Teaduslik visualiseerimine

Teaduslik visualiseerimine on interdistsiplinaarne teadusharu, mis Friendly ja Denise (2001) sõnul on "põhiliselt kolmemõõtmeliste andmete (arhitektuurilised, meteoroloogilised, bioloogilised jne) visualiseerimine, kus rõhk on mahu, pinna ja valgusallikate realistlikus esitusviisis, milles võib esineda dünaamilist (aja)komponenti." Teaduslikku visualiseerimist peetakse arvutigraafika, mis on omakorda informaatika haru, alamosaks. Teadusliku visualiseerimise eesmärgiks on teaduslike andmete graafiline illustreerimine, et teadlased saaksid oma andmetest paremini aru saades efektiivsemaid järeldusi teha. Üks kolmemõõtmelise teadusliku visualiseerimise varaseim näide on Maxwelli termodünaamiline pind, mille James Clerk Maxwell aastal 1874 savist vormis. See kujundas modernseid teadusliku visualiseerimise tehnikaid, mida arvutigraafikas kasutatakse. Märkimisväärseteks kahemõõtmelisteks näideteks võib pidada Charles Joseph Minardi 1869. aasta kaarti Napoleoni Moskva marsist, Florence Nightingale 1857. aastal kasutatud "lillediagramme", mis olid osaks kampaaniast parandamaks Briti armee sanitaartingimusi ja 1855. aastal John Snow' kasutatud punktikaarte visualiseerimaks Broad Streeti koolerapuhangut. Teaduslik visualiseerimine arvutigraafika abil kogus populaarsust graafika küpsemaks saamisega. Peamisteks rakendusteks olid mõõdetud andmed ja arvutisimulatsioonidest saadud skalaar- ja vektorväljad. Kahemõõtmeliste (edaspidi 2D) skalaarväljade visualiseerimise peamisteks meetoditeks on värvide kaardistamine ja kontuurjoonte joonistamine. 2D-vektorvälju visualiseeritakse kasutades glüüfe (märgi visuaalne kuju) ja voolujooni või visualiseeritakse neid joone integraali pöörlemise meetoditega. 2D-tensorväljad on tihti lahendatud vektorväljale, kasutades ühte kahest omavektorist, et esindada tensorit igas ruumi punktis ja siis seda visualiseerida vektorruumi visualiseerimismeetodeid kasutades. Kolmemõõtmelisi (edaspidi 3D) skalaarvälju visualiseeritakse põhiliselt mahuesitust ja isopindu kasutades. Vektorväljade visualiseerimismeetodid hõlmavad glüüfide (nagu noolte) kasutamist, voolujooni ja kiirjooni, osakeste jälitamist, joone integraali pöörlemist ja topoloogiat. Hiljem töötati 2D- ja 3D-tensorväljade visualiseerimiseks välja visualiseerimistehnikad nagu hüpervoolujooned. Arvutianimatsioon on arvuti abil liikuvate piltide loomise kunst, tehnika ja teadus. Aina enam luuakse 3D-arvutigraafika abil liikuvaid pilte. Samas kasutatakse laialdaselt ka 2D-arvutigraafikat, kui on vajadus stilistilise, väikese ribalaiusega ja reaalajas kiiremini renderdatava graafika järele. Mõnikord on animatsiooni sihtmärgiks arvuti ise, teinekord aga mõni muu meedium, näiteks film. Filmitööstuses viidatakse arvutianimatsioonile ka ingliskeelse lühendiga CGI (ingl computer generated imagery või computer-generated imaging). Arvutisimulatsioon on arvutiprogramm või arvutite võrk, mis üritab simuleerida konkreetse süsteemi abstraktset mudelit. Arvutisimulatsioonid on kasulikuks osaks paljude looduslike süsteemide matemaatilises modelleerimises füüsikas, arvutuslikus füüsikas, keemias, bioloogias, majanduses, psühholoogias ja sotsiaalteadustes. Samuti on