科学的視覚化

2つの混合流体によって引き起こされるレイリー・テイラー不安定性のシミュレーションの科学的視覚化。 ^{[ 1 ]}

共焦点顕微鏡によるシロイヌナズナ花粉粒の表面レンダリング。

科学的視覚化（scientific visualisationとも綴られる ）は、科学的現象の視覚化を扱う学際的な科学の一分野である。 ^{[ 2 ]}また、コンピュータサイエンスの一分野であるコンピュータグラフィックスのサブセットと見なされることもある。科学的視覚化の目的は、科学者がデータを理解し、図示し、洞察を引き出せるように、科学的データをグラフィカルに図示することである。人々が様々な種類の視覚化をどのように読み、どのように誤読するかを研究することで、どのような種類の視覚化と特徴が最も理解しやすく、情報を効果的に伝達できるかを判断するのに役立っている。^{[ 3 ] [ 4 ]}

歴史

シャルル・ミナールによるナポレオンの進軍のフローマップ。

3次元科学的視覚化の最も初期の例の一つは、 1874年にジェームズ・クラーク・マクスウェルによって粘土で彫刻されたマクスウェルの熱力学面である。^{[ 5 ]}これは、コンピュータグラフィックスを用いた現代の科学的視覚化技術の先駆けとなった。^{[ 6 ]}

初期の2次元地図の代表的な例としては、1869年にチャールズ・ジョセフ・ミナールが作成したナポレオンのモスクワ進軍のフローマップ^{[ 2 ]} 、1857年にフローレンス・ナイチンゲールがイギリス軍の衛生状態改善キャンペーンの一環として使用した「コックスコーム」[ ^{2 ] 、}そして1855年にジョン・スノーがブロードストリートのコレラ流行を視覚化するために使用したドットマップ^{[ 2 ]}などがあります。

データ視覚化手法

分類の基準:

• データの次元
• 方法
  • テクスチャベースの方法
  • 矢印プロット、流線、パスライン、タイムライン、流脈線、粒子追跡、表面粒子、流線矢印、流管、流球、流量、位相解析などの幾何学ベースのアプローチ

2次元データセット

コンピュータグラフィックスを用いた科学的視覚化は、グラフィックスの成熟に伴い普及しました。主な応用分野は、コンピュータシミュレーションや実測データから得られるスカラー場とベクトル場でした。2次元（2D）スカラー場を視覚化する主な方法は、カラーマッピングと等高線描画です。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視覚化されます。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用いてテンソルを表すことでベクトル場に変換され、ベクトル場の視覚化手法を用いて視覚化されます。

3次元データセット

3次元スカラー場の場合、主な手法はボリュームレンダリングと等値面です。ベクトル場の可視化手法には、矢印、流線、流脈線などのグリフ（グラフィカルアイコン） 、粒子追跡法、線積分畳み込み法（LIC）、位相幾何学的手法などがあります。その後、2次元および3次元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 ]}などの可視化手法が 開発されました。

トピック

全身PET スキャンの最大強度投影(MIP) 。

主な小惑星帯とトロヤ群小惑星の太陽系画像。

流体の流れの科学的可視化：水の表面波

_{SF 6}と NH ₃の同時放出の化学画像。

原子間力顕微鏡によるガラス表面のトポグラフィックスキャン。

コンピュータアニメーション

コンピュータアニメーションは、コンピュータを用いて動画を作成する芸術、技術、そして科学です。3Dコンピュータグラフィックスによる作成が一般的になりつつありますが、2Dコンピュータグラフィックスも、スタイル、低帯域幅、そしてより高速なリアルタイムレンダリングのニーズから、依然として広く使用されています。アニメーションの対象はコンピュータ自体である場合もあれば、映画などの別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またはコンピュータ生成イメージング）とも呼ばれます。その用途には医療アニメーションがあり、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

