「夏の電脳甲子園」SupercomputingContest2017の本選結果について

 第23回スーパーコンピューティングコンテストを8月21日から25日の5日間、大阪会場と東京会場に分かれて開催しました。予選参加校32校42チームの上位20チームが熱き知的な戦いを繰り広げました。
 今年は、大阪大学のスーパーコンピュータSX-ACEを使用しました。本選課題「オーディオデータを近似的に圧縮しよう」ではPCM(Pulse Code Modulation)データを1ビットのデータ列でなるべくよく近似するためにSX-ACEのベクトル化と並列化を活用して競いました。

 
【本選課題】
1 背景
 CDなどのデジタルオーディオでは、元となるアナログ信号をPCM(Pulse Code Modulation) という方式によって離散的なデジタル信号に変換する。ここでサンプリング周波数とビット深度という概念を説明しよう。サンプリング周波数とはアナログ信号を一定時間間隔ごとに数値データ化するその時間間隔の逆数である。たとえばCDではサンプリング周波数が44100Hz だが、これは元のアナログ信号を1秒間に44100回数値データ化していることを意味している。ビット深度は本来連続値である音量データを何ビットの整数で表現するかを表す。CD では16 ビットである。これは音の最大値と最小値の間を216 に分割することを意味している(つまり、音の大きさは-32768 から+32767 までの整数で表現され、無音が0である)。以下の問題ではCD と同じサンプリング周波数44100Hz、ビット深度16ビットのPCM データを扱おう。つまり、1秒間の音のデータは44100 個の16 ビット整数で表現される。
 さて、PCM データをさらに圧縮することを考えたい。そこでここではビット深度の代わりに信号の変化を「前の時刻に比べて数値が増えるか減るか」の1ビット情報で表すことを考えてみよう。元のサンプリング周波数よりも充分に細かい時間分解能でこれを行うと、元のPCM データをほぼ完全に再現できる。実際にこれは一部のデジタル・オーディオ・アンプで使われている方法である。しかし、ここではデータ圧縮を目的として、時間間隔はCD と同じままとする。この場合、データ量は1/16 に減る代わりに、元のPCM データを完全には再現できないことは明らかである。このように完全には元のデータを再現できないデータ圧縮法を「不可逆圧縮」と呼ぶ。
 今回の目的は、与えられたPCM データを上で説明した1ビットのデータ列でなるべくよく近似することである。元のPCM データをもとに、数値を増やすときは1、減らす時は0となる1ビットの数列を生成する。これを「エンコード」(符号化) と呼ぼう。増減の1ステップがどれだけの数値変化に対応するかは自由に決めるが、この数値はデータ全体を通して固定である。
 近似の「よさ」の判断基準が必要である。そのためにエンコードされた1ビット・データ列から音のデータに変換する。これを「デコード」(復号) と呼ぼう。単純にデコードしただけでは、元データに比べてぎざぎざしたものが得られるのは明らかだろう。これは「高周波ノイズ」として音に影響する。そこで、デコードに際しては「平滑化」を行うことにする。つまり、適当な時間幅で音量を平均してしまうのである。これは高周波をカットする「ローパスフィルター」の一種である。近似のよさを評価するために、デコードされた音と元のPCM の音の両方を平滑化し、ふたつの「同時刻での差の絶対値」を全時刻に渡って足したものが小さければ小さいほどよいものとしよう。

     
    【本選結果】
    8月25日に表彰式を行い、上位3チームに表彰状とメダルが授与されました。
     
    優勝
    solars   北九州工業高等専門学校
     
    準優勝
    KMiBa    筑波大学附属駒場高等学校
     
    準優勝
    WayKey   静岡県立浜松工業高等学校

     

    小川情報担当理事挨拶

    小川情報担当理事挨拶


    優勝チーム(solars)へメダル授与

    優勝チーム(solars)へメダル授与


    大阪会場

    大阪会場


    東京会場

    東京会場


      公開日:2017年09月12日
      カテゴリー:一般の方

      【講師】公募情報(情報メディア教育研究部門)

       講師の公募を行っております。公募要領をご確認のうえ、ご応募願います。
      (提出締切:平成29年9月29日(月))

