）のデータとなる。これ
は，エアロゾル粒子の空間的分布が，ある程度の範囲内では，
水平方向に対して滑らかに変化すること，および，地表面反射

O., Lapionak T., Litvinov P.: GRASP Aerosol Retrievals

4. おわりに

Latest Advancements with Accelerator Technology andApplication Scenarios, EUMETSAT 2014 - 23.09.2014.

星観測データ解析で優秀な成果を出していることが報告されている。GRASPの短所としては，アルゴリズムが複雑であるが◆著者紹介ゆえに，高性能なコンピュータをもってしても実行に時間がか・放射伝達シミュレーションにおけるメモリ使用量

し，各グループごとに大気エアロゾル特性および地表面反射特10

一方，1つのGPUで計算を行ったとすると，必要な時間は60

藤戸 俊行

列化処理で改善されつつある。開発者であるDovobikらは近い

京都コンピュータ学院教員。

将来にGPGPUに対応したGRASPのコードを公開すると発表

近畿大学大学院総合理工学研究科エレクトロニクス系工学専攻博士前期している。

課程修了，修士（工学）。

GRASPは近い将来登場する偏光観測が可能な衛星センサのデータ解析に応用可能な，非常に優秀なシステムである。

なお，上記の報告ではGPUによる1ピクセルのデータ導出に必要な時間は0.2秒とされる。
例えば，上記と同様の性能を持つCPUを1つだけ用いて，空Toshiyuki Fujito

かることがあげられる。ただし，この課題はGPGPUによる並日本リモートセンシング学会，日本エアロゾル学会，
American Geophysical Union会員。

GRASPのコードを詳細に検証し，限定された課題に対しては，一般的なPCでも実行可能なようにカスタマイズの実現を行う予定である。

11

ある。前述の大気エアロゾル粒子の特性と地表面反射特性の他の様相は時間的に滑らかに変化することを利用している。すな

間解像度0.05°の全球データを解析した場合を考える。なお，【参考文献】に，大気エアロゾルの高度分布や，サイズ分布，形状分布といっ

わち，大気エアロゾル粒子は同じ高度であれば，中心から離れ簡略化のためにオーバーヘッドは無視する。この場合，ピクセ[1] IPCC 2013: Climate Change 2013: The Physical Science

た情報を導出することができる。GRASPは解析が難しいとさるにしたがって徐々に拡散し，周囲に対して急激に密度が変化

ル数は3600×7200であるから，1コアのCPUで処理を実行しBasis Contribution of Working Group I to the Fifth

れる偏光データ解析が可能であり，非球形エアロゾルのシミュするような画素はないこと，地表面の状態は時間経過で急激にたとすると，完了までに必要な時間は900日である。昨今主流

Assessment Report of the IPCC.

レーションを実装している。多くの放射伝達モデルは，放射伝達変化することはなく，植生の状態など，地表面の様相は徐々となってきている4コアのCPUを用いたとしても225日，つま[2] Dubovik O., Lapyonok T., Litvinov P., Herman M., Fuertes

計算を簡略化するために大気エアロゾル粒子を球体と仮定しに変化することを仮定している。この仮定を基に，Numerical

り7.5ヵ月かかることになり，実用的なデータ解析が可能であD., Ducos F., Lopatin A., Chaikovsky A., Torres B., Derimianているが，実際には砂塵粒子や海塩粒子など，自然起源の粗大Inversionモジュールは各画素間の変化が滑らかになるようにるとは言い難い。

Y., Huang X., Aspetsberger M., Federspiel C.: GRASP: a粒子の多くが球形ではない。
これらを様々な大きさや形状の楕円内挿を行う。
アルゴリズムの手順を以下に示す。

体と仮定し，偏光を考慮した放射シミュレーションを行うこと
で，GRASPはより現実に近い観測値を再現することが可能である。
GRASPは拡張性を考慮して設計されており，各機能が独立日となる。実際は複数のCPUとGPUで同時に計算を行うこと

versatile algorithm for characterizing the atmosphere, SPIE,
Newsroom, 10.1117/2.1201408.005558.

により，処理時間は短くなる。例えば，4コアのCPUと6つの[3] Dubovik O., Herman M., Holdak A., Lapyonok T., Tanré D.,

1.

