Научная визуализация

3D-визуализация Научная визуализация

Научная визуализация

Опыт управления современными техническими системами показывает, что при возрастающей сложности системы в условиях неуклонного роста объёмов информации, поступающей в реальном времени, выполнение задач управления требует привлечения принципиально новых подходов и информационных технологий. Одним из наиболее эффективных способов интерпретации потоков данных высокой интенсивности является использование интерфейсных средств, подключаемых непосредственно к сенсорной системе человека-оператора, — систем виртуальной реальности (ВР). Такие системы существенно повышают эффективность визуального анализа данных за счёт погружения исследователя в искусственный мир анализируемой модели (среду виртуального окружения), создавая убедительную иллюзию реальности и предоставляя ему естественный интуитивный интерфейс для манипулирования данными. Исследования и разработка таких систем относятся к фундаментальным научным проблемам. Представим примеры работ, выполненных в различных научных центрах в области научной визуализации

Визуализация метеорологических данных

Научная визуализация играет особенно важную роль в метеорологии. В этой области практически невозможно выделить смысловую информацию без визуальных инструментов из очень больших наборов данных, сгенерированных суперкомпьютерами на основе имитационных моделей. Используя системы моделирования и визуализации, метеорологи тренируются анализировать данные и давать прогнозы. Эти данные могут быть либо скалярными (температура, влажность, давление), либо векторными (ветер), либо многопараметрическими (описание облаков). Догадки прогноза часто могут быть выведены из сравнения оригинальных (природных) данных измерений и данных моделей. Для того, чтобы представить прогноз погоды для телевизионной аудитории,читателей газет или пилотов воздушных линий, семантика наборов данных и их комбинаций сперва должны быть понятны экспертам, а затем преобразованы в форму представления, эффективно воспринимаемую аудиторией. Здесь опять очень важны гибкие и разнообразные средства визуализации.

В последние два года в Фраунгоферовском институте машинной графики совместно с Германским Метеорологическим Департаментом была разработана система для визуализации метеорологических данных. Эта система обеспечивает ученых-метеорологов средствами в их исследованиях и в их обязанностях представлять данные для непрофессиональной аудитории. Этот тип визуализации должен быть интуитивно понятен метеорологам при их ежедневной работе с погодными явлениями, в которых существенную роль играет облачность. Поэтому были разработаны специальные алгоритмы для визуализации облаков. Благодаря довольно грубому разрешению исходных данных использовались фрактальные функции для генерации реалистических облаков, которые на самом деле можно сгенерировать очень аккуратно с помощью точных моделей и данных прогноза. Результаты этой работы были поддержаны и ежедневно транслировались национальными и локальными станциями телевидения с января 1993г. Эти результаты и теперь можно увидеть ежедневно и неоднократно при передаче прогноза погоды в Германии.

Конечно, погода имеет пространственную структуру. Хотя двумерные погодные карты оказались довольно эффективными, все же локальные явления могут быть лучше поняты в трёхмерной перспективе. Здесь можно выиграть от применения технологии ВР. Визуализация объемных данных облаков, даже фрактально упрощенных, над выбранными данными поверхности земли является вычислительно очень емкой задачей и здесь пока все еще результаты далеки от приемлемой скорости генерации кадров с приемлемым качеством генерации изображений.

Но всё же первые результаты являются очень многообещающими и позволяют в будущем постановку проблемы подобно следующей: "Как будут выглядеть облака, когда смотреть на них с самолета, пролетающего по определёенному маршруту", или "Что мы увидим, если мы встанем на гору и посмотрим вокруг".

Такой подход к визуализации уже возможен, но пока реализация очень медленная.

Поэтому в Дармштадте в настоящее время разрабатывается специальный алгоритм уменьшения сложности, который допускает более быстрое отображение. Высококачественное представление хорошо работает в поддержку интуитивного понимания прогноза погоды и является подходящим для представления локальных эффектов. Однако, пока интерактивное телевидение находится в стадии реализации, то сейчас телевизионные станции должны записывать такие полеты виртуальной камеры априори перед трансляцией и интерактивное использование может быть осуществлено только индивидуально в лаборатории виртуальной реальности.

Виртуальная аэродинамическая труба

Из первых реализованных проектов, посвященных научной визуализации в виртуальном окружении, пожалуй, наиболее впечатляющим является создание виртуальной аэродинамической трубы в исследовательском центре НАСА Эймс. Целью данного проекта было визуализировать трёхмерные нестационарные потоки обтекания тел, моделирующие эксперименты в аэродинамической трубе. Решение задачи обтекания осуществлялась на суперкомпьютерах — в результате вычислялись поля скоростей, плотности энергии и скалярное поле давлений на криволинейной неравномерной сетке. Визуализация таких данных обычно предельно сложная из-за нестационарности трёхмерных структур. Для решения задачи визуализации разработано несколько методов, включающих представление изоповерхностей скалярных функций, использование секущих плоскостей и цветовой палитры для представления скалярных величин, использование линий тока.
Как раз для таких задач визуализации можно ожидать выигрыша от использования техники ВР.

В виртуальной аэродинамической трубе используется несколько приёмов для визуализации векторных и скалярных полей. Конечно, наиболее интересно представление векторных полей в виде движущихся линий тока (как развевающихся в потоке воздуха бумажных ленточек) и пунктирных линий, где длины штрихов и разрывов могут давать некое представление о скорости в потоке. Важным моментом здесь является задание начальной точки (seedpoint) для такой линии тока. Обычно,

когда хотят увидеть линию тока в нестационарном потоке вблизи интересующей части обтекаемого объекта, выбор подходящей начальной точки является довольно утомительным занятием. В виртуальной трубе начальными точками можно управлять интерактивно, используя перчатку данных. Эффективным приемом является здесь задание не одной линии тока, а пучка таких линий. Двигая таким пучком с помощью перчатки данных гораздо легче попасть в нужное место обтекаемого объекта.

Погрузившись в пространство модели и управляя пучком линий тока легкими движениями руки в перчатке, исследователь может сосредоточиться на решении задачи, не отвлекаясь на технические детали взаимодействия с компьютером. Исследователь может одновременно задать несколько пучков линий тока, может регулировать скорость набегающего потока воздуха, может сам перемещаться около исследуемой модели, чтобы получше разглядеть интересующие его области. Конечно же, система имеет ряд ограничений, но после приобретения некоторого навыка работы эти ограничения практически не доставляют неудобств.