Open Access

In dieser Bachelorarbeit werden Modelle, mit einer hohen Anzahl an Vertices, mittels CPU und GPU geclustered und die Performance der hierzu verwendeten Algorithmen miteinander verglichen. Die Nutzung der GPU findet hierbei unter Verwendung von OpenGL statt. Zunächst werden Grundlagen von Clustering, die für die später implementierten Algorithmen wichtig sind, geklärt. Zusätzlich werden Prozesse erkärt mit denen die Ergebnisse der, auf der GPU ausgeführten, Algorithmen, auf die CPU zurückgeführt werden können. Anschließend erfolgt eine Beschreibung der implementierten Algorithmen sowie eine Erklärung ihrer Funktionsweise. Abschließend wurde ein Benchmarking der Algorithmen vorgenommen, um ihre Laufzeiten miteinander zu vergleichen.

Im Rahmen dieser Diplomarbeit wurde ein Konzept zur Extraktion von semantischen Informationen aus Wiki-Systemen entwickelt. Ausgangspunkt ist die Tatsache, dass in einem Wiki-System eine Reihe von Informationen in strukturierten, semi-strukturierten oder unstrukturierten Texten vorliegen, deren Semantik nicht immer auf den ersten Blick ersichtlich ist. Daher umfasste die Analyse zum einen, welche Informationen explizit und welche implizit vorhanden sind und zum anderen, welche Beziehungen sich aus den gefundenen Informationen ableiten lassen. Dabei handelt es sich beispielsweise um Beziehungen zwischen verschiedenen Seiten oder um Beziehungen zwischen Wörtern. Hierfür wurde eine Schablone definiert, die jede Information, die extrahiert werden kann, im Detail beschreibt. Dies beinhaltet sowohl die Semantik und die Datenquelle, aus der die Informationen extrahiert werden können, als auch eine Anleitung zur Extraktion und die abschließende Darstellung als XML-Element. Da aber nicht jede Information und deren Semantik sicher ist, wird zwischen sicheren und unsicheren Informationen unterschieden. Die Analyse hat allerdings ergeben, dass es eine Reihe an Informationen gibt, denen nicht automatisch eine Semantik zugewiesen werden kann. Außerdem wurden die Gemeinsamkeiten und Unterschiede der verschiedenen Wiki-Systeme analysiert, die für die Entwicklung des Konzeptes notwendig waren. Im Konzept ist die Gesamtarchitektur zur Extraktion von semantischen Informationen enthalten. Zwei Hauptsystemkomponenten waren hierfür notwendig: Wrapper und Mediator. Aufgrund der Unterschiede der Wiki-Systeme, wie beispielsweise die verwendete Programmiersprache, Datenbank oder Datei und Wiki-Syntax, wurde eine Wrapper eingesetzt. Der Mediator dient hingegen als Vermittler zwischen der jeweiligen Anwendung und dem Wiki-System. Durch die prototypische Implementation des Konzeptes ist die Durchführbarkeit bewiesen, bestimmte semantische Informationen zu extrahieren und diese in eine für die Weiterverarbeitung geeignete Form zu bringen. Das heißt, bestimmte Informationen können automatisch oder halb-automatisch in eine semantische Beziehung zueinander gesetzt werden.

Ziel der vorliegenden Arbeit ist es, zunächst den Stand der Forschung auf dem Gebiet der Zelldifferenzierungssimulatoren und –visualisierungen zu ermitteln. Davon ausgehend wurde ein eigenes Konzept für ein Visualisierungssystem entwickelt. Es wurde in einer prototypischen Implementierung mit dem Titel D-VISION umgesetzt. Die Recherchearbeiten ergaben, dass in der Forschung bisher hauptsächlich biochemische Reaktions-Netzwerke, die mithilfe von Differentialgleichungen gelöst werden, für Zell-Simulationen benutzt werden. Der dabei verwendete Abstraktionsgrad der repräsentierten Zellen ist zu hoch, um die gestellten Anforderungen einer realistischen 3D-Darstellung der Zellen zu erfüllen. Die grundlegende Idee, die Zelldifferenzierung aufgrund ihrer Genexpression also der in den Zellen vorhandenen Substanzen zu beschreiben, wurde als Basis für das Konzept für D-VISION verwendet. Die Daten, die visualisiert werden sollen, sind die Zellen selbst, die Substanzen, die in der Zelle vorhanden sind, Substanzen an der Zellhülle und die Gene, die in einer Zelle aktiv sind. Die Visualisierung wird durch Darstellung von aufeinander folgenden Standbildern vorgenommen, in denen navigiert werden kann. Zellen werden in Form von Kugeln repräsentiert, die, um eine realistischere Ansicht zu erreichen, so deformiert werden, dass sich die Kugeloberflächen aneinander angleichen. Die Deformation bietet nicht nur in der Ansicht von außen ein natürliches Bild. Auch die Möglichkeit, ein Schnittbild durch den Zellhaufen zu erzeugen, ergibt durch die Deformation eine mit realen Mikroskopieaufnahmen vergleichbare Darstellung. Ein solches zweidimensionales Schnittbild kann durch Verschieben der Schnittebene eine stufenlose Fahrt durch die Schichten des simulierten Zellhaufens zeigen. Neben den Zellen selbst, liegt ein besonderes Augenmerk auf der Darstellung von Substanzkonzentrationen. Sie werden durch kleine Objekte (Tiny Cubes) dargestellt. Allerdings unterscheidet sich ihr Einsatz von der bisher verbreiteten Methode, volumetrische Daten durch Farbskalen zu repräsentieren. Sie geben die Stoffmengen allein durch ihre Anzahl wieder. Um Zusammenhänge mit der Zelldifferenzierung erkennbar zu machen, können bis zu drei verschiedene Stoffe gleichzeitig angezeigt werden. Der Benutzer hat die Möglichkeit, Regeln bezüglich des Zustandes von Zellen zu formulieren. Die so definierten Zellklassen, fassen Zellen gleichen Typs zusammen und ermöglichen so die Darstellung von Zelldifferenzierung. D-VISION wurde konzipiert, um auch mit Simulatoren zusammen zu arbeiten, die Grid Computing für ihre Berechnungen nutzen. Ein separater Datenaufbereiter soll die Simulationsdaten verwalten. Der entwickelte Prototyp ist flexibel genug, um auch mit einfacheren Simulatoren zusammenzuarbeiten. Auf welchem Weg die visualisierten Daten gewonnen werden, spielt keine Rolle. Auch reine Messwerte, können zu guten Bildern führen.