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のモデリング、そして工学や新技術の開発過程において、これらのシステムの運用に関する洞察を得たり、その挙動を観察したりする上で、有用な手段となっています。^{[ 8 ]}システムの視覚化とシミュレーションを同時に行うことは、ビジュアライゼーションと呼ばれます。

コンピュータシミュレーションは、数分で実行され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、そして数ヶ月間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事象の規模は、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、ある勢力が別の勢力に侵攻するという砂漠での戦闘シミュレーションでは、国防総省の高性能コンピューティング近代化プログラムにおいて、複数のスーパーコンピュータを用いて、クウェート周辺の模擬地形上で66,239台の戦車、トラック、その他の車両のモデリングが行われました。^{[ 9 ]}

情報の視覚化

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、数値以外の大規模な情報コレクションを視覚的に表現する」研究です。^{[ 2 ]}

情報視覚化は、抽象的な情報を直感的に伝えるための手法の創出に重点を置いています。視覚表現とインタラクション技術は、人間の目の広帯域な情報伝達経路を活用し、ユーザーが大量の情報を一度に見て、探求し、理解することを可能にします。^{[ 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データ以外のデータにも適用されることが多いことです。ビジネス、政府、ニュース、ソーシャルメディアなどのデータのグラフィカル表現がその一例です。

インターフェース技術と知覚

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底にある知覚の問題へのより深い理解が、科学的視覚化コミュニティに新たな機会をどのように生み出すかを示しています。^{[ 11 ]}

表面レンダリング

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三次元オブジェクトを記述したものです。モデルには、ジオメトリ、視点、テクスチャ、照明、シェーディングの情報が含まれます。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」に類似している場合があります。「レンダリング」は、最終的なビデオ出力を生成するために、ビデオ編集ファイルでエフェクトを計算するプロセスを指すこともあります。重要なレンダリング手法には、以下のものがあります。

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、必然的にピクセルとは異なる領域の要素が含まれます。これらの要素はプリミティブと呼ばれます。例えば、回路図では線分や曲線がプリミティブに該当します。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に該当します。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に該当します。

レイキャスティング

レイキャスティングは主に、3Dコンピュータゲームやカートゥーンアニメーションなどのリアルタイムシミュレーションで使用されます。これらのシミュレーションでは、ディテールが重要ではない場合や、計算段階で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偽装する方が効率的です。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。追加のトリックが使用されていない場合、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、直接照射された面が間接光源として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生成され、屋内シーンの「雰囲気」をよりよく捉えることができます。典型的な例としては、部屋の隅に影が「寄り添う」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の拡張版です。これらと同様に、複雑なオブジェクトをうまく処理し、オブジェクトを数学的に記述することができます。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とんどの場合、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モンテカルロ法に基づいています。

ボリュームレンダリング

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を2D投影して表示する手法です。典型的な3Dデータセットは、 CTスキャナまたはMRIスキャナで取得された2Dスライス画像の集合です。通常、これらの画像は規則的なパターン（例えば、1ミリメートルごとに1スライス）で取得され、規則的なパターン内に規則的な数の画像ピクセルが含まれます。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（ボクセル）は、ボクセルの周囲をサンプリングすることで得られる単一の値で表されます。

ボリューム可視化

Rosenblum (1994)によると、「ボリューム可視化とは、物体の表面を数学的に表現することなく、物体を視覚化できる一連の技術です。当初は医療用画像処理に使用されていましたが、ボリューム可視化は多くの科学分野において不可欠な技術となり、雲、水の流れ、分子構造や生物構造といった現象の描写に不可欠な技術となっています。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、大規模なデータストレージを必要とします。ハードウェアとソフトウェアの進歩により、ボリューム可視化とリアルタイムパフォーマンスは一般化しています。」

ウェブベースの技術とブラウザ内レンダリングの発達により、変化する参照フレームを持つ直方体の体積測定によるシンプルなプレゼンテーションが可能になり、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 ]}

