科学大数据可视化学术研讨会于2015年12月19日在北京大学举办。来自国防科技大学、北京应用物理与计算数学研究所、天津大学、中科院网络中心、北京林业大学以及北京大学可视化与可视分析研究组的三十余人参加了这次学术研讨会。
李思昆教授介绍高性能与原位可视化
上午来自国防科技大学的李思昆教授首先介绍了高性能与原位可视化。李老师参与过近几十年来国内许多超级计算机的研发工作，看到了我国在超算能力的不断提升，平均每十年计算能力能增加三个数量级（1000倍）。但李老师也观察到了在计算能力利用上的不足，尤其是I/O带宽严重限制了高精度数据的后处理工作。因此，国防科大可视化研究组提出了要建立一套原位可视化，来有效帮助科学家们在数据生成的过程中能及时有效地进行数据分析。王文珂副研究员系统介绍了国防科大可视化组近年来的三维流场可视化工作。国防科大在流场可视化上做了丰富的研究工作，包括标量场与矢量场的直接可视化、基于模糊理论的流场特征提取、交互可视分析以及并行流线的快速计算。徐凯助理研究员报告了机器人自动室内场景重建与主动分析。报告中提出在三维场景扫描重建中，利用机器人通过主动交互，物理改变场景来改进分析结果，有效提高了复杂的场景细节重建。
下午的报告主要介绍北京大学可视化实验室近年来在流场数据可视化方面的工作。洪帆报告了面向流场的语义分析方法，介绍将LDA主题模型引入流场数据可视化中开展语义分析。利用流场主题这一抽象层，将迹线与特征分别与文本分析中的文本和词语对应，通过提取流场主题来分析流场特征，能帮助科学家更加深入地理解迹线聚类特征的含义。张江讨论了基于时变流场的数据管理策略研究的工作，包括大规模流场的稀疏数据管理方法和最新提出的在迹线计算中利用高阶访问关系，有效减小迹线分析中的内存和I/O带宽使用的工作，提高任务并行的效率和可扩展性。刘日晨则介绍了有关集合模拟流场比较可视分析的进展。
听取了上述报告之后，与会者开展了热烈的讨论。大家认为这些工作都很贴近科学可视化的前沿，并且探索的方向都很有意义，应该尝试在更大规模的并行环境、超级计算机上应用。来自各单位的与会者共同商讨了相互之间的进一步交流与合作，特别是在一些特定数据领域，各个研究单位可以取长补短，具有非常好的合作前景。目前国内开展大规模科学数据可视化，特别是流场数据可视化工作的团队屈指可数，面对我国科学计算和工程领域的飞速发展提出的对高性能可视化的巨大要求，与会者鼓励和呼吁更多地投入到大规模复杂科学数据的研究中。
与会者合影
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