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Experiments in Immersive Virtual Reality for Scientific Visualization

计算机科学 科学可视化 虚拟现实 可视化 PB级 快照(计算机存储) 数据科学 兆字节 人机交互 计算机图形学(图像) 数据可视化 背景(考古学) 人工智能 大数据 数据挖掘 古生物学 操作系统 生物
作者
Andries van Dam,David H. Laidlaw,Rosemary Michelle Simpson
出处
期刊:Computers & Graphics [Elsevier BV]
卷期号:26 (4): 535-555 被引量:119
标识
DOI:10.1016/s0097-8493(02)00113-9
摘要

This article provides a snapshot of immersive virtual reality (IVR) use for scientific visualization, in the context of the evolution of computing in general and of user interfaces in particular. The main thesis of this article is that IVR has great potential for dealing with the serious problem of exponentially growing scientific datasets. Our ability to produce large datasets both through numerical simulation and through data acquisition via sensors is outrunning our ability to make sense of those datasets. While our idea of “large” datasets used to be measured in hundreds of gigabytes, based at least in part on what we could easily store, manipulate, and display in real time, today's science and engineering are producing terabytes and soon even petabytes, both from observation via sensors and as output from numerical simulation. Clearly, visualization by itself will not solve the problem of understanding truly large datasets that would overwhelm both display capacity and the human visual system. We advocate a human–computer partnership that draws on the strengths of each partner, with algorithmic culling and feature-detection used to identify the small fraction of the data that should be visually examined in detail by the human. Our hope is that IVR will be a potent tool to let humans “see” patterns, trends, and anomalies in their data well beyond what they can do with conventional 3D desktop displays.
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