各パラメタの初期値を決める

GPUを併用した場合，1秒間に処理できるピクセル数は約31ピ

Deuzé J. L., Ducos F., Sinyuk A., Lopatin A.: Statistically

2.

観測時の幾何条件とパラメタをForward Modelモジュー

クセルである。この場合，全球（3600×7200ピクセル）ではoptimized inversion algorithm for enhanced retrieval of

ルに与え，シミュレーション値を得る

約9.57日となる。多くの準天頂軌道衛星は3日ほどで全球のデー

aerosol properties from spectral multi-angle polarimetric

したモジュールとなっている。これによりGRASPは様々な衛星のデータ解析に応用することができる。GRASPの主要な機

3.

手順1，2を画素ごとに行い，グループを作る

タを得ることができる。すなわち，一般的なPCでは，上記のsatellite observations, Atmos. Meas. Tech., 4, 975–1018, 2011.

能は2つのモジュールで構成される。1つは放射伝達シミュレー

4.

統計的な誤差を設定する

想定より高性能なコンピュータが存在するにせよ，1シーンの[4] Lopatin A., Duvobik O., Chaikovsky A., Goloub P.,

ションを行うForward Modelモジュールで，もう1つは統計学

5.

グループ内の各画素の変化が滑らかになるように内挿を行う

全球データ解析のために，観測実時間の3倍以上の時間がかか

Lapyonok T., Tanré D., Litvinov P.: Enhancement of aerosol

的な解析を行い，各特性情報を導出するNumerical Inversion

6.

シミュレーション値と誤差の和を制限範囲内に収める組

ることになる。このことを考えると実用的なグローバル解析

characterization using synergy of lidar and sun-photometer

み合わせが見つかるかどうか判定するを行うにはPCでなく，より高い処理能力をもつスーパーコン

coincident observations: the GARRLiC algorithm, Atmos.

ピュータを使用せねばならない。

Meas. Tech., 6, 2065–2088, 2013.

モジュールである。
Forward Modelモジュールは大気エアロゾルの光学的パラ

上記の手順6の結果として，各パラメタの組み合わせを決定

また，AspetsbergerらはNVIDIA社製のワークステーショ[5] Dubovik O., Litvinov P., Lapyonok T., Huang X., Lopatinの反射パラメタ（非偏光データ使用時はBRDF，偏光データ使することができるまで，1から6を繰り返すことで組み合わせ

ン向けGPUであるTesla K40（4.3 TFlop/s）を使った実験を

A., Ducos F., Fuertes D., Derimian Y., Amberger S., Ebner

用時はBPDF）を用いて，放射伝達シミュレーションを行い，の絞り込みを行う。

行ったと2014年6月に発表した[7]。 実験の結果，2013年度よG., Hart C., Marth D., Aspetsberger M., Federspiel C.:

りもさらに高速にGRASPに動作させることが可能になったとApplication of GRASP Algorithm for Retrieving Aerosol andされる。2015年6月現在ではGPU搭載個数や搭載メモリ容量がSurface Properties from Sentinel-3 Observations, Sentinel-3

メタ（光学的厚さ，単散乱アルベド，散乱位相行列）と地表面

衛星に搭載されたセンサによる観測値を求める。このとき，地
表面反射は，観測時の幾何条件，すなわち，太陽および衛星そ3. まとめTesla K40の2倍となったTesla K80（5.6 TFlop/s）が登場してfor Science 2015 workshop, Venice, Italy, June 2-5, 2015.

たはBPDFを用いたモデル計算によって求められる。また，大GRASPに よ る リ ト リ ー バ ル 結 果 は 精 度 が 高 く， ま た

おり，これを使用することでさらなる高速化が期待できる。こ[6] Aspetsberger M., Coman A., Planer W., Federspiel C.,

気エアロゾルモデルには非球形粒子も含まれており，多重回散POLDER以外の衛星センサにも応用できることが報告されれらのGPUはスーパーコンピュータでなくとも複数基の搭載

Dubovik O., Lapionak T., Litvinov P., Holdak A.: Speeding

乱の計算によって，より現実に近い状態が再現される。

ているが[5]，アルゴリズムの複雑さゆえに，実行には高性能が可能である。現状では高価な高性能機に限られるが，PCでUp Radiative Transfer Calculations and Complex Satellite

れぞれの天頂角，方位角および放射の波長によって，BRDFまNumerical Inversionモジュールは統計学的な処理を行い，なコンピュータをもってしても，時間がかかることが報告さもGRASPが観測実時間以下で実行可能となる可能性があり，

Retrievals with GPGPU Computing, ELS XIV - 18.06.2013.

