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Visualización científica

Una visualización científica de una simulación de una inestabilidad de Rayleigh-Taylor causada por dos fluidos mezclados. [1]
Representación superficial de granos de polen de Arabidopsis thaliana con microscopio confocal .

La visualización científica ( también escrita como visualización científica ) es una rama interdisciplinaria de la ciencia que se ocupa de la visualización de fenómenos científicos. [2] También se considera un subconjunto de los gráficos por computadora , una rama de la informática. El propósito de la visualización científica es ilustrar gráficamente datos científicos para permitir que los científicos comprendan, ilustren y obtengan información de sus datos. La investigación sobre cómo las personas leen y malinterpretan varios tipos de visualizaciones está ayudando a determinar qué tipos y características de visualizaciones son más comprensibles y efectivas para transmitir información. [3] [4]

Historia

Mapa de flujo de la Marcha de Napoleón de Charles Minard .

Uno de los primeros ejemplos de visualización científica tridimensional fue la superficie termodinámica de Maxwell , esculpida en arcilla en 1874 por James Clerk Maxwell . [5] Esto prefiguró las técnicas modernas de visualización científica que utilizan gráficos de computadora . [6]

Entre los primeros ejemplos bidimensionales notables se incluyen el mapa de flujo de la Marcha de Napoleón sobre Moscú producido por Charles Joseph Minard en 1869; [2] los "coxcombs" utilizados por Florence Nightingale en 1857 como parte de una campaña para mejorar las condiciones sanitarias en el ejército británico ; [2] y el mapa de puntos utilizado por John Snow en 1855 para visualizar el brote de cólera de Broad Street . [2]

Métodos de visualización de datos

Criterios para clasificaciones:


Conjuntos de datos bidimensionales

La visualización científica mediante gráficos de computadora ganó popularidad a medida que los gráficos maduraron. Las aplicaciones principales fueron los campos escalares y los campos vectoriales de simulaciones por computadora y también los datos medidos. Los métodos principales para visualizar campos escalares bidimensionales (2D) son el mapeo de colores y el dibujo de líneas de contorno . Los campos vectoriales 2D se visualizan utilizando glifos y líneas de corriente o métodos de convolución integral de línea . Los campos tensoriales 2D a menudo se resuelven en un campo vectorial utilizando uno de los dos vectores propios para representar el tensor en cada punto del campo y luego se visualizan utilizando métodos de visualización de campos vectoriales.

Conjuntos de datos tridimensionales

Para los campos escalares 3D, los métodos principales son la representación de volumen y las isosuperficies . Los métodos para visualizar campos vectoriales incluyen glifos (iconos gráficos) como flechas, líneas de corriente y líneas de raya , trazado de partículas, convolución integral de línea (LIC) y métodos topológicos. Más tarde, se desarrollaron técnicas de visualización como las hiperlíneas de corriente [7] para visualizar campos tensoriales 2D y 3D.

Temas

Proyección de intensidad máxima (MIP) de una exploración PET de cuerpo entero .
Imagen del Sistema Solar del cinturón principal de asteroides y los asteroides troyanos.
Visualización científica del flujo de fluidos: Ondas superficiales en el agua
Imágenes químicas de una liberación simultánea de SF 6 y NH 3 .
Exploración topográfica de una superficie de vidrio mediante un microscopio de fuerza atómica .

Animación por computadora

La animación por computadora es el arte, la técnica y la ciencia de crear imágenes en movimiento mediante el uso de computadoras . Cada vez es más común crearlas mediante gráficos por computadora en 3D , aunque los gráficos por computadora en 2D aún se usan ampliamente para necesidades de estilo, bajo ancho de banda y renderizado más rápido en tiempo real . A veces, el objetivo de la animación es la propia computadora, pero a veces el objetivo es otro medio , como una película . También se lo conoce como CGI ( imágenes generadas por computadora o imágenes generadas por computadora), especialmente cuando se usa en películas. Las aplicaciones incluyen la animación médica , que se utiliza más comúnmente como una herramienta instructiva para profesionales médicos o sus pacientes.

Simulación por computadora

La simulación por computadora es un programa informático o una red de computadoras que intenta simular un modelo abstracto de un sistema particular. Las simulaciones por computadora se han convertido en una parte útil del modelado matemático de muchos sistemas naturales en física, física computacional, química y biología; sistemas humanos en economía, psicología y ciencias sociales; y en el proceso de ingeniería y nuevas tecnologías, para obtener información sobre el funcionamiento de esos sistemas u observar su comportamiento. [8] La visualización y simulación simultáneas de un sistema se denomina visualización.

