Interactive Visualization and Data Analysis of Extreme Scale Science

In diesem Jahr hat die Arbeitsgruppe „Interactive Visualization and Analysis for Extreme Scale Science“ ihre Forschungsarbeiten der vergangenen Jahre zur effizienten Visualisierung großer Datenmengen konsequent fortgesetzt. Diese Aktivitäten lassen sich in drei Unterbereiche eingruppieren: Erstens, Arbeiten zur direkten Integration von effizienten Visualisierungsalgorithmen in supercomputerbasierte Simulationen, den sogenannten In-Situ-Verfahren.
Zweitens, die Entwicklung angepasster Darstellungsalgorithmen speziell für mobile Plattformen, um einen möglichst flächendeckenden Zugriff auf die Visualisierungsdaten zu erlauben. Drittens, die Erforschung und Erprobung neuer grundlegender Visualisierungsansätze, um die Perzeption der stetig wachsenden Datenmengen für den Betrachter zu erleichtern.

Im ersten Bereich der In-Situ-Visualisierung wurden zwei Publikationen der Arbeitsgruppe auf international renommierten Konferenzen präsentiert. In der Arbeit „An Approach to Lowering the In Situ Visualization Barrier“ auf der „ISAV’15: In Situ Infrastructures for Enabling Extreme-scale Analysis and Visualization“ konnten wir demonstrieren, dass für bestimmte, sehr häufig auftretende Datentypen eine Extraktion aus dem Code mit anschließender Visualisierung vollkommen automatisch möglich ist. Hierdurch ist es möglich, eine wesentliche Hürde der In-Situ-Visualisierung, nämlich der Integration in ein bestehendes Simulationssystem, gänzlich auszuschalten.

Des Weiteren hat die Gruppe in der Arbeit „Towards in Situ Visualization of Extreme Scale, Agent-Based, Worldwide Disease Spreading Simulations“ auf dem „SIGGRAPH Asia’15 Symposium on Visualization in High Performance Computing“ gezeigt, dass mittels einer geschickten Raumpartitionierung eine globale Simulation von Seuchenausbreitungen ohne aufwändige statistische Modelle und mit integrierter Visualisierung auf Supercomputern möglich ist. Insbesondere zeigt sich, dass die vorgeschlagenen Konzepte eine sehr gute Skalierbarkeit aufweisen, was ein guter Indikator für eine Verwendung in kommenden Exascale-Systemen ist.

Im Bereich der mobilen Visualisierung wurde zum einen an grundlegenden Konzepten weiter gearbeitet: So hat die Arbeitsgruppe auf der „EuroVis’15“ mit der Arbeit „State of the Art in Mobile Volume Rendering on iOS Devices“ demonstriert, wie auf einer der wichtigsten mobilen Plattformen – auf Apple iOS-Geräten – mobile Volumenvisualisierung effizient realisiert werden kann. Im Fokus standen hier insbesondere moderne Low-Level APIs wie z.B. Metal. Darüber hinaus hat die Gruppe in Kooperation mit dem Scientific Computing and Imaging Institute in Utah mit der Arbeit am durch das National Institute of Nursing Research geförderten Projekts „Mobile Decision Support System for Nurse Management of Neuromodulation Therapy” begonnen. Im Rahmen dieses Projektes werden in den kommenden fünf Jahren die Forschungsarbeiten zur mobilen Visualisierung im klinischen Kontext der tiefen Hirnstimulation validiert.

Im Bereich der Grundlagenforschung an neuen Visualisierungs- und Interaktionstechniken hat die Arbeitsgruppe von Prof. Krüger in Kooperation mit der Universität Zürich und der Clemson University die Arbeit „A Testbed Combining Visual Perception Models for Geographic Gaze Contingent Displays“ auf der „EuroVis’15“ demonstriert und konnte dafür den „Best Short Paper Award“ gewinnen. In dieser Arbeit wird eine Testumgebung zur Evaluation verschiedener Parameter des menschlichen visuellen Systems vorgestellt. Erkenntnisse, welche in dieser Umgebung gemessen werden können, haben eine enorme Relevanz für das Design zukünftiger Visualisierungsanwendungen. So soll es zum einen vermieden werden, den Benutzer mit einer zu großen Datenmenge an den falschen Stellen zu überfordern. Andererseits können diese Erkenntnisse aber auch zur visuell verlustfreien Kompression eingesetzt werden.

Auch im Bereich der Grundlagenforschung zur dichten Strömungsvisualisierung wurden wieder neue Ergebnisse publiziert. Auf der „IEEE VIS’15“ wurde in der Arbeit „Line Integral Convolution with Adaptive Frequency Management“ zum ersten Mal eine effiziente und effektive Methode vorgeschlagen, um die Frequenzen in einer dichten Strömungsvisualisierung vollständig kontrollieren zu können.

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Projektteam

Principal Investigators
Prof. Dr. Jens Krüger