Master's Theses and Diploma

Im Peter Grünberg Institut / Jülich Centre for Neutron Science (JCNS) des Forschungszentrums Jülich wird seit Jahren eine standardisierte Grafikbibliothek verwendet, die auf einer Implementierung des grafischen Kernsystems (GKS) aufbaut. Diese Grafikbibliothek – das GR-Framework – besitzt bereits sogenannte Terminals zum Ausgeben der Grafiken auf verschiedenen Betriebssystemen. Diese sind jedoch nur in der Lage, Informationen anzuzeigen.

Durch die Erweiterung des GR durch das GRM existiert eine Abstraktionsebene, welche mithilfe einer DOM-Baumstruktur die Plots in seine einzelnen Grafikelemente aufteilt und diese verwaltet. Das GRM verwendet dafür ein standardisiertes Format, welches durch Zeichenrezepte mit Daten aufgefüllt wird.

Im Rahmen dieser Masterarbeit soll in einem ersten Schritt eine Schnittstelle und eine Logik geschaffen werden, um die Grafikelemente zu gruppieren und ihre Ausdehnungen auf dem Bildschirm festzustellen und für weitere Anwendungen zur Verfügung zu stellen.

In einem zweiten Schritt soll eine Anwendung entwickelt werden, die es ermöglicht, die vom GRM gezeichneten Grafiken darzustellen und zu editieren. Die Entwicklung dieser Anwendung soll mit der Grafikbibliothek Qt erfolgen. Die Editieranweisungen sollen interaktiv von den Benutzern und Benutzerinnen mithilfe der Maus und Tastatur erfolgen. Hierfür werden Methoden und Best Practices gesammelt, um ein unkompliziertes und intuitiv bedienbares Programm zu entwickeln.

Im Jülicher Centre for Neutron Science existiert eine Arbeitsgruppe, die sich mit verschiedenen Gehirnschnitten von Tieren beschäftigt. Ein wesentlicher Bestandteil dieser Arbeit, neben dem Messen der eigentlichen Gehirnschnitte, besteht darin einen Bestandteil dieser Schnitte, das sogenannte Myelin, auf seine Struktur hin zu untersuchen. Eine solche Analyse ist bisher im Jülicher Centre for Neutron Science im Grunde nicht möglich, wodurch sich die Notwendigkeit von entsprechenden Verfahren ergibt.

Bei den gemessen Daten können zudem Fehler auftreten, die das Arbeiten mit diesen Daten erschweren. Die Fehler lassen sich als sinusförmiges Rauschen, welches sich additiv auf die eigentlichen Daten legt, identifizieren. Im Rahmen dieser Masterarbeit wird zunächst ein Verfahren vorgestellt, mit dessen Hilfe die rausch-bedingten Fehler in den Messdaten entfernt werden können. In dem Kontext der Datenaufbereitung werden die unterschiedlichen Aufnahmen eines Gehirnschnittes zudem passend überlagert.

Um die Struktur des Myelins in den aufbereiteten Daten zu bestimmen, werden zwei Analyseverfahren betrachtet. Bei dem ersten Verfahren handelt es sich um die iterative Rekonstruktions-Tensortomographie, welche von MATLAB nach Python portiert werden muss. Zusätzlich zu diesem Verfahren wird ein alternativer Ansatz zur Bestimmung der Struktur von Knochenfasern auf den Anwendungsfall der Gehirnschnitte übertragen.

Um die Ergebnisse der Analyseverfahren, welche in Zahlenform vorliegen, besser verstehen zu können, ist es hilfreich diese optisch darzustellen. Dazu wird eine grafische Benutzeroberfläche vorgestellt, die die notwendigen Funktionalitäten für das Arbeiten mit den Ergebnissen bereitstellt. Zusätzlich werden unterschiedliche Visualisierungstechniken für den konkreten Anwendungsfall miteinander verglichen, um die beste Technik für die Analyse der Myelinstruktur umsetzen zu können.

Zwar ist ein kompletter Vergleich der beiden Analyseverfahren für diese Arbeit zu umfangreich, dennoch kann, auf vier Beispiele bezogen, ein Versuch unternommen werden die Ergebnisse der 2D-IRTT und des Knochenfaseransatzes miteinander zu vergleichen, um die Unterschiede und Gemeinsamkeiten herauszuarbeiten.