Las simulaciones por computadora varían desde programas que se ejecutan durante unos minutos, pasando por grupos de computadoras en red que funcionan durante horas, hasta simulaciones continuas que se ejecutan durante meses. La escala de los eventos que se simulan mediante simulaciones por computadora ha excedido con creces todo lo posible (o quizás incluso imaginable) utilizando el modelo matemático tradicional de papel y lápiz : hace más de 10 años, una simulación de batalla en el desierto, de una fuerza invadiendo a otra, implicó el modelado de 66.239 tanques, camiones y otros vehículos en un terreno simulado alrededor de Kuwait , utilizando múltiples supercomputadoras en el Programa de Modernización de Computación de Alto Rendimiento del Departamento de Defensa . [9]

Visualización de información

La visualización de información es el estudio de "la representación visual de colecciones a gran escala de información no numérica, como archivos y líneas de código en sistemas de software , bases de datos de bibliotecas y bibliográficas , redes de relaciones en Internet , etc." [2]

La visualización de la información se centró en la creación de métodos para transmitir información abstracta de forma intuitiva. Las representaciones visuales y las técnicas de interacción aprovechan el ancho de banda del ojo humano para llegar a la mente y permitir a los usuarios ver, explorar y comprender grandes cantidades de información a la vez. [10] La diferencia clave entre la visualización científica y la visualización de la información es que la visualización de la información suele aplicarse a datos que no se generan mediante una investigación científica. Algunos ejemplos son las representaciones gráficas de datos para empresas, gobiernos, noticias y redes sociales.

Tecnología de interfaz y percepción

La tecnología de interfaz y la percepción muestran cómo las nuevas interfaces y una mejor comprensión de los problemas perceptivos subyacentes crean nuevas oportunidades para la comunidad de visualización científica. [11]

Representación de superficies

La representación es el proceso de generar una imagen a partir de un modelo , mediante programas informáticos. El modelo es una descripción de objetos tridimensionales en un lenguaje o estructura de datos estrictamente definidos. Contendría información sobre geometría, punto de vista, textura , iluminación y sombreado . La imagen es una imagen digital o una imagen de gráficos rasterizados . El término puede ser análogo a la "representación artística" de una escena. "Renderizado" también se utiliza para describir el proceso de cálculo de efectos en un archivo de edición de vídeo para producir la salida de vídeo final. Las técnicas de renderizado importantes son:

Representación y rasterización de líneas de escaneo
Una representación de alto nivel de una imagen contiene necesariamente elementos de un dominio diferente al de los píxeles. Estos elementos se denominan primitivos. En un dibujo esquemático, por ejemplo, los segmentos de línea y las curvas pueden ser primitivos. En una interfaz gráfica de usuario, las ventanas y los botones pueden ser primitivos. En la representación 3D, los triángulos y los polígonos en el espacio pueden ser primitivos.
Lanzamiento de rayos
El ray casting se utiliza principalmente para simulaciones en tiempo real, como las que se utilizan en los juegos de ordenador en 3D y en las animaciones de dibujos animados, donde los detalles no son importantes o donde es más eficiente falsificar manualmente los detalles para obtener un mejor rendimiento en la etapa computacional. Este suele ser el caso cuando es necesario animar una gran cantidad de fotogramas. Las superficies resultantes tienen una apariencia "plana" característica cuando no se utilizan trucos adicionales, como si todos los objetos de la escena estuvieran pintados con un acabado mate.
Radiosidad
La radiosidad , también conocida como iluminación global, es un método que intenta simular la forma en que las superficies iluminadas directamente actúan como fuentes de luz indirecta que iluminan otras superficies. Esto produce un sombreado más realista y parece capturar mejor el " ambiente " de una escena interior. Un ejemplo clásico es la forma en que las sombras "abrazan" las esquinas de las habitaciones.
Trazado de rayos
El trazado de rayos es una extensión de la misma técnica desarrollada en el renderizado de líneas de escaneo y el ray casting. Al igual que estos, maneja bien objetos complejos y estos pueden describirse matemáticamente. A diferencia del scanline y el casting, el trazado de rayos es casi siempre una técnica de Monte Carlo, es decir, basada en promediar una cantidad de muestras generadas aleatoriamente a partir de un modelo.

