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J-GLOBAL ID：201702259322255223   整理番号：17A1270025

大気候データセットを解析するためのマルチエージェント並列アプローチ【Powered by NICT】

A Multi-agent Parallel Approach to Analyzing Large Climate Data Sets

著者 (5件)： Woodring Jason ,  Sell Matthew ,  Fukuda Munehiro ,  Asuncion Hazeline ,  Salathe Eric
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： ICDCS  ページ： 1639-1648  発行年： 2017年 
JST資料番号： W2441A  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 並列化とスケールアップビッグデータ解析を有することを種々のクラウド技術にもかかわらず,それらは分配が容易であり,クラスタシステム上のマップしやすいテキストでデータを標的とする。それ故,それらの並列化は必ずしもNetCDFなどの科学的構造化データをカバーまたは元データを変換特異的フォーマットに付加的なユーザツール必要はない。このような科学的データ解析のユーザ直観的並列化を容易にするために,本論文ではクラスタシステム上の分散アレイを例示し,これらのアレイにおける構造化された科学的データを維持し,データに計算行為を遂行するためにアレイ上の多くのモバイルエージェントを展開すると,必要な結果を収集するエージェントベースアプローチを提案した。エージェントベースアプローチの実用性を実証するために,著者らは,気候変化の研究に焦点を当て,Webインタフェイス気候解析を実施し,質量(マルチエージェント空間シミュレーション)ライブラリーを用いた。本論文では,実用的な利点,による性能改善,構造化データ解析のエージェントベースアプローチへの挑戦を示した。Copyright 2017 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST【Powered by NICT】

シソーラス用語： 構造形成 ,  気候変動 ,  *気候 ,  データ解析
準シソーラス用語： Webインタフェイス ,  実用性 ,  構造化データ ,  コンピュータクラスタ , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： 人工知能  (JE08000Z) ,  データ保護  (JD01020V)

タイトルに関連する用語 (3件)： 気候データ ,  解析 ,  マルチエージェント