Die wissenschaftliche Visualisierung bietet zur Analyse und Exploration großer Datenmengen aus unterschiedlichen Domänen ein großes Repertoire an Hilfsmitteln. Das Volumenrendering ist eines dieser Hilfsmittel, welches sich mit allen notwendigen Schritten zur Erzeugung einer Grafik aus Volumendaten, die üblicherweise aus einer Menge an dreidimensionalen Punkten und einem an jedem Punkt hinterlegten Wert in Form eines Skalars, Vektors, oder einer Matrix bestehen, beschäftigt. Das direkte Volumenrendering beschränkt sich auf eine Art der Darstellung von Volumendaten, die ohne grafische Primitiven zur Oberflächendarstellung auskommt, um dadurch einen Einblick ins Innere gewähren und die Daten ohne Umwege und potentielle Artefakte darstellen zu können. Eingesetzt wird es beispielsweise im medizinischen Bereich, wobei Messungen aus Tomographien zur Diagnose und Therapie visualisiert werden, und in der Wissenschaft bei Experimenten zur Untersuchung biologischer oder chemischer Strukturen und Prozesse.

In dieser Masterarbeit wird ein direktes Volumenrenderingverfahren zur Visualisierung dünn besetzter Skalarfelder entwickelt, bei dem die Daten aus Experimenten mit einem Vierkreisdiffraktometer, das auf eine Untersuchung von Kristallstrukturen auf molekularer Ebene abzielt, stammen. Um mittels direktem Volumenrendering eine Grafik zu erzeugen werden die Messdaten in den reziproken Raum überführt und durch lineare Interpolation mit Hilfe von quaderförmigen Interpolationskerneln ein Skalarfeld rekonstruiert. Abgesehen von Fällen, bei denen eine inhomogene Punktdichte korrigiert werden muss und darauf aufbauend konventionelle Grafikbibliotheken verwendet werden, visualisiert ein spezielles Splatting-Verfahren dieses entstehende Skalarfeld dreidimensional. Um dies performant und interaktiv auf üblichen Desktoprechnern zu ermöglichen, wird die Visualisierung mit Hardwarebeschleunigung unter Verwendung von OpenGL durchgeführt und es werden Optimierungsmöglichkeiten bezüglich der Dünnbesetztheit des Skalarfeldes ausgenutzt.

Zur Verwaltung und Archivierung von Forschungsmetadaten wurde am Peter Grünberg Institut / Jülich Centre for Neutron Science am Forschungszentrum Jülich die Metadatenbank SampleDB entwickelt. SampleDB-Instanzen können von verschiedenen Forschungseinrichtungen unabhängig voneinander betrieben werden und verwalten dabei jeweils ihren eigenen Datenbestand nach individuellen Forschungsdatenmanagementplänen. Im Rahmen von Forschungskooperationen oder der Wiederverwertung von Forschungsdaten werden Informationen und physische Proben zwischen Einrichtungen geteilt. Dabei entstehen Duplikate und es müssen Informationen, die von verschiedenen Datenbanken stammen, in Datensätzen referenziert werden.

Um den autonomen Datenbanksystemen einen Datenaustausch zu ermöglichen, bietet sich das Konzept föderierter Datenbanken an. Dabei wird die Autonomie der beteiligten Systeme so weit möglich gewahrt, aber es werden, um einen konstruktiven Informationsaustausch zu ermöglichen, Vereinbarungen zwischen den SampleDB-Betreiber:innen getroffen.

In dieser Arbeit wird ein entsprechender Entwurf vorgestellt, der den Aufbau eines föderierten Systems zum Austausch und der verteilten Verwaltung von Forschungsmetadaten beschreibt. Dabei werden Anforderungen an eine solche Föderation identifiziert, die sich aus den Prinzipien guter wissenschaftlicher Praxis, den FAIR-Leitsätzen des Forschungsdatenmanagements und Vorgaben des Datenschutzes ergeben. Aus diesen ergibt sich auch die Notwendigkeit, Metadaten zu erweitern oder zu filtern, was durch eine entsprechende Vorverarbeitung vor dem Teilen der Daten nach individuell anpassbaren Regeln ermöglicht wird.

In wissenschaftlichen Experimenten werden häufig Messdaten erzeugt, die aufgrund physikalischer Eigenschaften des Messverfahrens eine Unschärfe enthalten. Diese Daten sind in vielen Fällen mehrdimensional und nicht entlang einer Gitterstruktur angeordnet, also unstrukturiert. Zudem ist die Unschärfe der Daten von der räumlichen Position abhängig und somit nicht konstant.

Im Rahmen dieser Masterarbeit wird mit dem Richardson-Lucy-Algorithmus ein Verfahren zum Schärfen von Messdaten vorgestellt und derart modifiziert, dass damit auch solche Daten geschärft werden können. Es werden dabei zudem Anpassungen vorgenommen, die den Aufwand der Berechnung reduzieren, sodass auch sehr große Datensätze höherer Dimension sinnvoll verarbeitet werden können. Des Weiteren wird eine Grafikkarten-gestützte Parallelisierung präsentiert, welche die Laufzeit auf üblichen Desktop-Rechnern mit geeigneter Grafikkarte deutlich reduziert.

