科学的可視化

コンピュータグラフィックスを用いた科学的可視化は、グラフィックス技術の成熟に伴い普及しました。主な応用例は、コンピュータシミュレーションによるスカラー場とベクトル場、および測定データです。2次元（2D）スカラー場を可視化する主な方法は、カラーマッピングと等高線の描画です。2Dベクトル場は、グリフと流線、または線積分畳み込み法を用いて可視化されます。2Dテンソル場は、多くの場合、2つの固有ベクトルのいずれかを使用してテンソルを場の各点で表現し、ベクトル場可視化法を用いて可視化することで、ベクトル場に変換されます。

3D スカラー場の場合、主な方法はボリュームレンダリングと等値面です。ベクトル場を可視化する方法には、矢印、流線、筋線などのグリフ (グラフィック アイコン) 、粒子追跡、線積分畳み込み(LIC)、トポロジー的方法などがあります。その後、2D および 3D テンソル場を可視化するために、ハイパーストリームライン^{[ 7 ]}などの可視化技術が 開発されました。

コンピュータアニメーションとは、コンピュータを用いて動画を作成する芸術、技術、そして科学のことです。近年では3Dコンピュータグラフィックスによる制作が一般的になりつつありますが、スタイリッシュな表現、低帯域幅、そして高速なリアルタイムレンダリングのニーズを満たすために、 2Dコンピュータグラフィックスも依然として広く用いられています。アニメーションのターゲットはコンピュータ自体である場合もあれば、映画などの他の媒体である場合もあります。特に映画で使用される場合は、CGI（コンピュータ生成画像）とも呼ばれます。応用例としては、医療アニメーションがあり、これは医療従事者や患者への教育ツールとして最も一般的に利用されています。

コンピュータシミュレーションとは、特定のシステムの抽象モデルをシミュレートしようとするコンピュータプログラム、またはコンピュータネットワークのことです。コンピュータシミュレーションは、物理学、計算物理学、化学、生物学における多くの自然システムの数学的モデリング、経済学、心理学、社会科学における人間システム、そして工学や新技術のプロセスにおいて、それらのシステムの動作を理解したり、その挙動を観察したりするために、有用な部分となっています。^{[ 8 ]}システムの同時可視化とシミュレーションは可視化と呼ばれます。

コンピュータシミュレーションは、数分で完了するコンピュータプログラムから、数時間実行されるネットワークベースのコンピュータグループ、数ヶ月にわたって実行される継続的なシミュレーションまで多岐にわたります。コンピュータシミュレーションによってシミュレートされるイベントの規模は、従来の紙と鉛筆による数学的モデリングでは不可能だった（あるいは想像すらできなかった）ものをはるかに超えています。10年以上前には、ある勢力が別の勢力に侵攻する砂漠戦のシミュレーションで、国防総省高性能コンピューティング近代化プログラムの複数のスーパーコンピュータを使用して、クウェート周辺の模擬地形上で66,239台の戦車、トラック、その他の車両をモデル化しました。^{[ 9 ]}

情報視覚化とは、「ソフトウェアシステムのファイルやコード行、図書館や書誌データベース、インターネット上の関係ネットワークなど、非数値情報の大規模なコレクションを視覚的に表現すること」の研究である。^{[ 2 ]}

情報視覚化は、抽象的な情報を直感的に伝えるためのアプローチの作成に焦点を当てています。視覚表現とインタラクション技術は、人間の目の広い帯域幅経路を利用して、ユーザーが一度に大量の情報を見て、探索し、理解できるようにします。^{[ 10 ]}科学的視覚化と情報視覚化の主な違いは、情報視覚化は科学的探究によって生成されたものではないデータに適用されることが多いということです。例としては、ビジネス、政府、ニュース、ソーシャルメディア向けのデータのグラフィカル表現などがあります。

インターフェース技術と知覚は、新しいインターフェースと根本的な知覚問題のより良い理解が科学的可視化コミュニティに新たな機会を生み出すことを示しています。^{[ 11 ]}

レンダリングとは、コンピュータプログラムを用いてモデルから画像を生成するプロセスです。モデルとは、厳密に定義された言語またはデータ構造で記述された3次元オブジェクトの記述です。これには、形状、視点、テクスチャ、照明、およびシェーディング情報が含まれます。画像は、デジタル画像またはラスターグラフィックス画像です。この用語は、シーンの「アーティストによるレンダリング」との類推から来ている可能性があります。「レンダリング」は、ビデオ編集ファイル内のエフェクトを計算して最終的なビデオ出力を生成するプロセスを説明するためにも使用されます。重要なレンダリング技術は次のとおりです。

