北京大学“可视化与可视分析”报告——Thomas Ertl教授谈”可视化大趋势”

2月25日,德国斯图加特大学教授,欧洲图形学会主席,IEEE TVCG前主编Thomas Ertl应邀到访北京大学。下午,在理科二号楼2736学术报告厅作了一场题为“Future Trends in Visualization(可视化大趋势)”的精彩报告。(更多可视化与可视分析报告会通知请关注:http://vis.pku.edu.cn/seminar/index.html )


在报告的一开始,Thomas Ertl教授就开门见山地通过几项数据的比较向我们展现了在未来海量数据时代,可视化在人类从数据中获取信息的过程中所扮演的重要角色。Ertl教授提到,随着传感技术发展与模拟计算水平的提高,在不久的未来,人类平均每年所能获取的数据级别将达到10^21,将进入“ZETA”时代。然而,一个人的一生中所能接受的数据量却只在10^15级别,而这其中有80%的信息是来自视觉。作为人类与海量数字世界之间的媒介, Ertl教授认为,针对大规模数据可视化的关键在于精简的概括性及自然的交互性,而这是通过对映射(mapping)、交互(interaction)这两个基本环节的设计来体现。映射是指将抽象数据转换为可视化表示的过程,例如通过颜色映射数值关系。通过设计准确巧妙的映射可以讲复杂抽象的数据形象直观地被概括到一张或多张形象的图中,有利于人类有效地理解数据;交互,是指计算机对人类所作出某种特定行为的反应。通过设计便捷有效的交互有利于人类自由地对复杂数据进行探索。对于传统数据而言,良好的映射与交互效果都是可以很好的达到的。但是,对于海量异构数据,想要达到良好的映射与交互效果,无论是对算法设计还是硬件设施都提出了更高的要求。因此,Ertl教授给出了大规模数据集可交互式可视化系统的一般流程,即,原始数据经过数据过滤获得可视化数据,可视化数据通过映射获得对应的表示形式,再将这些表示通过渲染获得可视化效果并输出。当这个流程要应用于海量异构数据时,就要求我们对其中的每一个步骤都进行优化,并添加交互功能。例如,从原始数据到可视化数据,我们需要进行层次化结构的表示(hierarchical representation)、特征提取(feature extraction)等;从可视化数据到渲染数据,我们需要进行多边形消减(polygon reduction) 、自适应算法(adaptive algorithm)等;从渲染数据到渲染结果,我们需要借助硬件加速(hardware acceleration)等技术。随着对这个交互式可视化流程的不断优化与补充,Ertl教授指出,可视化领域的多样性也不仅仅只局限于传统的科学可视化(scientific visualization)、信息可视化(information visualization)以及可视分析(visual analytics)这三个传统的分支,也体现在算法及数学基础(algorithm and mathematical foundations)、高计算能力设施(technical infrastructure aspect)及直观可用性高的交互设计(perception /interaction /usability)等方面。

那么,具体哪些方面才是未来可视化发展的大趋势呢?不同的研究者心中会有不同的答案。

Ertl教授认为1995 R.Gallagher在Computer Visualization一书中所提到的分布式可视系统(distributed visualization)、可视化软件(visualiation software)仍是现在可视化发展的趋势之一。在此之外,Thomas Ertl教授提出了他关于未来可视化的发展趋势几点的预测:可视化技术将应用到更多的领域(reach out for new applications)、将有更高效的硬件计算模型应用到可视化领域 (embrace new hardware)、可视化需要支持更多样的数据(support new data representation)、可视化需要提供更强大的可视分析方式(extend visual analytics)以及可视化需要满足更高分辨率的显示要求(high resolution display)。Ertl教授也正是与其所带领的可视化与可视分析研究团队沿着可视化发展大趋势的道路不断地践行着。

Ertl教授介绍了他们与斯图加特大学生物学系、物理学系共同合作的细胞中信号传导的可视化工作, 通过可视化信号从细胞膜传递到细胞核的过程很好地回答了信号在细胞内的传导模式等生物、物理领域问题,有助于生物、物理学科发展。Ertl教授认为计算的目的不是为了获得数据而是获得数据中的启示,可视化作为一种将数据转换为几何图形的科学,其直观展现数据及提供自然人机交互的能力,为模拟、计算等领域专家在组织、理解、探索数据方面提供了的有利研究工具,帮助他们发现其所未发现的。Ertl教授强调了可视化要与应用相结合,这不仅有利于解决应用问题,同时也有助于可视化这门学科的发展。

接着,Ertl教授介绍了GPU加速的分子动态模拟中基于点的可视化(Point-based Molecules Dynamics Visualization)工作。传统的三角面片渲染方式已经不足以满足大规模数据要求。在这个工作中,他们提出基于点渲染方式、包围盒的优化等的GPU加速Ray-Casting算法,充分利用硬件,获得了交互速度的可视化效果。Ertl教授认为可视化领域的研究,既可能是新型硬件的开发者,也可能是新型硬件的传播者。

随着模拟技术和计算水平的提高,通过高阶有限元法产生的往往是海量不规则数据,这对以往应用于规则结构的数据可视化技术提出了新的挑战。Ertl教授介绍了2010年他们关于这方面的工作。随后,Ertl教授介绍他们与专利数据的可视分析系统(PatViz),他说明了可视分析在可视化工作中的重要性,并且Ertl教授强调对于可视化应用来说,不存在着科学可视化、信息可视化、可视分析之区分。因此,他呼吁可视化领域的研究人员更需要将自己的研究工作与应用相结合,在应用中解决研究中存在的问题。

除了以上所提出的预测外,Ertl教授还给出了模糊信息不确定性的表示(represent error and uncertainty)、可视化的量化评测(quantities measurement)、信息可视化与科学可视化相结合(integrating scientific and information visualization)、In-situ可视化等发展趋势。

最后,Ertl教授指出这些挑战对可视化研究人员能力所提出的新的要求。他鼓励年轻的研究人员,在刚刚开展研究工作总不是那么容易,特别是与其他应用领域专家进行沟通时,可能存在着诸如需求不明确等障碍,但我们应该以能作为一个交互学科服务于其他学科而光荣,积极致力于解决可视化领域中问题,特别是那些极具挑战性的问题。

在与听众的提问交流环节中,听众踊跃提问,Thomas Ertl教授也对听众们提出的问题一一进行了解答。精彩的报告使到场的师生受益匪浅,讲座在热烈的掌声中圆满结束。

简介:Thomas Ertl教 授先后获得科罗拉多大学计算机科学硕士学位和图宾根大学理论天体物理学博士学位。Thomas Ertl教授现任教于德国斯图加特大学,带领可视化与交互系统研究机构(Visualization and Interactive Systems Institute)及斯图加特大学可视化研究中心(Visualization Research Center of the University of Stuttgart)。Thomas Ertl教授在可视化与可视分析领域有很强的影响力,发表相关论文350,现任欧洲图形学会主席,曾担任学术刊物IEEE Transactions on Visualization and Graphics 2007-2010年度主编。另外,Thomas Ertl教授作为IEEE Visualization、Euro-ViS等可视化领域顶级学术活动的倡导者,积极推动着可视化的发展。2006年,Thomas Ertl教授获得IEEE可视化和图形技术委员会(IEEE Visualization and Graphics Technical Committee)授予的杰出技术贡献奖。

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