Die Darstellung photorealistischer Szenen durch Computer hat in Folge der Entwicklung immer effizienterer Algorithmen und leistungsfähigerer Hardware in den vergangenen Jahren gewaltige Fortschritte gemacht. Täuschend echt simulierte Spezialeffekte sind aus kaum einem Hollywood-Spielfilm mehr wegzudenken und sind zum Teil nur sehr schwierig als computergenerierte Bilder zu erkennen. Aufgrund der Komplexität von lebenden Organismen gibt es allerdings noch kein einwandfreies Verfahren, welches ein komplettes Lebewesen realistisch, sei es statisch oder in Bewegung, mit dem Computer simulieren kann. Im Bereich der Animation sind wirkungsvolle Resultate zu verzeichnen, da das Skelett eines Menschen oder Wirbeltieres durch geeignete Methoden simuliert und Bewegungen damit täuschend echt mit dem Computer nachgebildet werden können. Die Schwierigkeit, eine komplett realistische Visualisierung eines Lebewesens zu erreichen, liegt allerdings in der Darstellung weiterer Strukturen eines Organismus, die zwar nicht direkt sichtbar sind aber dennoch Einfluss auf die sichtbaren Bereiche haben. Bei diesen Strukturen handelt es sich um Muskel- und Fettgewebeschichten. Die Oberfläche von Figuren wird durch Muskeln sowohl in der Bewegung als auch in statischen Positionen deutlich sichtbar verändert. Dieser Effekt wird bisher bei der Visualisierung von Lebewesen nur unzureichend beachtet, was zu den aufgeführten nicht vollständig realistisch wirkenden Ergebnissen führt. Bei der Simulation von Muskeln wurden bis heute verschiedene Muskelmodelle entwickelt, die einen Muskel als Gesamtheit in Hinblick auf seine grundsätzlichen physikalischen Eigenschaften, wie z. B. Kraftentwicklung oder Kontraktionsgeschwindigkeit, sehr gut beschreiben. Viele Effekte des Muskels, die sich hauptsächlich auf einer tiefer liegenden Ebene abspielen, sind bis heute noch nicht erforscht, was folglich auch keine entsprechende Simulation auf dem Computer zulässt. Beschrieben werden die verschiedenen Muskeltypen (Skelett-, glatte und Herzmuskulatur) und Muskelformen (spindelförmige, einfach/doppelt gefiedert, etc.). Des weiteren wird auf die unterschiedlichen Muskelfasertypen (FTO, STO, usw.) mit ihren Eigenschaften und Funktionen eingegangen. Weitere Themen sind der strukturelle Aufbau eines Skelettmuskels, der Kontraktionsmechanismus und die Ansteuerung durch Nervenreize. Im Bereich Biomechanik, also der Forschung nach den physikalischen Vorgängen im Muskel, führte die Komplexität der Struktur und Funktionsweise eines Muskels zu einer ausgedehnten Vielfalt an Forschungsarbeiten. Zahlreiche Effekte, die bei einem arbeitenden Muskel beobachtet werden können, konnten bis heute noch nicht erklärt werden. Die Erkenntnisse, die für diese Arbeit relevant sind, sind jedoch in einem ausreichenden Maße erforscht und durch entsprechende mathematische Modelle repräsentierbar. Die Mechanik, die einem Muskel zugrunde liegt, wird auf diesen Modelle aufbauend beschrieben. Neben den Größen, die im später vorgestellten Modell verwendet worden sind, wird auch auf sonstige für biomechanische Untersuchungen relevante Eigenschaften eingegangen. Weiterhin wird dargestellt, wie verschiedene Kontraktionen (Einzelzuckung, Tetanus) mechanisch funktionieren. Für Muskelarbeit und Muskelleistung werden verschiedene Diagramme vorgestellt, welche die Zusammenhänge zwischen den physikalischen Größen Kraft, Geschwindigkeit, Arbeit und Leistung zeigen. Nach Vorstellung der ISOFIT-Methode zur Bestimmung von Muskel-Sehnen-Eigenschaften werden mathematische Formeln und Gleichungen zur Beschreibung von Kraft-Geschwindigkeits- und Kraft-Längen-Verhältnissen sowie der serienelastischen Komponente und der Muskelaktivierung, die zur Bewegungsgleichung führen, angegeben. Es folgen weitere mathematische Funktionen, welche die Aktivierungsvorgänge unterschiedlicher Muskelkontraktionen beschreiben, sowie das Muskelmodell nach Hill, welches seit vielen Jahren eine geeignete Basis für Forschungen im Bereich der Biomechanik darstellt. Bezüglich der Computergraphik wird ein kurzer Abriss gegeben, wie künstliche Menschen modelliert und animiert werden. Eine Übersicht über verschiedene Methoden zur Repräsentation der Oberfläche von Körpern, sowie deren Deformation unter Berücksichtigung der Einwirkung von Muskeln gibt die State-of-the-Art-Recherche. Neben den Oberflächenmodellen (Starrkörperdeformation, lokale Oberflächen-Operatoren, Skinning, Konturverformung, Deformation durch Keyshapes) werden auch Volumen- (Körperrepräsentation durch Primitive, Iso-Flächen) und Multi-Layer-Modelle (3-Layer-Modell, 4-Layer-Modell) vorgestellt und deren Vor- und Nachteile herausgearbeitet. Eine geeignete Repräsentation der Oberfläche, die Verformungen durch Muskelaktivität einbezieht, wurde durch die Benutzung von Pneus gekoppelt mit der Quaoaring-Technik gefunden. Dieses Verfahren, das auf Beobachtungen aus der Biologie basiert und zur Darstellung von organischen Körpern benutzt wird, ist ausgesprochen passend, um einen Muskel-Sehnen-Apparat graphisch darzustellen, handelt es sich doch hierbei auch um eine organische Struktur. Um die beiden Teilmodelle Simulation und Visualisierung zu verbinden, bietet sich die aus der Biomechanik bekannte Actionline an, die eine imaginäre Kraftlinie im Muskel und der Sehne darstellt. Die bei der Quaoaring-Methode verwendete Centerline, welches die Basis zur Modellierung des volumenkonstanten Körpers ist, kann durch die Kopplung an die physikalischen Vorgänge zu einer solchen Actionline erweitert werden. Veränderungen in der Länge und des Verlaufs der Actionline z. B. durch Muskelkontraktion wirken sich dadurch direkt auf die Form des Muskels aus und die Verbindung zur Visualisierung ist hergestellt.