アプリケーション

このセクションでは、科学的視覚化が今日どのように応用できるかについていくつかの例を示します。^{[ 12 ]}

自然科学では

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

星形成：この図は、エンツォ星と銀河のシミュレーションにおけるガス／ダスト密度の対数分布図です。密度の高い領域は白く、密度の低い領域は青みがかった透明度の高い領域です。

重力波: 研究者たちは、Globus Toolkit を使用して複数のスーパーコンピュータのパワーを活用し、ブラックホール衝突の重力効果をシミュレートしました。

大質量星の超新星爆発: 画像では、大質量星の超新星爆発の 3 次元放射流体力学計算が行われています。DJEHUTY 恒星進化コードを使用して、SN 1987A モデルの爆発を 3 次元で計算しました。

分子レンダリング：VisItの一般的なプロット機能を使用して、この可視化で示されている分子レンダリングを作成しました。元のデータはProtein Data Bankから取得し、レンダリング前にVTKファイルに変換しました。

地理学と生態学

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

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することができます。注目の画像は、カリフォルニア州ダンスミア近郊の山岳地帯を含むDEMデータセットのプロットです。標高の変化を分かりやすくするために、プロットに標高線が追加されています。

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・クラスター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解像度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使用されました。竜巻は圧力に応じて色分けされた球体で示され、オレンジと青の管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：この可視化は、大気モデルにおいてトレーサーとして個別に移流される様々な発生源からの二酸化炭素を示しています。1900年2月には、海洋からの二酸化炭素がプルームとして示されています。

タイムズ スクエアの大気異常この画像では、タイムズ スクエアとその周辺の大気異常に関する SAMRAI シミュレーション フレームワークの結果が視覚化されています。

4D 立方体を 3D に投影したビュー: 直交投影 (左) と透視投影 (右)。

数学では

数学的構造の科学的視覚化は、直感を構築し、メンタルモデルの形成を助ける目的で行われてきました。^{[ 16 ]}

f ( x ) = ⁠の 領域彩色( x ² −1)( x −2− i ) ²/× ² + 2 + 2 i⁠

高次元物体は、低次元への投影（ビュー）の形で視覚化することができます。特に、4次元物体は3次元への投影によって視覚化されます。高次元物体の低次元投影は仮想物体の操作に利用することができ、3D物体を2Dでの操作で操作したり、^{[ 17 ]} 4D物体を3Dでの操作で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投影は存在しない。その代わりに、ドメインカラーリングなどの手法を用いて色覚を利用し、次元情報を捉える。

形式科学においては

• 
  曲線プロット
• 
  画像注釈
• 
  散布図

地形面のコンピュータマッピング：地形面のコンピュータマッピングにより、数学者は応力を受けた物質が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ます。この画像は、イリノイ大学シカゴ校のNSF（国家科学財団）の資金提供を受けた電子可視化研究所の研究の一環です。

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ます。また、ラインアウト演算子やクエリを用いて高次元データセットから曲線データを抽出し、プロットすることもできます。画像中の曲線は、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、フィーチャ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インタラクティブに描画できます。そして、得られたデータを曲線としてプロットしました。

画像注釈：注目のプロットは、NetCDFデータセットから取得した葉面積指数（LAI）（全球の植物質の指標）を示しています。主なプロットは下部にある大きなプロットで、全世界のLAIを示しています。上部のプロットは、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、補助プロット、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追加するために使用できます。

散布図：VisItの散布図は、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位相空間の異なる軸に使用します。これらの変数は位相空間上の座標として結合され、グリフで表示され、別のスカラー変数によって色分けされます。

応用科学においては

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

ポルシェ911モデル（NASTRANモデル）：この図には、NASTRANバルクデータファイルからインポートしたポルシェ911モデルのメッシュプロットが含まれています。VisItは、NASTRANバルクデータファイルの限られたサブセットを読み込むことができますが、これはモデルジオメトリをインポートして可視化するのに十分な量です。