Representación de volumen

La representación volumétrica es una técnica que se utiliza para mostrar una proyección 2D de un conjunto de datos muestreados discretamente en 3D . Un conjunto de datos 3D típico es un grupo de imágenes de cortes 2D adquiridas por un escáner de TC o RMN . Por lo general, se adquieren en un patrón regular (por ejemplo, un corte cada milímetro) y suelen tener una cantidad regular de píxeles de imagen en un patrón regular. Este es un ejemplo de una cuadrícula volumétrica regular, donde cada elemento de volumen o vóxel está representado por un único valor que se obtiene al muestrear el área inmediata que rodea al vóxel.

Visualización de volumen

Según Rosenblum (1994) "la visualización de volumen examina un conjunto de técnicas que permiten visualizar un objeto sin representar matemáticamente la otra superficie. Inicialmente utilizada en imágenes médicas , la visualización de volumen se ha convertido en una técnica esencial para muchas ciencias, retratando fenómenos como las nubes, los flujos de agua y la estructura molecular y biológica. Muchos algoritmos de visualización de volumen son computacionalmente costosos y demandan un gran almacenamiento de datos. Los avances en hardware y software están generalizando la visualización de volumen así como las prestaciones en tiempo real".

Los avances en tecnologías basadas en la web y la representación en el navegador han permitido una presentación volumétrica simple de un cuboide con un marco de referencia cambiante para mostrar datos de volumen, masa y densidad. [11]

Aplicaciones

En esta sección se darán una serie de ejemplos de cómo se puede aplicar la visualización científica hoy en día. [12]

En las ciencias naturales

Formación de estrellas : el gráfico presentado es un gráfico de volumen del logaritmo de la densidad de gas/polvo en una simulación de estrella y galaxia Enzo. Las regiones de alta densidad son blancas, mientras que las regiones menos densas son más azules y también más transparentes.

Ondas gravitacionales : los investigadores utilizaron el kit de herramientas Globus para aprovechar la potencia de múltiples supercomputadoras para simular los efectos gravitacionales de las colisiones de agujeros negros.

Explosiones de supernovas de estrellas masivas : en la imagen, cálculos de hidrodinámica de radiación tridimensional de explosiones de supernovas de estrellas masivas. El código de evolución estelar DJEHUTY se utilizó para calcular la explosión del modelo SN 1987A en tres dimensiones.

Representación molecular : las capacidades de representación gráfica generales de VisIt se utilizaron para crear la representación molecular que se muestra en la visualización destacada. Los datos originales se tomaron del banco de datos de proteínas y se convirtieron en un archivo VTK antes de la representación.

Engeografíay ecología

Visualización del terreno : VisIt puede leer varios formatos de archivo comunes en el campo de los sistemas de información geográfica (SIG), lo que permite representar gráficamente datos raster, como datos de terreno, en visualizaciones. La imagen destacada muestra un gráfico de un conjunto de datos DEM que contiene áreas montañosas cerca de Dunsmuir, CA. Se agregan líneas de elevación al gráfico para ayudar a delinear los cambios en la elevación.

Simulación de tornado : esta imagen se creó a partir de datos generados por una simulación de tornado calculada en el clúster de computación IBM p690 de NCSA. Las animaciones de televisión de alta definición de la tormenta producidas en NCSA se incluyeron en un episodio de la serie de televisión de PBS NOVA llamado "Hunt for the Supertwister". El tornado se muestra mediante esferas coloreadas según la presión; los tubos naranja y azul representan el flujo de aire ascendente y descendente alrededor del tornado.

Visualización del clima : esta visualización muestra el dióxido de carbono de varias fuentes que se transportan individualmente como trazadores en el modelo atmosférico. El dióxido de carbono del océano se muestra en forma de columnas durante febrero de 1900.

Anomalía atmosférica en Times Square En la imagen se visualizan los resultados del marco de simulación SAMRAI de una anomalía atmosférica en Times Square y sus alrededores.

Vista de un cubo 4D proyectado en 3D: proyección ortogonal (izquierda) y proyección en perspectiva (derecha).