arvutisimulatsioon nimetatud teadusvaldkondades kasulik uute süsteemide väljatöötamisel, nende süsteemide toimimisest aru saamisel ja käitumise jälgimisel. Süsteemi üheaegset visualiseerimist ja simulatsiooni nimetatakse visuleerimiseks (ingl visulation). Arvutisimulatsioonid varieeruvad mõneminutilistest arvutiprogrammidest ja tunde jooksvate arvutivõrgupõhiste süsteemidest kuni kuid kestvateni simulatsioonideni. Arvutisimulatsioonide abil simuleerivate sündmuste ulatus on kaugelt ületanud kõik, mida peeti võimalikuks või isegi kujutletavaks traditsioonilise paberi ja pliiatsiga matemaatiliselt modelleerides. Üle kümne aasta tagasi modelleeriti kõrbelahingute simulatsioon sellest, kuidas üks vägi võttis teist üle. See simulatsioon seisnes DoD High Performance Computing Modernization programmi kasutamises, et modelleerida Kuwaiti lähedale simuleeritud maastikule 66 239 tanki, veokit ja teist sõidukit. Teabe visualiseerimise all mõeldakse suure hulga mittearvulise informatsiooni visualiseerimist. Näideteks on tarkvarasüsteemide failid ja koodiread, raamatukogu ja bibliograafilised andmebaasid ning suhtevõrgustikud internetis. Teabe visualiseerimine keskendub abstraktse informatsiooni intuitiivsele edastamisele. Visuaalsete kujutiste ja mitmekülgsete tehnoloogiate vastastikune toime kasutab efektiivselt ära inimsilma laia vaatevälja teabe omandamise kiirust, et kasutajad saaksid üheaegselt näha, uurida ja aru saada suurest hulgast informatsioonist. Teabe visualiseerimine erineb teaduslikust visualiseerimisest. Tegu on teabe visualiseerimisega, kui ruumiline esitusviis valitakse ja teadusliku visualiseerimisega, kui ruumiline esitus on antud. Kasutajaliideste arusaam ja tehnoloogia illustreerib, kuidas uued kasutajaliidesed ja parem arusaam olemasolevatest pertseptuaalsetest probleemidest loob uusi võimalusi teadusliku visualiseerimise kogukonna jaoks. Renderdamine on protsess, mille käigus luuakse arvutiprogrammide abil mudelist pilt. Antud mudelina mõistetakse kolmemõõtmeliste objektide kirjeldust rangelt määratletud keeles või andmestruktuuris. Mudel sisaldab üldiselt informatsiooni geomeetria, vaatepunkti, tekstuuri, valgustuse ja varjude kohta. Loodud pilt on digitaalne või rastergraafiline kujutis. Renderdamist kasutatakse ka protsessi, milles arvutatakse videotöötlusfaili mõju, kirjeldamiseks, et toota lõplikku videoväljundit. Olulised renderdamistehnikad on järgmised. Kiirte väljasaatmist (ingl ray casting) kasutatakse peamiselt reaalajas toimuvate simulatsioonide jaoks. Näideteks on 3D-arvutimängud ja joonisfilmide animeerimine, kus detail ei ole oluline või kus on tõhusam käsitsi üksikasju võltsida, et saavutada arvutusetapis paremat tulemust. Näide sellisest juhust on olukord, kus on tarvis animeerida suurt hulka kaadreid. Loodavad pinnad on iseloomulikult ‘tasase’ välimusega, kui täiendavaid trikke ei kasutata; justkui stseeni objektid oleksid mattviimistlusega. Antud mõistet kasutas esimest korda Scott Roth oma 1982. aasta uurimuses, et kirjeldada tahkete geomeetriliste mudelite renderdamise meetodit. Kiirtejälitusmeetod (ingl ray tracing) on arvutigraafikas kasutatav meetod pildile realistlikuma ilme andmiseks varju- ja värviintensiivsuse