Darüber hinaus ist in vielen Anwendungsfällen die in den Daten vorhandene Unschärfe abhängig von unbekannten Parametern. Dazu wird in dieser Arbeit eine Möglichkeit vorgestellt, mit Datensätzen unterschiedlicher Unschärfe adaptiv die Parameter ermittelt werden können, um auch solche Messungen sinnvoll zu Schärfen.

Für einen Anwendungsfall, die Schärfung von Daten aus Neutronenstreuexperimenten, wird das Verfahren abschließend angewandt und die Ergebnisse erläutert. Dieser Anwendungsfall dient als Beispiel für vierdimensionale, unstrukturierte Daten mit nicht konstanter Punktspreizfunktion. Zudem sind bei diesen Beispieldaten die Parameter der Unschärfe unbekannt und werden daher geschätzt.

Umfangreiche Messdaten in Bereichen wie der Radarinterferometrie, der Magnetresonanztomographie und vielen anderen Feldern liegen auf Grund ihrer Berechnungsart häufig auf einen Wertebereich von −π bis π beschränkt vor. Es wurden bereits viele verschiedene Algorithmen entwickelt, um die Phase im ursprünglichen Wertebereich der Daten zu rekonstruieren. Sie unterscheiden sich im Wesentlichen in ihren Anforderungen an die Eingabedaten, der benötigten Rechenzeit und der erzielten Genauigkeit.

Diese Arbeit soll einen Überblick über das Phase Unwrapping im Allgemeinen und die gängigsten Ansätze für zweidimensionale Datensätze im Speziellen liefern. Ein besonderes Augenmerk soll dabei auf dem Goldstein-Algorithmus liegen.

Um Vorgänge in der Natur zu verstehen, werden diese häufig mit wissenschaftlichen Simulationen nachgebildet. Als Beispiel dient hier die Bewegung von Bakterien mit Hilfe von Flagellen. Da die genauen Vorgänge nicht bekannt sind, werden viele Simulationen mit unterschiedlichen Parametern durchgeführt. Momentan werden die Ergebnisse nach Ablauf der Simulation und dem Postprocessing als Video visualisiert und ausgewertet. Dann wird entschieden, ob mit den gewählten Eingabeparametern weitergearbeitet werden kann.

Da dieses Vorgehen zeitaufwendig ist, wird im Rahmen dieser Masterarbeit ein Verfahren zur Datenkommunikation vorgestellt, welches eine Live-Visualisierung ermöglicht. Dadurch können die Daten aus der laufenden Simulation kontinuierlich über das Netzwerk übertragen und von einem anderen Rechner abgefragt werden, wo sie visualisiert werden. Der Anwender erhält somit einen Einblick in die laufende Simulation, kann beurteilen, ob sinnvolle Ergebnisse zu erwarten sind und den Prozess gegebenenfalls abbrechen. Das Warten auf das Simulationsende und das Postprocessing entfällt dann.

Der Einsatz in diesem Umfeld stellt verschiedene Anforderungen an die Datenkommunikation, welche bei der Entwicklung beachtet werden müssen. Die Analyse dieser Anforderungen und die Realisierung eines angepassten Kommunikationssystems sind Inhalt dieser Masterarbeit.

Die Wissenschaftler des Peter Grünberg Instituts/Jülich Centre for Neutron Science untersuchen in Experimenten und Simulationen Form und Dynamik von Materialien wie Polymeren, Zusammenlagerungen großer Moleküle und biologischer Zellen, sowie die elektronischen Eigenschaften von Festkörpern. Zur Visualisierung von Messdaten wird häufig auf Open Source Software zurückgegriffen.

Im Rahmen dieser Masterarbeit wurde eine Visualisierungssoftware entwickelt, die 3D-Messdaten optimiert aufbereitet und mit OpenGL visualisiert. Die Daten stammen aus vernetzten Simulationsprogrammen und sollen über das Netzwerk empfangen und lokal verarbeitet werden. Es wird ein Satz von grafischen Basisobjekten definiert, aus denen die Visualisierung zusammengesetzt wird. Dabei werden Kriterien verwendet, die für jeden Datenpunkt bestimmen, welche Form der Darstellung verwendet werden soll, um eine angemessene Darstellung zu gewährleisten.

