L’imagerie 3D est aujourd’hui en pleine croissance dans de nombreux secteurs, dont la télédétection des environnements, avec l’obtention directe de géométries 3D à des échelles de plus en plus fines. Couplée aux observations in-situ, elle génère des données de plus en plus volumineuses et si difficiles à traiter avec des outils informatiques classiques qu’il devient essentiel de les représenter de façon compacte et utilisable. Ici le calcul intensif joue un rôle fondamental : il permet de réduire ces données dites massives via des maillages adaptés, permettant notamment de réaliser ensuite des simulations numériques réalistes.
C’est l’objet du projet Real2HPC, mené par Hugues Digonnet, chercheur à l’Institut de calcul intensif de l’Ecole Centrale de Nantes. Démarré en 2015, ce projet ambitionne de mettre au point un outil de construction de maillage, capable de restituer, de façon exacte et dans un format exploitable, des données réelles massives, en 2D ou en 3D.
Mais bâtir un tel outil est loin d’être aussi simple qu’il y paraît : « notre maillage doit être capable de s'adapter, avant le calcul, aux configurations à traiter et, en dynamique, de les répartir de façon optimale sur les cœurs de calcul en fonction des temps estimés. Il faut également faire progresser les méthodes de calcul elles-mêmes pour les adapter au grand nombre de données et, enfin, prendre en compte le post-traitement, notamment graphique », détaille Hugues Digonnet.
Ces calculs à grande échelle ont mobilisé un million d’heures sur les calculateurs Curie, Turing et Occigen de GENCI. Ils ont notamment concerné le calcul d’environnements urbains - première étape vers la simulation d’écoulements, de transfert de chaleur ou encore de dispersion de polluants.
Reconstruction 3D d'un quartier de Nantes en 1900 obtenu par scan d'une maquette existante au Château des Ducs de Bretagne et effectué par l’Institut de recherche en sciences et techniques de la ville (IRSTV)
© Ecole Centrale de Nantes