muutmise ning ühest või mitmest valgusallikast tekitatud varjude lisamise teel. Kiirte jälituse tarkvara modelleerib iga üksiku valguskiire teed, kui see neeldub või peegeldub kujutise objektidelt. Et see meetod hästi töötaks, peab visualiseerija ära määrama valgusallika parameetrid (intensiivsus, värv jne) ning samuti objektide parameetrid (kui palju nad valgust peegeldavad või neelavad). Radiosity on valgusalgoritm, mis järgneb valguskiirele läbi stseeni. Iga objekti pinna puute korral valgusenergia väheneb. Valgusenergia peegeldatakse edasi ümbritsevasse keskkonda. Mida rohkem valguse peegeldusi arvutatakse, seda realistlikum on tulemus, suurendades sellega aga visualiseerimisaega. Mahurenderdus on meetod, mis renderdab valgust, kui see läbib midagi, milles hajuda. Blenderi füüsikasimulaatorisse on ehitatud füüsikal põhinev mudel, mis suudab valguse käitumist eri keskkondades üsna realistlikult modelleerida. Tahke pinna renderdamise protsessis otsib kaamera mõne pinna ning arvutab seejärel välja valgusallikatest (valgusti objektidest, mitte teistest geomeetrilistest objektidest) tuleva valguse, mis objekti pinnalt kaamera suunas võiks hajuda. Kaamerasse jõudev valgus tähistab lõplikku värvi, mis ka renderdatakse. Mahtude renderdamine töötab teisiti. Valgus siseneb ruumis olevasse keskkonda (mis on määratletud mahuna), milles on väikesi osakesi: suits, udu või pilved. Valgus põrkab molekulide vahel ringi ning seda paisatakse laiali, või see neeldub, kuni mingi osa valgusest mahust väljub ja kaamerasse jõuab. Et see maht oleks nähtav, peab renderdi arvutama, kui suurest kogusest materjalist valgus läbi liikus ning kuidas see keskkonnas reageeris. Mahuobjekt peab olema ruumiline, näiteks suletud kinnine võre nagu kuup, ning ei tohi lihtsalt olla lame tasapind. Pildini jõudmiseks peab renderdi sellest alast läbi liikuma ning vaatama, kui palju "mateeriat" ala sisaldab (tihedus); sellest järeldub, kuidas valgus neeldub ja hajub. See võib võtta aega, sest tuleb üle kontrollida, kui palju ruumipunkte on, ning hinnata neist igaühe tihedust. 1. Tähe moodustumine 2. Gravitatsioonilained 3. Supernoova plahvatused 4. Molekulaarne renderdamine Tähe moodustumine – 1. graafik on Enzo tähe ja galaktika simulatsiooni ruumalagraafik gaasi/tolmu tihenduse logaritmist. Kõrge tihedusega piirkonnad on tähistatud valgelt ning vähem tihedad piirkonnad on sinised või läbipaistvad. Gravitatsioonilained – teadlased kasutasid Globus tööriistakomplekti (Globus Toolkit) ja rakendasid mitut superarvutit, et simuleerida gravitatsiooniefekte mustade aukude kokkupõrgetest. Supernoova plahvatused – kolmemõõtmelise pildi loomiseks kasutati DJEHUTY täheevolutsioonikoodi, et kalkuleerida SN 1987A tähe plahvatust. Molekulaarne renderdamine – parempoolse pildi jaoks kasutati VisIt analüüsitööriista võimalusi, et visualiseerida molekulaarset renderdamist. Algandmed olid pärit Protein Data Bankist ja konverteeriti enne renderdamist VTK-failiks. 