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AG High-Performance Visualization

  • MR-Wetter-Visualisierung

    Interaktive Exploration von Wetterdaten

    Blickwickelabhängige Gitterauflösung (Octree) für die interaktive Exploration von Wettersimulationsdaten (IEEE Visualization Contest 2017)

Forschungsschwerpunkte

Die Arbeitsgruppe beschäftigt sich mit den mathematischen Grundlagen der wissenschaftlichen Visualisierung und behandelt Methoden für das parallele Post-Processing großer wissenschaftlicher Datensätze. Solche Daten fallen in unterschiedlichsten wissenschaftlichen Anwendungen an. Sie entstehen zum einen durch Simulationen auf Hochleistungsrechnern (z. B. zur Unterstützung der Klimaforschung oder für die Vorhersage von Umströmungen an Flugzeugflügeln). Sie können aber auch durch Messungen, wie bspw. durch Erdbeobachtungsmissionen, erzeugt werden. Um überhaupt erst aussagekräftige Informationen für die Visualisierung zu erhalten, müssen diese enorm großen Rohdaten zunächst prozessiert werden. Für eine anschließende explorative Analyse werden echtzeitfähige, interaktive Methoden benötigt, die wiederum auf massiv parallelen und hoch effizienten Verfahren beruhen.

Anwendungen

Anwendungen für die wissenschaftliche Visualisierung sind vielfältig. Ein klassischer Bereich ist die Aerodynamik, die z. B. die Strömungstechnik umfasst. Strömungscodes, die üblicherweise auf den Navier-Stokes-Gleichungen beruhen, berechnen Umströmung von Flugzeugen oder die Durchströmung von Triebwerken. Auch Messungen, die z. B. durch das PIV-Verfahren (Particle Image Velocimetry) erfolgen, liefern genaue und sowohl räumlich als auch zeitlich hochaufgelöste Strömungsdaten zurück.

Eine weitere Quelle großer Messdaten sind Erdbeobachtungsdaten. Hier werden nicht nur Terraindaten sondern auch dreidimensionale Atmosphärendaten erfasst, die dann für die Klimaforschung eingesetzt werden können. Radarsensoren liefern sogar Informationen aus dem Inneren eines Planeten. Um jedoch die Mantelkonvektion zu erforschen, wird wiederum auf Simulationen zurückgegriffen. Eines der interaktiven Explorationswerkzeuge für die echtzeitfähige Prozessierung dieser Daten ist CosmoScout VR.

Die medizinische Datenverarbeitung und die Visualisierung von Molekülen stellen dagegen eigenständige Disziplinen dar. Und für die quantitative Bewertung von wissenschaftlichen Daten müssen Techniken der Informationsvisualisierung hinzugezogen werden. Speziell für die Analyse unbekannter Daten kommen explorative Methoden zum Einsatz. Diese sind integrale Bestandteile von interaktiven Ansätzen in Visual Analytics und von immersive Arbeitsumgebungen mithilfe von VR-Techniken (Virtual Reality).

Lehrveranstaltungen

Im Sommersemester findet jeweils eine Vorlesung zur High-Performance-Visualisierung statt. Die Vorlesung behandelt die grundlegenden Verfahren der Merkmalsextraktion, der Datenprozessierung und der effizienten 3D-Visualisierung. Anwendungsbeispiele werden anhand der Open-Source-Software ParaView erläutert. Übungen, die mit Python in ParaView umgesetzt werden können, werden auf freiwilliger Basis angeboten.

Im Wintersemester findet ein entsprechendes Seminar statt. Das Seminar greift aktuelle Trends in der wissenschaftlichen Visualisierung auf. Zur Auswahl stehen herausragende Publikationen führender Wissenschaftler, die Themen von Multi-Resolution-Extraction von Topologiemerkmalen bis hin zu parallelen Beschleunigungsverfahren für das Volumenrendering in virtuellen Arbeitsumgebungen behandeln. Hilfreich wäre die vorherige Teilnahme an der Vorlesung High-Performance Visualization. Dies stellt aber keine Voraussetzung dar. Kenntnisse in Computer Graphics oder High-Performance Computing (HPC) können ebenfalls hilfreich sein.

Die Lehrveranstaltungen stehen Studierenden aus den Fachbereichen Mathematik, Informatik oder aus relevanten Anwendungsfächern, wie Geowissenschaften oder Aerodynamik, offen.

