Kategorie: Forschung & Lehre

Heute will ich mal kurz über das Projekt sprechen in dem ich nun seit fast einem Jahr an der TU Dresden arbeite: die Nachwuchsforschergruppe VICCI

VICCI steht für „Visual and Interactive Cyber-physical systems Control and Integration“.

Kernelement sind die Cyber-Physcial Systems (kurz: CPS). Fragt man zehn Leute was CPS sind, dann kriegt man zehn Antworten. Es ist nicht so ganz klar. Hier nun meine Meinung zu dem ganzen:

CPS sind „smarte“, (semi-)autonome Systeme (Netzwerke) aus Elementen (embedded Systems) die sowohl eine reale Bedeutung haben (z.B. Sensoren oder Aktoren) sowie eine virtuelle (Abbildung von Daten in Software). Die vernetzen Elemente zusammen bilden ein System, welches selbständig optimiert oder adaptiert und hierbei Prozesse in der realen Welt durchführt oder unterstützt.

Ok. Die Beschreibung macht das jetzt auch nicht wirklich klarer. Vielleicht so: CPS ist „Automatisierung 3.0“. Während klassische Automatisierung einfache Regelkreisläufe zur Steuerung benutzt oder lediglich eine Verbedienung für den Benutzer darstellt, können CPS komplexe Steuerungen selbständig optimieren. Typische Schlagwörter sind „Smart Factory“, „Smart Grid“, „Smart Office“, „Smart Home“, etc. Es geht immer darum, dass die Umgebung „mitdenkt“.

In VICCI verfolgen wir das Szenario des „Smart Home“, sprich eine Wohnung die mitdenkt und dem Bewohner hilft. Beispielsweise in dem Transport- und Suchaufgaben erledigt werden. Unser CPS besteht aus Sensoren und Aktoren. Die Sensoren sind in einem Laborraum verbaut, der die Wohnung repräsentieren soll. Hier sind es Temperatursensoren, Kameras, Lichtsensoren, Feuchtesensoren, etc. Als Aktoren haben wir Roboter angeschafft die wir als beispielhafte Service-Roboter nutzen werden. Ihr erinnert euch an I, Robot. Wir (Forscher) arbeiten daran ;-)

Mein Arbeitsbereich innerhalb der Gruppe ist (neben Koordinations- und Verwaltungsaufgaben) die Visualisierung des CPS, genauer, der interne Zustand des CPS. Ich erzeuge Darstellungen für die Analyse. Etwas plakativer: „Was denkt das CPS eigentlich gerade?“ ist die Frage die meine Visualisierung angehen soll. Erste Ergebnisse sind da, aber gerade noch nicht veröffentlicht. Sobald es was neues gibt, werde ich es natürlich auch hier vorstellen.

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Das was mal wieder eine Woche.

Dieses Wochenende war die Deadline um Artikel zur EuroVis 2013 einzureichen. Da wollte ich eine aktuelle Arbeit einreichen und entsprechend hieß es diese Woche „zusammenschreiben und polieren“. Ich bin mal gespannt. Eigentlich bin ich zufrieden mit meinen Ergebnissen, aber dass müssen die Reviewer natürlich auch so sehen. Etwas Glück gehört dann auch noch dazu, weil die Konkurenz groß ist.

Da jetzt der Double-Blind-Review-Prozess beginnt, kann ich natürlich (noch) nichts über diese Arbeit schreiben.

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[bibshow] Im Zeitraum 2007 bis 2012 war ich am Visualisierungsinstitut der Universität Stuttgart, bzw. am Institut für Visualisierung und Interaktive Systeme. Der Kernbereich meiner Arbeit war die Forschung und Entwicklung von Visualisierungen für Datensätze aus Molekulardynamiksimulationen, finanziert durch den Sonderforschungsbereich 716 der DFG. Einerseits ging es darum mit immer größeren Datensatzen umgehen zu können und andererseits ging es darum eine effiziente visuelle Analyse zu unterstützen, indem sinnvolle Darstellungen von den Originaldaten abgeleitet werden. 2007 stellte ich auf der IEEE VIS Konferenz in Sacramento hierzu meine erste Arbeit vor, dieses Paper mit dem Titel „Visual Verification and Analysis of Cluster Detection for Molecular Dynamics“ [bibcite key=Grottel2007nucleation]. In dieser Arbeit geht es darum Algorithmen zu Detektion von Molekülcluster, z. B. Vorläufer von Tropfen in Gasen, zu untersuchen. Jeder solcher Algorithmus hat seine Schwächen und Stärken, je nach Anwendungsfall, und so spielt die visuelle Untersuchung der Ergebnisses eine wichtige Rolle. Vor allem die Stabilität der gefundenen Cluster über die Zeit, sowie ihre Interaktion sind hier ausschlaggebend.

Daher habe wir (meine Kollegen und ich) in diesem Paper zunächst unterschiedliche Definitionen aufgestellt, um wichtige Teile des Datensatzen zu identifizieren. Die vielleicht wichtigste ist die der „Flussgruppe“: eine Gruppe von Molekülen, die zusammen, zu einem Zeitpunkt einen Molekülcluster verläßt und zu einem späteren Zeitpunkt zusammen, gleichzeitig einem zweiten gemeinsamen Molekülcluster wieder beitreten. Es sind also alle Moleküle die gemeinsam, gleichzeitig den Cluster wechseln. Diese Definition erlaubt, visualisiert in unterschiedlichen Ansichten, die Stabilität eines Algorithmus zur Clustererkennung zu beurteilen und sogar unterschiedliche Algorithmen miteinander zu vergleichen. Diese Arbeit war dann auch der Grundstein für meine Dissertation zum Thema Visualisierung von Molekulardynamikdaten.

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Ich habe mich dazu entschlossen auch etwas mehr über meine „Arbeit“ hier zu posten.

Mein hauptsächliches Interessengebiet ist die Forschung und Entwicklung von interaktiven Visualisierungen großer Daten aus wissenschaftlichen Quellen, z.B. physikalische Simulationen. Zusätzlich interessiere ich mich jedoch auch stark für die visuelle Analyse abstrakterer strukturierter Daten, wie beispielsweise Graphen im Allgemeinen. Hierbei ist vor allem die effiziente Darstellung und Exploration für mich die zentrale Fragestellung.

Augenblicklich arbeite ich als PostDoc an der Technischen Universität Dresden am Lehrstuhl für Computer Graphik und Visualisierung. In der nächsten Zeit werde ich hier ältere Arbeiten von mir vorstellen und kommentieren.

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