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.
Ajalugu.
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.
Meetodeid kahemõõtmeliste andmehulkade visualiseerimiseks.
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.
Meetodeid kolmemõõtmeliste andmehulkade visualiseerimiseks.
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.
Teemad teaduslikus visualiseerimises.
Arvutianimatsioon.
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.
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 ehk informatsiooni visualiseerimine.
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.
Kasutajaliideste arusaam ja tehnoloogia illustreerib, kuidas uued kasutajaliidesed ja parem arusaam olemasolevatest pertseptuaalsetest probleemidest loob uusi võimalusi teadusliku visualiseerimise kogukonna jaoks.
Pinnarenderdamine.
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 väljasaatmine.
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.
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.
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.
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.
Teadusliku visualiseerimise kasutusvaldkondi.
Loodusteadustes.
"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.
Geograafias ja ökoloogias.
"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.
Matemaatikas.
"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.