スキャンラインレンダリングとラスタライズ

画像の高レベル表現には、ピクセルとは異なる領域の要素が必ず含まれます。これらの要素はプリミティブと呼ばれます。例えば、概略図では、線分や曲線がプリミティブとなる場合があります。グラフィカルユーザーインターフェースでは、ウィンドウやボタンがプリミティブとなる場合があります。3Dレンダリングでは、空間内の三角形や多角形がプリミティブとなる場合があります。

レイキャスティング

レイキャスティングは、主にリアルタイムシミュレーション、例えば3Dコンピュータゲームやアニメーションなどで使用されます。これらのシミュレーションでは、ディテールは重要ではなく、計算段階でのパフォーマンスを向上させるために、ディテールを手動で擬似的に表現する方が効率的な場合が多いです。これは通常、多数のフレームをアニメーション化する必要がある場合に当てはまります。特別な工夫をしない場合、結果として得られるサーフェスは、シーン内のオブジェクトがすべてマット仕上げで塗装されているかのように、特徴的な「平坦」な外観になります。

ラジオシティ

ラジオシティ（グローバルイルミネーションとも呼ばれる）は、直接照明された面が間接光源として働き、他の面を照らす様子をシミュレートする手法です。これにより、よりリアルな陰影が表現され、室内シーンの「雰囲気」をより良く捉えることができます。典型的な例としては、影が部屋の隅に沿って伸びる様子が挙げられます。

レイトレーシング

レイトレーシングは、スキャンラインレンダリングやレイキャスティングで開発された技術を拡張したものです。これらと同様に、複雑なオブジェクトをうまく処理でき、オブジェクトは数学的に記述できます。スキャンラインレンダリングやレイキャスティングとは異なり、レイトレーシングはほぼ常にモンテカルロ法、つまりモデルからランダムに生成された多数のサンプルを平均化する手法に基づいています。

ボリュームレンダリングは、3D離散サンプリングデータセットの2D投影を表示するために使用される技術です。典型的な3Dデータセットは、 CTまたはMRIスキャナで取得された2Dスライス画像のグループです。通常、これらは規則的なパターン（たとえば、1ミリメートルごとに1スライス）で取得され、通常、規則的なパターンで規則的な数の画像ピクセルを持ちます。これは規則的なボリュームグリッドの例であり、各ボリューム要素、つまりボクセルは、ボクセルの周囲の領域をサンプリングすることによって得られる単一の値で表されます。

ローゼンブラム（1994）によれば、「ボリューム可視化とは、対象物の表面を数学的に表現することなく、対象物を視覚化できる一連の技術を研究するものである。当初は医用画像処理に用いられていたボリューム可視化は、雲、水の流れ、分子構造や生物学的構造といった現象を描写する上で、多くの科学分野において不可欠な技術となっている。多くのボリューム可視化アルゴリズムは計算コストが高く、大容量のデータストレージを必要とする。ハードウェアとソフトウェアの進歩により、ボリューム可視化は汎用化され、リアルタイム性能も向上している。」

ウェブベースの技術とブラウザ内レンダリングの発展により、参照フレームが変化する直方体の単純な体積表示が可能になり、体積、質量、密度のデータを表示できるようになりました。^{[ 11 ]}

• 
  星形成^{[ 13 ]}
• 
  重力波^{[ 14 ]}
• 
  大質量星の超新星爆発
• 
  分子レンダリング

星形成：この図は、Enzoの星と銀河のシミュレーションにおけるガス／塵の密度の対数の体積プロットです。密度が高い領域は白色で表示され、密度が低い領域は青色でより透明度が高くなっています。

重力波：研究者たちはGlobus Toolkitを用いて複数のスーパーコンピューターの能力を活用し、ブラックホールの衝突による重力の影響をシミュレーションした。

大質量星の超新星爆発：この画像では、大質量星の超新星爆発の三次元放射流体力学計算を示しています。DJEHUTY恒星進化コードを使用して、SN 1987Aモデルの爆発を三次元で計算しました。

分子レンダリング：掲載されているビジュアライゼーションに示されている分子レンダリングは、 VisItの汎用的なプロット機能を使用して作成されました。元のデータはタンパク質データバンクから取得され、レンダリング前にVTKファイルに変換されました。

• 
  地形レンダリング
• 
  気候可視化^{[ 15 ]}
• 
  タイムズスクエアで大気異常が発生

地形可視化： VisItは、地理情報システム（GIS）分野で一般的に使用される複数のファイル形式を読み込むことができ、地形データなどのラスターデータを可視化にプロットできます。掲載されている画像は、カリフォルニア州ダンズミュア近郊の山岳地帯を含むDEMデータセットのプロットを示しています。標高の変化を分かりやすく示すために、標高線がプロットに追加されています。