1. Maastiku visualiseerimine/ renderdamine 2. Kliima visualiseerimine 3. Atmosfääri anomaalia Times Square'il Maastiku visualiseerimine – VisIt analüüsitöörist võimaldab mitmete geograafiliste infosüsteemide (GIS) uurimisvaldkonnas kasutatavate failivormingute sisselugemist, mis omakorda võimaldab visualiseerida andmeid näiteks maastiku kohta. Lisatud pilt illustreerib DEM-andmekogumi graafi, mis illustreerib Kanadas Dunsmuiri lähedal asuvaid mäestikke. Graafile on lisatud tõusujooned, et määratleda paremini kõrguse muutusi. Kliima visualiseerimine – see visualisatsioon kujutab süsinikdioksiidi mitmetest allikatest, mis on atmosfäärimudelil üksikult märgatavad. Ookeanist pärinev süsihappegaas on 1900. aasta veebruaris kujutatud hõljuva suitsuna. Atmosfääri anomaalia Times Square'il – Pilt visualiseerib SAMRAI simulatsiooni raamistiku tulemusi atmosfäärilisest anomaaliast Time Square’i ümber. 1. Kõverate graafik 2. Hajusgraafik Kõvera graafik – VisItit saab kasutada, et joonestada kõveraid failidest loetud andmete põhjal ning et ekstraktida ja joonestada kõveraid mitmedimensioonilistest andmetest kasutades joonvälja (ingl lineout) operaatoreid ja päringuid. Pildil nähtavad kõverad vastavad kõrgusandmetele, mis on joonestatud DEM andmetele ja on loodud joonvälja võimalustele vastavalt. Joonväli lubab kasutajal interaktiivselt joonistada joont, mis määrab teekonna andmete ekstraheerimiseks. Hajusgraafik – VisIti hajusgraafik võimaldab kuvada kuni neljamõõtmelisi andmeid. Hajusgraafik võtab sisse mitu skalaarsuurust ja kasutab neid eri telgede jaoks faasiruumis. Erinevad muutujad kombineeritakse, et moodustada koordinaadid faasiruumis. Neid kuvatakse kasutades glüüfe ja on värvitud kasutades veel üht skalaarsuurust. Michael Friendly (2009). "Milestones in the history of thematic cartography, statistical graphics, and data visualization" (PDF). Originaali (PDF) arhiivikoopia seisuga 26. september 2018. Vaadatud 24. november 2018. Tom Sawyer Software. "Scientific Visalization". tomsawyer.com. Originaali arhiivikoopia seisuga 29. märts 2019. Vaadatud 24. november 2018. James Clerk Maxwell, P. M. Harman (2002). The Scientific Letters and Papers of James Clerk Maxwell, Volume 3; Volumes 1874–1879. United Kingdom: University Press, Cambridge. Lk 148. ISBN 0-521-25627-5. James Clerk Maxwell (1999). SIGGRAPH Computer Graphics Newsletter: Working in Wet Clay, Volume 33, Issue 1. SIGGRAPH Computer Graphics Newsletter. Lk 15–17. Originaali arhiivikoopia seisuga 19. aprill 2021. Vaadatud 26. novembril 2018. Daniel Thalmann (1990). Scientific visualization and graphics simulation. Chichester, England: Wiley. T. Delmarcelle, L. Hesselink (juuli 1993). Computer Graphics and Applications, IEEE, Volume 13, Issue 4: Visualizing second-order tensor fields with hyperstreamlines. Stanford University: Computer Graphics and Applications , IEEE. Lk 25-33. Faxin Yu, Zheming Lu, Hao Luo, Pinghui Wang (2011). Three-Dimensional Model Analysis and Processing. Zhejiang: Zhejiang University Press, Hangzhou. Lk 364.{{raamatuviide}}: CS1 hooldus: mitu nime: autorite loend (link) John Brockman, Steven Strogatz (2007). What is your dangerous idea? : today's leading thinkers on the unthinkable. The end of insight. New York: Harper Perennial. Amit Goel, Oddny Brun, Michele M. Montgomery, Peter J. Kincaid (26.