    公募要領


    公開日:2017年06月23日
    カテゴリー:未分類

    データサイエンス支援サービスシンポジウムを開催します。

    データサイエンス支援サービスシンポジウムを開催します。

    開催日時:2017年6月20日(火)13:00~16:30

    開催場所:大阪大学サイバーメディアセンター本館1階(吹田キャンパス)

         サイバーメディアコモンズ
    詳細はこちら


    公開日:2017年06月19日
    カテゴリー:未分類

    【プレスリリース】世界初、地震発生から30分以内にスーパーコンピュータを用いて津波浸水被害を推計するシステムが内閣府「津波浸水被害推定システム」として採用

    国立大学法人 東北大学、国立大学法人 大阪大学、日本電気株式会社、国際航業株式会社、株式会社エイツーは「津波浸水・被害推計システム」を共同で開発し、本システムが、内閣府が運用する「総合防災情報システム」の一機能として採用されることになりました。
    詳細はこちら


    公開日:2017年05月31日
    カテゴリー:サイバー構成員の方, 一般の方, 企業・研究者の方, 卒業生の方, 大規模計算機ユーザの方, 教職員の方

    【参加者募集】「夏の電脳甲子園」SupercomputingContest2017

    高校生(高等専門学校の場合は高校の相当学年)を対象に、サイバーメディアセンター所有のベクトル並列型スーパーコンピュータシステムSX-ACEを使ったプログラミングコンテストを行います。
    このコンテストは、そのプログラミング結果の正確さ・速度を競うもので、2人または3人での(同一校)応募となります。
    また、個人でも「スーパーコン認定証」を獲得する予選問題に挑戦することができますので、興味のある方は是非挑戦してください。
    募集要項など、詳細はこちらをご確認ください。


    公開日:2017年05月31日
    カテゴリー:一般の方

    【開催報告】平成29年度『いちょう祭』

     4月30日、5月1日に開催された『いちょう祭』において、サイバーメディアセンターでは、4月30日に研究部門公開や見学ツアーを行いました。サイバーメディアセンターの研究内容や施設について、学内外のみなさまにご紹介する貴重な機会となりました。
     3回目の開催となりました吹田キャンパスのサイバーメディアコモンズ及びITコア棟見学ツアーは、100名以上の来場者が参加されました。
     また、豊中キャンパスの研究部門公開には800名を超える来場があり、大盛況のうちに終了することができました。
     多くの方にご参加いただき、また、様々なご意見をいただけましたことを心よりお礼申し上げます。
     

     

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    大規模立体可視化システムを体験する参加者の皆さん

     

    IMG_1693

    ITコア棟を見学する参加者の皆さん


    公開日:2017年05月17日
    カテゴリー:一般の方, 企業・研究者の方, 在学生の方, 大規模計算機ユーザの方, 教職員の方

    平成29年度いちょう祭のお知らせ

     平成29年度いちょう祭について、サイバーメディアセンターでは豊中キャンパス及び吹田キャンパスで施設公開等を行っております。
     豊中キャンパスでは、研究部門を開放し、ご訪問いただいた方のご質問に教員等が対応いたします。吹田キャンパスでは、見学ツアー等をおこなっております。見学ツアーの概要はこちらからご確認ください。
     多数の方のご訪問を心からお待ちしております。

    • 施設開放日
      豊中キャンパス:4月30日(日) 10:00~16:00(一部17:00まで)

      吹田キャンパス:4月30日(日) 10:00~16:00


    公開日:2017年04月28日
    カテゴリー:一般の方, 企業・研究者の方, 大規模計算機ユーザの方, 教職員の方

    【プレスリリース】硬くも柔らかくも振る舞う高密度なガラスの性質を実証

    大阪大学サイバーメディアセンターのYuliang Jin(特任研究員)、吉野 元(准教授)は、ガラス状態を圧縮するとエネルギー地形の複雑な分裂が起こり、これを反映した特異な力学現象が起こることを大規模数値シミュレーションにより世界で初めて実証しました。
     
    本研究成果は、英国科学誌「NatureCommunications」に、4月11日(火)18時(日本時間)に公開されました。
    詳細はこちら


    公開日:2017年04月19日
    カテゴリー:サイバー構成員の方, 一般の方, 企業・研究者の方, 大規模計算機ユーザの方, 教職員の方