Das direkte Volumenrendering, die Visualisierung von Skalarfeldern ohne Umwege wie Isoflächen, ist eine wichtige Technik der wissenschaftlichen Visualisierung und ein besonders in der Medizin verbreitetes Mittel zur Analyse von Volumendaten. Doch auch in anderen Anwendungsgebieten werden durch Experimente oder Simulationen Volumendaten erzeugt, wobei diese nicht zwangsweise in dreidimensionalen, sondern teilweise auch in höherdimensionalen Räumen liegen.

Im Rahmen dieser Masterarbeit wird ein Verfahren zur Visualisierung von Skalarfeldern auf dünn besetzten, n-dimensionalen Punktgittern vorgestellt. Über das Volumenrendering-Integral und die Funktionsapproximation durch mehrdimensionale Gaußkurven wird das Problem auf eine dreidimensionale Schnittebene zurückgeführt. Es wird aufgezeigt, wie anschließend Abwandlungen von bereits erprobten Algorithmen unabhängig von der Dimension des eigentlichen Punktgitters zur Bilderzeugung verwendet werden können.

Für einen Anwendungsfall, die Analyse von Neutronenstreuexperimenten an Flugzeitspektrometern, wird die Bedeutung der erzeugten Bilder erläutert und die Ergebnisse werden mit bestehenden Grafiken verglichen. Dies dient als Beispiel eines vierdimensionalen Punktgitters, bei dem große Datenmengen bearbeitet werden müssen, für das eine zufriedenstellende Visualisierung aber dennoch mit üblichen Desktop- Rechnern möglich ist. Dazu werden zwei OpenGL/GLSL-basierte Implementierungen vorgestellt und anhand von Experimentdaten auf ihre Leistungsfähigkeit hin untersucht.

Die Mitarbeiter des Peter Grünberg Instituts analysieren im Bereich der „Quanten- Theorie der Materialien“ (PGI-1) strukturelle, elektronische und magnetische Eigenschaften von Festkörpern und Molekülen.

Simulationen liefern große Datenmengen, die für eine Interpretation zunächst in eine für den Menschen verständliche Form überführt werden müssen. Insbesondere multidimensionale Datensätze stellen dabei eine besondere Herausforderung dar, weil sie zu Anschauungszwecken meist auf geringere Dimensionen beschränkt werden müssen. Eine mögliche Einschränkung liefert die Fragestellung, an welchen Koordinaten ein vorgegebener skalarer Wert angenommen wird. Das Ergebnis ist im R3 eine zweidimensionale Isofläche.

Sind die Daten auf einem kartesischen Gitter gegeben, so existieren auf Basis des Marching-Cubes-Algorithmus bereits Implementierungen, deren Resultate mit Hardware-Beschleunigern interaktiv visualisiert werden können. Im Falle von irregulären Gittern liegen bisher allerdings nur wenige anwendungsspezifische Lösungen vor. Die Berechnung von Fermi-Flächen findet z. B. auf irregulären Gitter statt, die sich aufgrund von Symmetrien aus einem nahezu regulären Teilgitter ergeben. Bei dieser Beispielanwendung treten insbesondere an den Symmetrieachsen Irregularitäten auf, die beachtet werden müssen.

Zielsetzung dieser Masterarbeit ist es daher, ein allgemein einsetzbares Verfahren zu entwickeln, welches Isoflächen auf irregulären Gittern erzeugt, visualisiert und – sofern vorhanden – Symmetrieeigenschaften zur Optimierung sinnvoll ausnutzt. Trotz dieser Abstraktion soll das Verfahren qualitativ mit bisherigen Lösungen vergleichbar sein. Für den Anwender wird zusätzlich eine einfache API bereitgestellt, die sich in den bestehenden Arbeitsfluss integriert und somit eine Anbindung an vorhandene Python-Umgebungen ermöglicht.

Am Peter Grünberg Institut (PGI) sowie am Jülich Centre for Neutron Science (JCNS) des Forschungszentrums Jülich werden für die Softwareentwicklung im Bereich der Instrumentierung schon seit Jahren einheitliche Softwarebibliotheken für grafische Benutzeroberflächen und die Visualisierung von Daten eingesetzt. Hierbei wurden das Qt-Toolkit sowie die GR-Visualisierungsbibliothek für 2D- und OpenGL für 3D-Visualisierungen als Standard festgelegt. Zahlreiche Anwendungen und Programmierschnittstellen aus dem Bereich der Instrumentierungs- und Auswertesoftware wurden auf der Basis dieser Bibliotheken entwickelt. Mit der zunehmenden Leistungsfähigkeit und Einsatzmöglichkeit mobiler Endgeräte sind jedoch auch die Anforderungen an die Software im technisch-wissenschaftlichen Bereich gestiegen.