YF-17 航空機プロット：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です。データセットは、解を含む非構造化グリッド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疑似カラープロット、グリッドのメッシュプロット、および速度場のスライス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: 建物の敷地の多角形の記述を含む ESRI シェイプファイルが読み込まれ、次にポリゴンが直線グリッド上に再サンプリングされ、注目の都市景観に押し出されました。

測定された着信トラフィック：この画像は、1991年9月のNSFNET T1バックボーンにおける着信トラフィック（10億バイト単位）を視覚的に表したものです。トラフィック量の範囲は紫（0バイト）から白（1000億バイト）までで示されています。これはMerit Network, Inc. ^{[ 19 ]によって収集されたデータです。}

組織

この分野における重要な研究室は以下のとおりです。

• 電子可視化研究所
• キットウェア
• ロスアラモス国立研究所
• NASA先進スーパーコンピューティング部門
• 国立スーパーコンピューティング応用センター
• サンディア国立研究所
• サンディエゴスーパーコンピュータセンター
• 科学計算・画像研究所
• テキサス先端計算センター

この分野の会議は、科学的視覚化研究の重要性に基づいてランク付けされており、^{[ 20 ]}次のとおりです。

• IEEE ビジュアライゼーション
• シーグラフ
• ユーロビズ
• コンピューティングシステムにおけるヒューマンファクターに関する会議 (CHI)
• ユーログラフィックス
• パシフィックビズ

参照:コンピュータグラフィックス組織、スーパーコンピューティング施設

参照

一般的な

• データプレゼンテーションアーキテクチャ
• データの視覚化
• 数学的視覚化
• 分子グラフィックス
• 皮膚摩擦線
• 音声化
• テンソルグリフ
• ビジュアル分析

出版物

• ACM トランザクションズ オン グラフィックス
• IEEE 視覚化およびコンピュータグラフィックスに関するトランザクション
• SIAM 科学計算ジャーナル
• 視覚化ハンドブック

ソフトウェア

• アミラ
• アビゾ
• ボーライン
• ビットプレーン
• データプロット
• ミーヴィスラボ
• NCARコマンド言語
• オレンジ
• オープンビジョン
• 起源
• パラビュー
• テクプロット
• トムヴィズ
• 蒸気
• Vis5D
• ビザ
• 訪問
• VTK
• カテゴリ:無料のデータ視覚化ソフトウェア

