Stuttgarter Wissenschaftler haben ein Verfahren entwickelt, das die Qualität virtueller Bilder verbessert. Es ist auch schnell genug, um komplexe, dynamische Simulationen effizient zu analysieren – auf handelsüblichen Computern.
Ob Forschung, Industrie oder Medizin: Simulationen zeigen ohne Experimente, wann zum Beispiel ein Metall unter mechanischen oder thermischen Belastungen bricht oder wie sich Verschleißteile einer Maschine abnutzen. Voraussetzung für eine effektive Analyse ist jedoch eine hohe Bildqualität. Dazu gehört eine optimale Beleuchtung. Doch das ist einfacher gesagt als getan: Die auszuwertenden Datensätze erreichen viele Gigabyte und enthalten oft mehrere Millionen Partikel pro Zeitschritt. Eine lange Beobachtungsdauer potenziert die zu verarbeitende Informationsflut.
Beleuchtungs-Modelle der klassischen Echtzeit-Computergrafik sind für solche umfangreichen Simulationen nicht geeignet. Wer die Beleuchtung statt dessen photometrisch exakt berechnen wollte, sprengt schnell die verfügbare Rechenkapazität und verlängert den Analyseprozess unnötig.
Auf der Suche nach Alternativen haben Forscher des Sonderforschungsbereichs 716 an der Universität Stuttgart nun eine aus der Computergrafik bekannte Methodik auf wissenschaftliche Darstellungen übertragen. Mit dem sogenannten „Ambient Occlusion“-Verfahren werden üblicherweise Szenen für Computerspiele berechnet. Was man dann sieht, ist zwar physikalisch nicht ganz korrekt, aber vom Eindruck her mit einer realen Beleuchtungssituation vergleichbar. Zudem ist das Verfahren schnell genug, um die Visualisierungen auf handelsüblichen Rechnern zu berechnen.
Die Methode wurde bereits angewendet, um so genannte Laserablationen zu untersuchen, also das Abtragen von Material mit Laserstrahlen. Dieses wird unter anderem in der minimal-invasiven Chirurgie oder bei der Behandlung von Hauterkrankungen eingesetzt, aber auch in verschiedenen Sparten der Materialbearbeitung. Mit dem neuen Beleuchtungsverfahren können die Wissenschaftler diese Prozesse leichter analysieren: Die Tiefe der entstandenen Krater sowie die Menge und Größe des ausgeschleuderten Materials lassen sich wesentlich besser einschätzen als mit herkömmlichen Verfahren.
Ebenso profitieren Biochemiker und Pharmazeuten von dieser Methodik: Denn um Medikamente zu entwickeln und zu verbessern, sind konkrete Informationen zu Oberfläche und Form von Makromolekülen wie Proteinen oder Nukleinsäuren und Bakterien erforderlich. Beispielsweise müssen reagierende Antikörper nicht nur in ihrer chemischen Zusammensetzung, sondern auch durch ihre Form wie ein Puzzleteil exakt an die Oberfläche eines Virus passen. Solche Informationen sind nun detaillierter und präziser zu erkennen. Das Verfahren wurde im März vorgestellt und wird langfristig in umfangreiche Visualisierungssoftwarepakete integriert, so dass Wissenschaftler und Ingenieure zur Auswertung von Simulationsdaten darauf zugreifen können.
Weitere Informationen Über den Sonderforschungsbereich „Dynamische Simulation von Systemen mit großen Teilchenzahlen“: www.sfb716.uni-stuttgart.de
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