Syllabus

  1. Introduction (Motivation / Applications)
  2. Computer Graphics and HPC (Computer Graphics Primer, High-Performance Computing, Complexity and Performance)
  3. The Visualization Pipeline (The Visualization Pipeline, Pipeline Distribution, Parallel Rendering)
  4. Data Representation (Data Representation, Reconstruction, Discrete Datasets, Data Analysis with ParaView)
  5. Scalar Visualization (Data Subsets, Color Mapping, Contouring)
  6. Scalar Topology (Morse Theory, Persistent Homology, Reeb Graphs, Contour Trees, Extremum Graphs, Discrete Morse Theory)
  7. Vector Field Visualization (Glyphs, Derivatives, Point Location, Particle Tracing)
  8. Vector Field Topology (Particle Tracing: Over Tetrahedral Domains, Texture-based Vector Visualization, Topology Extraction)
  9. Volume Rendering (Tensor Field Visualization, Direct Volume Rendering)
  10. Interactive Post-Processing (Interactive Post-Processing, Parallel Post-Processing, Streaming and Multiresolution, In-Situ Data Processing)
  11. Terrain Rendering (Terrain Data Representation, Interactive Terrain Data Visualization, Precision Issues, Shadows)
  12. Flow Visualization (Fluid Dynamics, Computational Fluid Dynamics (CFD), Vortex Extraction)
  13. Multivariate Data Queries (Multivariate Data Queries, Statistical Analysis)

Literaturempfehlung

  • A. C. Telea, "Data Visualization – Principles and Practice", 2. Edition, CRC Press, 2015
  •  E. W. Bethel, H. Childs, C. Hansen, "High Performance Visualization", CRC Press, 2013
  • W. Schroeder, K. Martin, B. Lorensen, "The Visualization Toolkit", 4. Edition, Kitware, 2006
  • C. Hansen, C. Johnson, "The Visualization Handbook", Elsevier Academic Press, 2005

Studentische Arbeiten

In der Arbeitsgruppe werden (in Kooperation mit dem DLR-Institut für Softwaretechnologie, Braunschweig) zu allen benannten Arbeitsschwerpunkten Abschlussarbeiten und Praktika angeboten. Sollten an dieser Stelle keine (passenden) Ausschreibungen vorhanden sein, dann besteht auch die Möglichkeit der Nachfrage nach individuellen Arbeiten. Neben studentischen Aushilfsjobs werden hier auch offene Stellen für wissenschaftlich Mitarbeitende angeboten.

Neben regulären Stellen an der Universität Bremen oder dem DLR werden hier auch immer wieder mal interessante, relevante alternative Möglichkeiten der Weiterbildung (z. B. Summer School) oder der wissenschaftlichen Beschäftigung (z. B. Trainingsstellen bei der Europäischen Raumfahrtagentur ESA) beworben.

Kollaborative Datenanalyse
Quantitative Analyse von Erdbeobachtungsdaten

Interne Ausschreibungen

Hier werden aktuelle Angebote zu Abschlussarbeiten aufgelistet. Wenn kein passendes Angebot vorhanden ist, sprechen Sie uns an!

Externe Ausschreibungen

Publikationen

Andreas Lund, Zain Alabedin Haj Hammadeh, Patrick Kenny, Vishav Vishav, Andrii Kovalov, Hannes Watolla, Andreas Gerndt, Daniel Lüdtke.
ScOSA System Software: The Reliable and Scalable Middleware for a Heterogeneous and Distributed On-board Computer Architecture.
CEAS Space Journal, Springer, 2021.

Ayush Mani Nepal, Arnau Prat i Sala, Kilian Johann Höflinger, Andreas Gerndt, Daniel Lüdtke.
Modeling and Simulation of a Spacecraft Payload Hardware Using Machine Learning Techniques.
Accelerating Space Commerce, Exploration, and New Discovery Conference, ASCEND 2020, Virtual Event, Nov. 16-18, 2020, American Institute of Aeronautics and Astronautics (AIAA), 2020.

Sascha Müller, Liana Mikaelyan, Andreas Gerndt, Thomas Noll.
Synthesizing and Optimizing FDIR Recovery Strategies from Fault Trees.
Science of Computer Programming, 196, pp. 102478, Elsevier BV, 2020.

Anna Bahnmüller, Syed Muhammad Azeem, Georgia Albuquerque, Andreas Gerndt.
Evaluation of Interaction Techniques for Early Phase Satellite Design in Immersive AR.
IEEE Aerospace Conference, Yellowstone Conference Center, Big Sky, Montana, March 8-13, 2020, IEEE, 2020.

Kontakt

A. Gerndt

Prof. Dr. Andreas Gerndt 

Universität Bremen
Zentrum für Technomathematik (ZeTeM) | Bibliothekstraße 5 | MZH | 28359 Bremen
Andreas Gerndt @ Uni-Bremen

Deutsches Zentrum für Luft- und Raumfahrt (DLR)
Institut für Softwaretechnologie | Software für Raumfahrtsysteme und interaktive Visualisierung | Lilienthalplatz 7 | 38108 Braunschweig
Stellvertr. Institutsleiter | Abteilungsleiter
Telefon 0531 / 295-2782 | Telefax 0531 / 295-2767 | Andreas Gerndt @ DLR

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