-29. juuli 2015). "Towards visulations of astrophysical accretion disk on HPC clusters with AccretionSim". SummerSim '15 Proceedings of the Conference on Summer Computer Simulation. Vaadatud 24. november 2018. {{netiviide}}: kontrolli kuupäeva väärtust: |Aeg= (juhend)CS1 hooldus: mitu nime: autorite loend (link) John G. Watson (1997). Researchers Stage Largest Military Simulation Ever. California, USA: CALIFORNIA INSTITUTE OF TECHNOLOGY. Lk 1. Originaali arhiivikoopia seisuga 12. jaanuar 2017. Vaadatud 26. novembril 2018. James J. Thomas and Kristin A. Cook (Ed.) (2005). Illuminating the Path: The R&D Agenda for Visual Analytics Arhiiviversioon. National Visualization and Analytics Center. lk 30 Tamara Munzner (2008). "Process and Pitfalls in Writing Information Visualization Research Papers". University of British Columbia. Vaadatud 24. november 2018. L. Rosenblum, R.A. Earnshaw, Jose Encarncao, Hans Hagen (1994). Scientific Visualization–Advances and Challenges. Academic Press; 1 edition.{{raamatuviide}}: CS1 hooldus: mitu nime: autorite loend (link) Wikipedians. 3D rendering. Lk 197. Andramedia (2007). "Do you know what is rendering?". Andramedia. Vaadatud 24. november 2018. Scott D. Roth (1982). Ray Casting for Modeling Solids, Volume 18, Issue 2. Lk 109–144. Vallaste. "e-teatmik". Vaadatud 2018. {{netiviide}}: kontrolli kuupäeva väärtust: |Kasutatud= (juhend) K. Murdock (2007). 3ds Max® 9 Bible. Indianapolis: Wiley. Lk 677–678. Blender. "Mahu renderdamine". Blender. Originaali arhiivikoopia seisuga 26. november 2018. Vaadatud 24. november 2018. Tom Abel, Matthew Turk. "Star Formation". Kavli Institute for Particle Astrophysics and Cosmology. Originaali arhiivikoopia seisuga 21. oktoober 2020. Vaadatud 24. november 2018. VisIt. "Gravitational Waves". Lawrence Livermore National Laboratory. Originaali arhiivikoopia seisuga 26. november 2018. Vaadatud 24. november 2018. VisIt. "3D Radiation Hydrodynamics Calculations of Massive Star Supernovae Explosions". Lawrence Livermore National Laboratory. Originaali arhiivikoopia seisuga 26. november 2018. Vaadatud 24. november 2018. VisIt. "Molecular Rendering". Lawrence Livermore National Laboratory. Originaali arhiivikoopia seisuga 26. november 2018. Vaadatud 24. november 2018. VisIt. "Terrain Rendering". Lawrence Livermore National Laboratory. Originaali arhiivikoopia seisuga 23. oktoober 2017. Vaadatud 24. november 2018. VisIt. "Climate Visualization". Lawrence Livermore National Laboratory. Originaali arhiivikoopia seisuga 25. oktoober 2020. Vaadatud 24. november 2018. VisIt. "Atmospheric Anomaly in Times Square". Lawrence Livermore National Laboratory. Originaali arhiivikoopia seisuga 20. oktoober 2020. Vaadatud 24. november 2018. VisIt. "Curve Plot". Lawrence Livermore National Laboratory. Originaali arhiivikoopia seisuga 21. oktoober 2020. Vaadatud 24. november 2018. VisIt. "Scatter Plot". Lawrence Livermore National Laboratory. Originaali arhiivikoopia seisuga 23. oktoober 2020. Vaadatud 24. november 2018. ACM Transactions on Graphics IEEE Transactions on Visualization and Computer Graphics SIAM Journal on Scientific Computing The Visualization Handbook Tarkvara Amira Avizo Baudline Bitplane Datacopia Dataplot MeVisLab NCAR Command Language Orange ParaView Tecplot tomviz VAPOR Vis5D VisAD VisIt VTK