シミュレーション値と観測値を比較して大気エアロゾル特性おれている。この問題に対しては，GRASPのコードをGPGPUGPGPUはGRASPの高速化に対し，有効な手段と考えられる。

[7] Aspetsberger M., Hartl C., Planer W., Federspiel C., Dubovik

よび地表面反射特性を導出する。GRASPの特徴の1つとして，（General-Purpose computing on Graphics Processing

LUTを使用しないことが挙げられる。過去の研究から経験的Units）に対応させることで高速化を図る試みがなされていに得られた制限を各パラメタに課し，すべてのパラメタが制限る。GPGPUはコンピュータに搭載された画像描画処理用の演範囲内に収まる組み合わせを探すことでリトリーバルを行う。

算装置であるGPUを一般的な数値計算に転用する技術である。

GRASPは偏光解析に対応したオープンソースコードの衛星

もう1つの特徴は，1つの画素ごとにではなく，複数の画

GPUは並列計算処理に長けており，並列化されたコードを実

エアロゾル・リトリーバルアルゴリズムである。GRASPによ素をグループ化し，グループごとに各特性導出を行うMulti

行する際にはCPUを用いるよりも，数十倍〜数百倍というはる解析は非常に精度が高く，様々な衛星センサによって取得さPixel Inversionが実装されていることである。地球大気中を進るかに高速で処理が可能である。

れた観測データの解析に応用可能であり，すでにいくつかの衛

む放射は，空気分子および大気エアロゾル粒子によって散乱され，進む方向と強さが変わる。散乱によって，1つの画素の地

2013年にAspetsbergerらはGPGPUによって以下のような
GRASPの高速化を達成したと報告した[6]。

表面にはあらゆる方向から放射が入射し，同様に衛星に搭載されたセンサにある方向から入射する放射は，1つの画素の地表面から反射されたものとは限らない。複数の画素をグループ化
性をまとめて導出することで，単一の画素ごとに特性導出を行うよりも，周囲の画素による影響を考慮することができ，実際

380MB → 0.1KB・1ピクセルのデータ導出に要する時間（CPU）
10秒 → 3秒の観測値に近い値を得ることができる。グループ化された画素
は 3 次元（x-y:水平方向，t : 時間方向）のデータとなる。これ
は，エアロゾル粒子の空間的分布が，ある程度の範囲内では，
水平方向に対して滑らかに変化すること，および，地表面反射

O., Lapionak T., Litvinov P.: GRASP Aerosol Retrievals

4. おわりに

Latest Advancements with Accelerator Technology andApplication Scenarios, EUMETSAT 2014 - 23.09.2014.

星観測データ解析で優秀な成果を出していることが報告されている。GRASPの短所としては，アルゴリズムが複雑であるが◆著者紹介ゆえに，高性能なコンピュータをもってしても実行に時間がか・放射伝達シミュレーションにおけるメモリ使用量

し，各グループごとに大気エアロゾル特性および地表面反射特10

一方，1つのGPUで計算を行ったとすると，必要な時間は60

藤戸 俊行

列化処理で改善されつつある。開発者であるDovobikらは近い

京都コンピュータ学院教員。

将来にGPGPUに対応したGRASPのコードを公開すると発表

近畿大学大学院総合理工学研究科エレクトロニクス系工学専攻博士前期している。

課程修了，修士（工学）。

GRASPは近い将来登場する偏光観測が可能な衛星センサのデータ解析に応用可能な，非常に優秀なシステムである。

なお，上記の報告ではGPUによる1ピクセルのデータ導出に必要な時間は0.2秒とされる。
例えば，上記と同様の性能を持つCPUを1つだけ用いて，空Toshiyuki Fujito

かることがあげられる。ただし，この課題はGPGPUによる並日本リモートセンシング学会，日本エアロゾル学会，
American Geophysical Union会員。

GRASPのコードを詳細に検証し，限定された課題に対しては，一般的なPCでも実行可能なようにカスタマイズの実現を行う予定である。

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