Datenanalyse und abstrakte Visualisierung
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- Marta Melsbach
- vor 8 Jahren
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Transkript
1 Datenanalyse und abstrakte Visualisierung Patrick Auwärter Hauptseminar: Visualisierung großer Datensätze SS 2011
2 Inhalt Einleitung Anwendungsbeispiele Kondensationsvorgang Protein-Lösungsmittel System Fehlstrukturen in Kristallgittern Fazit Datenanalyse und abstrakte Visualisierung 2
3 Inhalt Einleitung Anwendungsbeispiele Kondensationsvorgang Protein-Lösungsmittel System Fehlstrukturen in Kristallgittern Fazit Datenanalyse und abstrakte Visualisierung 3
4 Motivation In vielen Bereichen liegt heutzutage eine Unmenge an Daten vor, z.b. Wissenschaftliche Experimente / Simulationen Unternehmensdaten Wirtschaftswissenschaften Sozialwissenschaften Visualisierung Einsicht, Schlussfolgerungen, Entscheidungen Aber: Direkte Visualisierung nicht möglich / zielführend Datenanalyse und abstrakte Visualisierung 4
5 Motivation (2) Konkretes Beispiel: Molekular-Dynamik-Simulationen Sehr große, zeitabhängige Datensätze Probleme bei direkter Visualisierung: Darstellung überfüllt Verdeckung Keine Aussagen möglich [1] Datenanalyse und abstrakte Visualisierung 5
6 Datenanalyse Prozess der Inspektion, Reinigung und Transformation von Daten mit dem Ziel relevante Informationen hervorzuheben. [2] Einige Techniken: Klassifikation Aggregation Filterung Clustering Feature-Extraktion Datenanalyse und abstrakte Visualisierung 6
7 Clustering = Einteilung einer Menge von Elementen in Untermengen (Cluster) [3] Elemente in einem Cluster sind ähnlich Anschließend werden nur noch Cluster betrachtet Auch hierarchisch möglich Datenanalyse und abstrakte Visualisierung 7
8 Feature-Extraktion Ausgangsdaten werden in reduzierte Menge von Features (Merkmale) transformiert Features sollen relevante Informationen der Ausgangsdaten darstellen dieselbe Aussagekraft besitzen wie Ausgangsdaten [4] Datenanalyse und abstrakte Visualisierung 8
9 Visualisierung Datenanalyse Visualisierung Visualisierung abstrahieren Schlanke, sparsame Darstellung finden Fokus auf das Wichtige lenken Datenanalyse und abstrakte Visualisierung 9
10 Inhalt Einleitung Anwendungsbeispiele Kondensationsvorgang Protein-Lösungsmittel System Fehlstrukturen in Kristallgittern Fazit Datenanalyse und abstrakte Visualisierung 10
11 Inhalt Einleitung Anwendungsbeispiele Kondensationsvorgang Protein-Lösungsmittel System Fehlstrukturen in Kristallgittern Fazit Datenanalyse und abstrakte Visualisierung 11
12 Hintergrund Kondensationsvorgang ist wichtiges Forschungsgebiet der Thermodynamik Betrachtung auf molekularer Ebene Temperatursenkung / Druckerhöhung führt zur Bildung von Molekülgruppen Molekülgruppen wachsen / vereinigen sich [5] Erkenntnisse können bspw. beim Bau von Dampfturbinen helfen (Energieeffizienz) Datenanalyse und abstrakte Visualisierung 12
13 Ausgangsdaten Molekular-Dynamik-Simulation Kondensation von Ethan/Methan ~ 10 4 Moleküle ~ 10 3 Zeitschritte [6] Datenanalyse und abstrakte Visualisierung 13
14 Datenanalyse Datenanalyse wird in Preprocessing ausgelagert MD-Simulationsdaten als Eingabe Erkennung von Molekülclustern Molekülen, welche sich zwischen Clustern bewegen Datenanalyse und abstrakte Visualisierung 14
15 Visualisierung Darstellung aller Moleküle Monomere (rot) Cluster (blau) [6] Datenanalyse und abstrakte Visualisierung 15
16 Visualisierung Schritt 1: Molekülcluster als Ellipsoide darstellen Zentrum = gemittelte Position aller Moleküle Radien = Projektion auf Hauptachsen [6] Datenanalyse und abstrakte Visualisierung 16
17 Visualisierung Schritt 2 Moleküle filtern Color-coding [6] Datenanalyse und abstrakte Visualisierung 17
18 Visualisierung Schritt 3: flow groups Fassen Molekülgruppen zusammen, die sich zwischen Clustern bewegen [6] Datenanalyse und abstrakte Visualisierung 18
19 Inhalt Einleitung Anwendungsbeispiele Kondensationsvorgang Protein-Lösungsmittel System Fehlstrukturen in Kristallgittern Fazit Datenanalyse und abstrakte Visualisierung 19
20 Hintergrund Proteine (Eiweiße) sind die Grundbausteine allen Lebens Lösungsmittel (z.b. Wasser) haben einen wichtigen Einfluss auf die Funktion des Proteins Verhalten von Protein-Lösungsmittel Systemen untersuchen Datenanalyse und abstrakte Visualisierung 20