竜巻シミュレーション：この画像は、NCSAのIBM p690コンピューティングクラスタで計算された竜巻シミュレーションによって生成されたデータから作成されました。NCSAで制作されたこの嵐の高精細テレビアニメーションは、PBSテレビシリーズ「NOVA」の「スーパーツイスターを探せ」というエピソードに収録されました。竜巻は、圧力に応じて色分けされた球体で示され、オレンジと青のチューブは、竜巻周辺の上昇気流と下降気流を表しています。

気候可視化：この可視化では、大気モデルにおいてトレーサーとして個別に輸送される、様々な発生源からの二酸化炭素を描写しています。海洋からの二酸化炭素は、1900年2月の期間における噴煙として示されています。

タイムズスクエアにおける大気異常 この画像では、SAMRAIシミュレーションフレームワークによるタイムズスクエアとその周辺の大気異常のシミュレーション結果が視覚化されています。

数学的構造の科学的可視化は、直感を構築し、メンタルモデルの形成を支援する目的で行われてきた。^{[ 16 ]}

高次元オブジェクトは、低次元への投影（ビュー）の形で視覚化できます。特に、4次元オブジェクトは3次元への投影によって視覚化されます。高次元オブジェクトの低次元投影は、仮想オブジェクト操作の目的で使用でき、3Dオブジェクトを2Dで実行される操作によって操作したり^{[ 17 ]}、4Dオブジェクトを3Dで実行される相互作用によって操作したりすることができます^{[ 18 ]。}

複素解析において、複素平面上の関数は本質的に4次元であるが、より低次元の視覚表現への自然な幾何学的射影は存在しない。そのため、領域彩色などの手法を用いて、色覚を利用して次元情報を捉える。

• 
  曲線グラフ
• 
  画像注釈
• 
  散布図

地形表面のコンピュータマッピング：地形表面をコンピュータでマッピングすることで、数学者は材料が応力を受けた際にどのように変化するかという理論を検証することができる。この画像処理は、イリノイ大学シカゴ校にある米国科学財団（NSF）の資金援助を受けた電子可視化研究所の研究の一環である。

曲線プロット：VisItはファイルから読み込んだデータから曲線をプロットでき、ラインアウト演算子またはクエリを使用して高次元データセットから曲線データを抽出してプロットすることもできます。掲載画像の曲線は、DEMデータ上に描画された線に沿った標高データに対応しており、ラインアウト機能を使用して作成されました。ラインアウト機能を使用すると、データ抽出のパスを指定する線を対話的に描画できます。抽出されたデータは曲線としてプロットされます。

画像注釈：このグラフは、NetCDFデータセットから取得した、世界の植物量を表す指標である葉面積指数（LAI）を示しています。メインとなるグラフは下部の大きなグラフで、全世界のLAIを示しています。上部のグラフは、実際には以前に生成された画像を含む注釈です。画像注釈は、補助グラフ、実験データの画像、プロジェクトのロゴなど、視覚化を強化する素材を含めるために使用できます。

散布図：VisItの散布図機能を使用すると、最大4次元の多変量データを視覚化できます。散布図は複数のスカラー変数を受け取り、それらを位相空間の異なる軸に使用します。異なる変数は組み合わされて位相空間の座標を形成し、グリフを使用して表示され、別のスカラー変数を使用して色分けされます。

• 
  ポルシェ911モデル
• 
  YF-17航空機のプロット
• 
  都市のレンダリング

ポルシェ911モデル（NASTRANモデル）：掲載されている図は、NASTRANバルクデータファイルからインポートされたポルシェ911モデルのメッシュ図です。VisItはNASTRANバルクデータファイルのごく一部を読み込むことができますが、一般的にはモデルの形状をインポートして可視化するのに十分な機能を備えています。

YF-17航空機のプロット：この画像は、YF-17ジェット機を表すCGNSデータセットのプロットを示しています。データセットは、解を持つ非構造格子で構成されています。この画像は、データセットのマッハ変数の擬似カラープロット、格子のメッシュプロット、および速度場の断面のベクトルプロットを使用して作成されました。

都市のレンダリング：建物のフットプリントをポリゴンで記述したESRIシェープファイルを読み込み、ポリゴンを直交グリッドにリサンプリングし、それを押し出して都市景観を作成しました。

受信トラフィックの測定: この画像は、1991 年 9 月に NSFNET T1 バックボーンで数十億バイト単位で測定された受信トラフィックの視覚化研究です。トラフィック量の範囲は、紫 (0 バイト) から白 (1000 億バイト) で示されています。これは、Merit Network, Inc. ^{[ 19 ]によって収集されたデータを表しています。}