En matemáticas

La visualización científica de estructuras matemáticas se ha llevado a cabo con el propósito de desarrollar la intuición y ayudar a la formación de modelos mentales. [16]

Coloración del dominio de f ( x ) = ⁠( x 2 −1) ( x −2− i ) 2/x2 +2 + 2yo⁠

Los objetos de dimensiones superiores se pueden visualizar en forma de proyecciones (vistas) en dimensiones inferiores. En particular, los objetos de cuatro dimensiones se visualizan mediante proyecciones en tres dimensiones. Las proyecciones de dimensiones inferiores de objetos de dimensiones superiores se pueden utilizar para fines de manipulación de objetos virtuales, lo que permite manipular objetos 3D mediante operaciones realizadas en 2D [17] y objetos 4D mediante interacciones realizadas en 3D [18] .

En el análisis complejo , las funciones del plano complejo son inherentemente cuatridimensionales, pero no existe una proyección geométrica natural en representaciones visuales de dimensiones inferiores. En cambio, se aprovecha la visión del color para captar información dimensional mediante técnicas como la coloración de dominios .

En las ciencias formales

Mapeo informático de superficies topográficas : mediante el mapeo informático de superficies topográficas, los matemáticos pueden probar teorías sobre cómo cambiarán los materiales cuando se sometan a tensiones. Las imágenes son parte del trabajo del Laboratorio de Visualización Electrónica financiado por la NSF en la Universidad de Illinois en Chicago.

Gráficos de curvas : VisIt puede trazar curvas a partir de datos leídos de archivos y se puede utilizar para extraer y trazar datos de curvas de conjuntos de datos de dimensiones superiores mediante consultas o operadores de línea de salida. Las curvas en la imagen destacada corresponden a datos de elevación a lo largo de líneas dibujadas en datos DEM y se crearon con la capacidad de línea de salida de características. La línea de salida le permite dibujar de forma interactiva una línea, que especifica una ruta para la extracción de datos. Los datos resultantes se trazaron luego como curvas.

Anotaciones de imágenes : el gráfico destacado muestra el índice de área foliar (LAI), una medida de la materia vegetal global, de un conjunto de datos NetCDF. El gráfico principal es el gráfico grande de la parte inferior, que muestra el LAI de todo el mundo. Los gráficos de la parte superior son en realidad anotaciones que contienen imágenes generadas anteriormente. Las anotaciones de imágenes se pueden utilizar para incluir material que mejore una visualización, como gráficos auxiliares, imágenes de datos experimentales, logotipos de proyectos, etc.

Diagrama de dispersión : el diagrama de dispersión de VisIt permite visualizar datos multivariados de hasta cuatro dimensiones. El diagrama de dispersión toma múltiples variables escalares y las utiliza para diferentes ejes en el espacio de fases. Las diferentes variables se combinan para formar coordenadas en el espacio de fases y se muestran mediante glifos y se colorean utilizando otra variable escalar.

En las ciencias aplicadas

Modelo Porsche 911 (modelo NASTRAN): el gráfico destacado contiene un gráfico de malla de un modelo Porsche 911 importado de un archivo de datos masivos NASTRAN. VisIt puede leer un subconjunto limitado de archivos de datos masivos NASTRAN, en general lo suficiente para importar la geometría del modelo para visualización.

Gráfico de la aeronave YF-17 : la imagen destacada muestra gráficos de un conjunto de datos CGNS que representan una aeronave a reacción YF-17. El conjunto de datos consta de una cuadrícula no estructurada con solución. La imagen se creó utilizando un gráfico de pseudocolor de la variable Mach del conjunto de datos, un gráfico de malla de la cuadrícula y un gráfico vectorial de un corte a través del campo de velocidad.

Representación de la ciudad : se leyó un shapefile ESRI que contenía una descripción poligonal de las huellas de los edificios y luego los polígonos se remuestrearon en una cuadrícula rectilínea, que se extruyó en el paisaje urbano presentado.

Tráfico entrante medido : esta imagen es un estudio de visualización del tráfico entrante medido en miles de millones de bytes en la red troncal T1 de NSFNET durante el mes de septiembre de 1991. El rango del volumen de tráfico se representa desde el violeta (cero bytes) hasta el blanco (100 mil millones de bytes). Representa datos recopilados por Merit Network, Inc. [19]

Organizaciones

Los laboratorios importantes en el campo son:

Las conferencias en este campo, clasificadas por importancia en la investigación de visualización científica, [20] son:

Ver más: Organizaciones de gráficos por computadora , Instalaciones de supercomputación