Ziel dieser Arbeit ist es, die o.g. Bibliotheken auf mobilen Endgeräten der Firma Apple nutzbar zu machen. Hierbei ist ein geeignetes Verfahren zu entwickeln, mit dem solche Endgeräte nach dem Client-Server-Prinzip in vorhandene Anwendungen integriert werden können. Dazu sollen sich mobile Geräte über das Netzwerk an Qt- und GR-basierte Programme andocken können, um diese zu beobachten und gegebenenfalls zu steuern. Der Anpassungsaufwand für die vorhandenen Instrumentierungsanwendungen sollte dabei minimal sein. Im Rahmen dieser Arbeit ist eine flexible und effiziente Kommunikationsmethode sowohl für die Benutzerinteraktion als auch für den Austausch von Daten zu entwerfen und zu implementieren. Das resultierende Verfahren ist am Beispiel der KWS1- Livedisplay Software konkret in die Praxis umzusetzen.

Wissenschaftler am Peter Grünberg Institut / Jülich Centre for Neutron Science untersuchen in Experimenten und Simulationen Form und Dynamik von Materialien wie Polymeren, Zusammenlagerungen großer Moleküle und biologischen Zellen sowie die elektronischen Eigenschaften von Festkörpern. So werden am Institut Quanten-Theorie der Materialien unter anderem Simulationen zur Spindynamik (SD) in magnetischen Nanostrukturen für Anwendungen zukünftiger Datenspeicher durchgeführt. Für das Verständnis der in diesem Zusammenhang anfallenden Ergebnisse ist eine Visualisierung der Magnetisierungsvektoren in verschiedenen Darstellungsmodi oft hilfreich.

Im Rahmen dieser Masterarbeit ist zunächst eine CUDA-basierte GPU-Anwendung in ein OpenCL-basiertes Programm zu überführen, welches den rechenintensiven Teil der Simulation - ein stochastisches Runge-Kutta Verfahren - sowohl auf GPUs als auch Mehrkern-CPUs ausführen kann. Darüber hinaus ist eine Methode zu entwickeln, welche den gleichzeitigen Zugriff einer OpenGL-basierten Visualisierungs-Anwendung ist als generisches API umzusetzen, welches auch in anderen GPU-Programmen zum Einsatz kommen kann.

Weiterer Bestandteil der Arbeit ist neben der Implementierung verschiedener effizienter Darstellungsverfahren die Implementierung eines OpenCL-basierten FFT-Algorithmus für nicht-äquidistante Daten. In diesem Zusammenhang soll unter anderem eine Visualisierung der Magnetisierungsvektoren von dreidimensionalen Nanostrukturen ermöglicht werden, bei denen auch Schnitte durch diese Strukturen betrachtet werden können. Des Weiteren ist vorzusehen, in thermisch angeregten magnetischen Strukturen eine Echtzeit-Darstellung der Fouriertransformierten zu analysieren, um magnetische Phasenübergänge zu erkennen.

Am Peter Grünberg Institut sowie am Jülich Centre for Neutron Science (JCNS) des Forschungszentrums Jülich ist schon seit Jahren eine standardisierte Grafikbibliothek im Einsatz, die auf einer Implementierung des grafischen Kernsystems (GKS) basiert. Zahlreiche Anwendungen und Programmschnittstellen aus dem Bereich der Instrumentierungs-, Simulations- und Auswertesoftware wurden auf der Basis dieser Bibliothek entwickelt, die sowohl von höhereren Programmiersprachen als auch gängigen Interpretern angesprochen werden können. Die Anforderungen an die Grafiksoftware im wissenschaftlich-technischen Umfeld sind in den letzten Jahren gestiegen, insbesondere der Bereich der Client-/Server-basierten Visualisierungslösungen hat an Bedeutung gewonnen.

Ziel dieser Arbeit ist es, die oben genannte Bibliothek auf mobilen Endgeräten der Firma Apple nutzbar zu machen. Auf der Basis der OpenGL ES Anwendungsschnittstelle des iOS Betriebssystems sind erweiterte Funktionen zu implementieren, die den gewachsenen Ansprüchen an Interaktivität, Performance und Qualität gerecht werden. Dazu zählen spezielle Eingabegesten für die Transformation von dreidimensionalen Grafiken sowie der Aufbau einer effizienten Kommunikationsmethode für Livedaten. Hierzu ist ein Plugin zu entwickeln, das als eigenständige iOS Anwendung eine komfortable mobile Schnittstelle zu vorhandenen Anwendungen bietet.

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