月度存档: 七月 2017

ChinaVis 2017 – Day 2

ChinaVis 2017第二天的日程非常丰富,包括一个Keynote, 一个Panel,挑战赛专场,3个Paper Session,3个Special Session以及晚宴。

​图1 超级计算与可视分析

上午的 Keynote 和 Panel 围绕科学可视化展开。来自北京应用物理与计算数学研究所的莫则尧研究员做了题为《超级计算与可视分析》的特邀报告。可视分析是重大科学与工程超级计算研究的重要组成部分。超级计算规模和物理建模精细度的大幅提升对可视分析提出了更深入的研究要求。莫老师的报告从这个角度出发,结合实际应用和研究现状,阐述了可视分析发展的三个维度,包括表现(科学机理)、融合(数据复杂度)、扩展(数据规模),并说明了可视分析引擎中存在的数据建模、表现方法、并行流程与界面定制四个重要问题。

​图2 科学可视化的危机和挑战

Panel 由清华大学的陈莉老师主持,主题为科学可视化的危机与挑战。该专题邀请了北京应用物理与计算数学研究所的莫则尧研究员,国防科技大学的李思昆教授,北京大学的袁晓如研究员,中国海洋大学的贾东宁教授和中科院计算机网络信息中心的单桂华副研究员5位学者,与大家一起探讨科学可视化存在的危机和面临的挑战,以及我国科学可视化发展的方向与机遇。科学可视化是可视化领域发展最早的方向,但是近年来却呈现衰退之势。虽然我国高性能计算事业发展迅速,但是与之密切相关的科学可视化却发展缓慢,面临着严重的人才危机。本次ChinaVis 录用的23篇长文中,仅有5篇关于科学可视化。因此,学者们倡议在以后的ChinaVis 挑战赛中加入科学可视化相关数据,科研机构能够分享出相关数据,以此吸引更多的人参与到科学可视化的研究中。在问答环节,大家针对科学可视化的发展提出了自己的看法和疑问,学者们也对于大家的问题都给予了有启发性的看法和建议。

​图3 ChinaVis 挑战赛情况分析

在接下来的挑战赛专场中,中南大学的赵颖老师介绍了本次可视分析挑战赛的相关情况。本次挑战赛有两个题目,挑战1关于伪基站行为模式分析,挑战赛2关于网吧上网记录分析,共吸引了50多支参赛队伍参加,参赛队伍数量再创新高。最终,来自燕山大学和天津大学的两支队伍获得了挑战赛1的一等奖,来自东北大学参赛队获得了挑战赛2一等奖,他们也受邀到现场为大家做了报告。

​图4 “并行可视化”专题报告现场

下午主要是会议论文报告和专题报告。三个论文报告分别是“Urban Visual Analytics”,“Visual Analytics Applications”和“Text and Graph Visualization”;两个专题报告分别是“海洋信息可视化”和“并行可视化”。在“并行可视化”专题报告中,四位专家针对大规模科学与工程计算中的数据可视化、流场积分曲线的高性能计算和并行图像融合等方面分别进行了精彩的报告。其中,我们组的张江同学做了题为《高性能并行粒子追踪计算》的报告。为了解决并行粒子追踪中严重的I/O效率问题和负载不均问题,张江同学介绍了我们实验室科学可视化小组所做的一系列工作,包括应用细粒度的数据划分、并行键值存储和数据预取等技术的稀疏数据管理,高阶访问依赖在该数据管理方法中的进一步应用,以及一种基于带有约束的k-d树分解方法的动态负载平衡方法。这些方法在并行粒子追踪计算的性能和可扩展性上都取得了很好的效果,相关工作也都被PacificVis和SciVis等会议所接收。

在晚宴上,大家齐聚一堂,进行了热烈的交流。自我介绍环节上,大家纷纷走上台前,主动介绍自己,期待开展相关合作。今天,大会介绍了可视化在超级计算等其他领域的挑战和机遇,众多挑战赛参赛者也都作了精彩的工作汇报,让大家体会到了他们对竞赛和可视化的热情。明天上午将进行IndustryTalk,青年可视化学者成长之路专题,以及颁奖和闭幕式。敬请期待吧!

时变集合模拟数据中的趋势特征可视分析 (Visual Trends Analysis in Time-Varying Ensembles)

图3:趋势图的构建

集合模拟数据是现今科学可视化领域中的重要挑战之一。对于同一个物理现象,使用多个物理模型或者同一模型多组不同参数进行模拟,产生的一组模拟结果就称之为集合模拟数据,每个单独的结果称之为集合成员。对集合模拟数据的研究,一方面可以对各个结果之间的相似性和相异性进行分析,另一方面可以用于进行模型参数的优化。而这个工作主要关注的对应两个问题就是:时变集合模拟数据中趋势特征和异常成员的识别,以及和参数空间的结合探索。

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