Véase también

General
Publicaciones
Software

Referencias

  1. ^ Visualizaciones creadas con VisIt. en wci.llnl.gov. Actualizado: 8 de noviembre de 2007
  2. ^ abcde Michael Friendly (2008). "Hitos en la historia de la cartografía temática, los gráficos estadísticos y la visualización de datos".
  3. ^ Mason, Betsy (12 de noviembre de 2019). "Por qué los científicos necesitan mejorar en la visualización de datos". Revista Knowable . doi : 10.1146/knowable-110919-1 . S2CID  : 209062044.{{cite journal}}: Mantenimiento CS1: fecha y año ( enlace )
  4. ^ O'Donoghue, Seán I.; Baldi, Benedetta Frida; Clark, Susan J.; Darling, Aaron E.; Hogan, James M.; Kaur, Sandeep; Maier-Hein, Lena; McCarthy, Davis J.; Moore, William J.; Stenau, Esther; Swedlow, Jason R.; Vuong, Jenny; Procter, James B. (20 de julio de 2018). "Visualización de datos biomédicos". Revisión anual de ciencia de datos biomédicos . 1 (1): 275–304. doi :10.1146/annurev-biodatasci-080917-013424. hdl : 10453/125943 . S2CID  199591321 . Consultado el 25 de junio de 2021 .
  5. ^ James Clerk Maxwell y PM Harman (2002), Las cartas y artículos científicos de James Clerk Maxwell, volumen 3; 1874–1879 , Cambridge University Press, ISBN 0-521-25627-5 , pág. 148. 
  6. ^ Thomas G.West (febrero de 1999). "Imágenes y reversiones: James Clerk Maxwell, trabajando en arcilla húmeda". ACM SIGGRAPH Computer Graphics . 33 (1): 15–17. doi :10.1145/563666.563671. S2CID  13968486.
  7. ^ Delmarcelle, T; Hesselink, L. (1993). "Visualización de campos tensoriales de segundo orden con líneas de hipercorriente". IEEE Computer Graphics and Applications . 13 (4): 25–33. doi :10.1109/38.219447. hdl : 2060/19950012873 . S2CID  7698377.
  8. ^ Steven Strogatz (2007). "El fin de la intuición". En: ¿Cuál es tu idea peligrosa? John Brockman (ed.). HarperCollins.
  9. ^ "Los investigadores realizan la simulación militar más grande jamás realizada". (noticia), Laboratorio de Propulsión a Chorro , Caltech , diciembre de 1997.
  10. ^ James J. Thomas y Kristin A. Cook (Ed.) (2005). Iluminando el camino: la agenda de I+D para la analítica visual Archivado el 29 de septiembre de 2008 en Wayback Machine . Centro Nacional de Visualización y Analítica. p.30
  11. ^ ab Lawrence J. Rosenblum (ed.) (1994). Visualización científica: avances y desafíos . Academic Press.
  12. ^ Todos los ejemplos, tanto imágenes como texto, aquí, a menos que se indique otra fuente, provienen del Laboratorio Nacional Lawrence Livermore (LLNL), del sitio web del LLNL, consultado el 10 y 11 de julio de 2008.
  13. ^ Los datos utilizados para crear esta imagen fueron proporcionados por Tom Abel Ph.D. y Matthew Turk del Instituto Kavli de Astrofísica de Partículas y Cosmología.
  14. ^ COLISIONES DE AGUJEROS NEGROS Los creadores del software Globus, Ian Foster, Carl Kesselman y Steve Tuecke. Publicación en verano de 2002.
  15. ^ Imagen cortesía de Forrest Hoffman y Jamison Daniel del Laboratorio Nacional de Oak Ridge
  16. ^ Andrew J. Hanson , Tamara Munzner , George Francis: Métodos interactivos para la geometría visualizable , Computer, vol. 27, núm. 7, págs. 73–83 (resumen)
  17. ^ Andrew J. Hanson : Navegación 3D restringida con controlador 2D , Visualization '97., Actas, 24 de octubre de 1997, págs. 175-182 (resumen)
  18. ^ Hui Zhang, Andrew J. Hanson : Visualización háptica en 4D impulsada por sombras , IEEE Transactions on Visualization and Computer Graphics, vol. 13, n.º 6, págs. 1688-1695 (resumen)
  19. ^ Imagen de Donna Cox y Robert Patterson. Comunicado de prensa 08-112 de la Fundación Nacional de la Ciencia.
  20. ^ Kosara, Robert (11 de noviembre de 2013). "Una guía sobre la calidad de diferentes lugares de visualización". anxiouseyes . Consultado el 7 de abril de 2017 .

Lectura adicional

Enlaces externos

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