参考文献

1. VisItで作成された視覚化画像。wci.llnl.gov。更新日：2007年11月8日
2. マイケル・フレンドリー(2008). 「主題地図作成、統計グラフィックス、データ視覚化の歴史におけるマイルストーン」 .
3. メイソン、ベッツィ（2019年11月12日）「科学者がデータ視覚化をより良くする必要がある理由」 Knowable Magazine . doi : 10.1146/knowable-110919-1 . S2CID  209062044 .
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. (2018-07-20). 「生物医学データの可視化」 . Annual Review of Biomedical Data Science . 1 (1): 275– 304. doi : 10.1146/annurev-biodatasci-080917-013424 . hdl : 10453/125943 . S2CID 199591321 . 2021年6月25日閲覧。 
5. ジェームズ・クラーク・マクスウェルとPMハーマン（2002年）、ジェームズ・クラーク・マクスウェルの科学的手紙と論文、第3巻; 1874–1879、ケンブリッジ大学出版局、 ISBN 0-521-25627-5、148ページ。
6. Thomas G.West (1999年2月). 「画像と反転：湿った粘土で作業するジェームズ・クラーク・マクスウェル」 . ACM SIGGRAPH Computer Graphics . 33 (1): 15– 17. doi : 10.1145/563666.563671 . S2CID 13968486. 2021年4月19日時点のオリジナルよりアーカイブ。 2010年8月3日閲覧。 
7. Delmarcelle, T; Hesselink, L. (1993). 「ハイパーストリームラインによる2次テンソル場の可視化」. IEEE Computer Graphics and Applications . 13 (4): 25– 33. doi : 10.1109/38.219447 . hdl : 2060/19950012873 . S2CID 7698377 . 
8. スティーブン・ストロガッツ (2007). 「洞察の終焉」.ジョン・ブロックマン編著『あなたの危険な考えは何ですか？ 』ハーパーコリンズ.
9. 「研究者が史上最大の軍事シミュレーションを実施」Wayback Machineに2008年1月22日アーカイブ。(ニュース)ジェット推進研究所、カリフォルニア工科大学、1997年12月。
10. James J. Thomas、Kristin A. Cook (編) (2005). Illuminating the Path: The R&D Agenda for Visual Analytics Archived 2008-09-29 at the Wayback Machine . National Visualization and Analytics Center. p.30
11. Lawrence J. Rosenblum (編) (1994). Scientific Visualization: Advances and challenges . Academic Press.
12. ここで示す画像とテキストのすべての例は、別途出典が示されていない限り、ローレンス・リバモア国立研究所(LLNL) のウェブサイト(Wayback Machineで 2006年 10 月 10 日アーカイブ) からのものです。2008年 7 月 10 ～ 11 日に取得。
13. この画像を作成するために使用されたデータは、カブリ素粒子天体物理学および宇宙論研究所のトム・アベル博士とマシュー・タークによって提供されました。
14. ブラックホール衝突Globusソフトウェア開発者イアン・フォスター、カール・ケッセルマン、スティーブ・トゥエケ。2002年夏刊。
15. 画像提供：オークリッジ国立研究所のフォレスト・ホフマン氏とジェイミソン・ダニエル氏
16. Andrew J. Hanson、 Tamara Munzner、George Francis：「視覚化可能な幾何学のためのインタラクティブな手法」、Computer、vol. 27、no. 7、pp. 73–83（要約）
17. Andrew J. Hanson : 2D コントローラによる制約付き 3D ナビゲーション、Visualization '97.、Proceedings、1997 年 10 月 24 日、pp. 175-182 (要約)
18. Hui Zhang、 Andrew J. Hanson： Shadow-Driven 4D Haptic Visualization、IEEE Transactions on Visualization and Computer Graphics、vol. 13、no. 6、pp. 1688-1695（要約）
19. ドナ・コックスとロバート・パターソンによる画像。国立科学財団プレスリリース 08-112。
20. Kosara, Robert (2013年11月11日). 「様々な視覚化会場の品質ガイド」 . Eagereyes . 2017年4月7日閲覧。

さらに読む

• Charles D. Hansen、Christopher R. Johnson（編）（2005年）『ビジュアライゼーション・ハンドブック』Elsevier.
• ブルース・H・マコーミック、トーマス・A・デファンティ、マキシン・D・ブラウン（編）（1987年）『科学計算における可視化』ACMプレス。
• グレゴリー・M・ニールソン、ハンス・ハーゲン、ハインリッヒ・ミュラー (1997). 『科学的可視化：概要、方法論、そしてテクニック』 IEEEコンピュータ協会.
• クリフォード・A・ピックオーバー編（1994年）『科学的可視化の最前線』ニューヨーク：ジョン・ワイリー社
• ローレンス・J・ローゼンブラム編（1994年）『科学的可視化：進歩と課題』アカデミック・プレス
• ウィル・シュローダー、ケン・マーティン、ビル・ロレンセン (2003). The Visualization Toolkit . Kitware, Inc.
• Leland Wilkinson (2005). The Grammar of Graphics , Springer.

外部リンク

• 米国国立標準技術研究所の科学的視覚化とアプリケーションの概要。
• ジョージア工科大学の科学的視覚化チュートリアル
• NASA科学視覚化スタジオ。視覚化を通じてNASAプログラムにおける科学的探究とアウトリーチを促進します。
• Subunit Studios 科学・分子可視化スタジオ。科学者による科学者のための科学イラストレーションとアニメーションサービス。
• scienceviz.com - 大学、建築家、エンジニア向けの科学的な視覚化、シミュレーション、CGアニメーション