Beschreibung
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Große, zeitabhängige, partikelbasierte Datensätze, wie sie in den Simulationen des SFB entstehen, stellen eine große Herausforderung an Methoden zur Analyse dar. Insbesondere bei unerwarteten Ergebnissen und Effekten spielt die interaktive und explorative Analyse eine wichtige Rolle. Interaktive Visualisierung bietet sich als optimale Methode für solche Analysen an und stellt daher einen wichtigen Aspekt für den SFB 716 dar.
Dieses Teilprojekt nimmt sich der interaktiven Visualisierungen großer, zeitabhängiger Partikeldatensätze an und entwickelt dafür relevante neue Methoden und Algorithmen. Dies erfordert nicht nur weitreichende Fortschritte bei der Visualisierung von Punktdaten, sondern auch eine enge Ausrichtung an den spezifischen Anwendungsproblematiken anderer Teilprojekte.
Während der bisherigen Projektlaufzeit entstand zu diesem Zweck ein erweiterbares und anpassbares Visualisierungsframework zur Darstellung von partikelbasierten Datensätzen: MegaMol™. Optimierte Renderer und Datenstrukturen bilden die Basis für aktuelle Visualisierungsforschung, auch für die Visualisierungsteilprojekte D.4 und D.5.
Die partikelbasierte Visualisierung wurde zusammen mit mehreren Teilprojekten des SFBs massiv weiterentwickelt. Der Ansatz der punktbasierten Visualisierung und des GPU-Raycastings impliziter Oberfläche erlaubt qualitativ hochwertige und interaktive Darstellung von Datensätzen mit mehreren Millionen Partikeln. Insbesondere in Kooperation mit den Teilprojekten A.1 (Abb. 1), B.1 und B.5 wurden hier umfassende Optimierungen durchgeführt.
Durch die zunehmende Komplexität der Daten und die Vielzahl potentieller Darstellungsmethoden wird es immer wichtiger, die jeweils zum Einsatz kommenden Visualisierungstechniken interaktiv zu parametrieren und die Eingabedaten so zu filtern, dass interessante Bereiche einfach erkundet und problemspezifische Phänomene effizient analysiert werden können.
Um mit den stetig wachsenden Datensatzgrößen Schritt zu halten, sollen Methoden weiterentwickelt werden, die die Rohdaten so komprimieren, dass relevante visuelle und anwendungsspezifische physikalische Eigenschaften erhalten bleiben und in einer nachfolgenden Visualisierung untersucht werden können.
Dadurch sollen Langzeitarchivierung und Offline-Analyse von großen Simulationsläufen ermöglicht werden.
Gleichzeitig können die so generierten Darstellungen für unterschiedliche Displays zugänglich gemacht werden: vom mobilen Smartphone/Tablet über Arbeitsplatzrechner bis hin zu Multikanal-Powerwalls.