21 Hintergrund (2) Bindungstasche: Hohlraum in der Proteinstruktur Vor allem die Lösungsmittelpfade nahe Bindungstaschen sind relevant Protein Bindungstasche [1] Datenanalyse und abstrakte Visualisierung 21
22 Ausgangsdaten MD-Simulation ~ 10 5 Atome ~ 10 4 Zeitschritte ~ 10 GB [1] Datenanalyse und abstrakte Visualisierung 22
23 Datenanalyse 1. Definition einer region of interest (ROI) 2. Nur Moleküle, welche sich mit geringer Geschwindigkeit innerhalb der ROI bewegen, werden beachtet 3. Nur Moleküle im Innern der Bindungstasche werden berücksichtigt [1] Datenanalyse und abstrakte Visualisierung 23
24 Visualisierung Protein mit Pfadlinien der Lösungsmittelmoleküle Color-coding = Zeitpunkt (rot blau) [1] Datenanalyse und abstrakte Visualisierung 24
25 Visualisierung (2) Abstrakte Darstellung mit Hauptpfaden Einzelpfade filtern (Tiefpass) Einzelpfade zusammenfassen (Ort & Geschwindigkeit) zu Hauptpfaden [1] Datenanalyse und abstrakte Visualisierung 25
26 Inhalt Einleitung Anwendungsbeispiele Kondensationsvorgang Protein-Lösungsmittel System Fehlstrukturen in Kristallgittern Fazit Datenanalyse und abstrakte Visualisierung 26
27 Hintergrund Verbundwerkstoffe = Werkstoff aus zwei oder mehr Materialien Spielen in vielen technischen Anwendungen eine wichtige Rolle Bei Metallen: Atomstruktur im Normalzustand entspricht einem Kristallgitter [7] Datenanalyse und abstrakte Visualisierung 27
28 Hintergrund (2) Wirken äußere Kräfte auf diese Struktur ein, kommt es zu Defekten (Gitterfehler) Versetzung (1D) Stapelfehler (2D) ABC ABC vs. ABC BC ABC [8] Gitterfehler haben direkten Einfluss auf die Materialeigenschaften (Leitfähigkeit, Festigkeit) Versetzung Datenanalyse und abstrakte Visualisierung 28
29 Ausgangsdaten MD-Simulation Ni-Ni 3 Al ~ Atome Zeitabhängig Gitterklassifikation: Atom Gittertyp Direkte Darstellung aller Atome liefert black box Datenanalyse und abstrakte Visualisierung 29
30 Datenanalyse Filterung: Nur Atome, welche an Gitterfehlern beteiligt sind Reduktion der Datenmenge um 90% Darstellung noch zu detailliert Ziel: Topologie der Gitterfehler extrahieren (nur Gitterfehler und Abzweigungen) [9] Datenanalyse und abstrakte Visualisierung 30
31 Datenanalyse Schritt 1: Nachbarschaftsgraph Position der Atome Knoten Benachbarte Atome werden durch Kanten verbunden [9] Datenanalyse und abstrakte Visualisierung 31
32 Datenanalyse Schritt 2: Vereinfachung des Nachbarschaftsgraphs Masse-Feder-System (Knoten = Masse, Kante = Feder) [9] Datenanalyse und abstrakte Visualisierung 32
33 Datenanalyse Schritt 3: Weitere Vereinfachung des Nachbarschaftsgraphs scheinbare Abzweigungen eliminieren Gleiche Knotentypen zusammenfassen (Versetzung / Abzweigung) Verschiedene Ausschnitte dargestellt! [9] Datenanalyse und abstrakte Visualisierung 33
34 Visualisierung Versetzung Röhre Abzweigung Kugel [9] Datenanalyse und abstrakte Visualisierung 34
35 Vergleich vorher nachher [9] Datenanalyse und abstrakte Visualisierung 35
36 Inhalt Einleitung Anwendungsbeispiele Kondensationsvorgang Protein-Lösungsmittel System Fehlstrukturen in Kristallgittern Fazit Datenanalyse und abstrakte Visualisierung 36
37 3. Fazit Datenanalyse Problembereich eingrenzen Klassifikation Clustering Aggregation Filterung Feature-Extraktion Visualisierung Reduzierte, dünnbesetzte Darstellung finden Color-coding Interaktiv So viel wie möglich in Preprocessing auslagern (wg. Performance) Achtung : Risiko Daten zu verzerren Kann zu falschen Schlussfolgerungen führen Datenanalyse und abstrakte Visualisierung 37
38 Datenanalyse und abstrakte Visualisierung 38
39 Quellen [1] Bidmon, Katrin; Grottel, Sebastian; Bös, Fabian; Pleiss, Jürgen; Ertl, Thomas: Visual Abstractions of Solvent Pathlines near Protein Cavities. In: Computer Graphics Forum (EuroVis 2008 Special Issue): Nr. 3 (2008), S [2] [3] [4] [5] [6] Grottel, Sebastian; Reina, Guido; Vrabec, Jadran; Ertl, Thomas: Visual Verification and Analysis of Cluster Detection for Molecular Dynamics. In: Proceedings of IEEE Visualization '07, S , [7] [8] [9] Grottel, Sebastian; Dietrich, C. A.; Comba, J. L. D.; Ertl, Thomas: Topological Extraction and Tracking of Defects in Crystal Structures (Websites Stand ) Datenanalyse und abstrakte Visualisierung 39
Würfelt man dabei je genau 10 - mal eine 1, 2, 3, 4, 5 und 6, so beträgt die Anzahl. der verschiedenen Reihenfolgen, in denen man dies tun kann, 60!.
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