ALPHA ist die Architektur einer lokationssensitiven Puppe für hydropneumatische Animation. Es ist ein Animations-Eingabegerät. Die Puppe soll ein Objekt repräsentieren, welches animiert werden soll. Ihre Gliedmaßen, welche aus Knochen und Gelenken bestehen, sind beweglich. Sie wird an einen Computer angeschlossen und die gegenwärtige Stellung ihrer Gelenke kann mittels eines ebenfalls entwickelten Treibers von diesem Computer eingelesen werden. Des Weiteren wird erklärt was eine hydropneumatische Animation ist. Die Diplomarbeit weist die folgende Gliederung auf: • Motivation • Technische Grundlagen und State-Of-The-Art-Analyse • Anforderungsanalyse • Das eigene Konzept, die lokationssensitive Puppe (ALPHA) • Evaluation • Ausblick Die Motivation beschäftigt sich mit der Entwicklung der Filmanimation und einiger Errungenschaften in der Laufbahn der Animationstechnologischen Entwicklung. Die technischen Grundlagen beschränken sich auf die Funktionsweise von Messapparaturen, welche als Gelenkstellungssensoren fungieren können. Im Einzelnen sind das der optische Resolver, der Optoencoder und die Kombination von einem Drehpotentiometer und einem Analog/Digital-Wandler. Zur State-Of-The-Art-Analyse gehört die Erläuterung bereits entwickelter Stellungs- und Bewegungsmessender Technologien, wie das Stop-Motion-Verfahren, das Motion-Capturing, das Dinosaur-Input-Device und der Datenhandschuh. Eine Zusammenstellung der Defizite dieser Verfahren schließt dieses Kapitel ab. Die Analyse der Anforderungen an ein zu entwickelndes System ist im Kapitel Anforderungsanalyse zu finden. Zum eigenen Konzept gehört die gesamte Entwicklung einer lokationssensitiven Puppe. Die Puppe ist das Ebenbild des Skeletts eines zu animierendes Objekts. Sie besteht aus mehreren Gliedmaßen, welche an ihren Gelenken beweglich sind. Die Gelenkstellung wird von Potentiometern gemessen, dessen Signal ein A/D-Wandler empfängt. Die Umschaltung der einzelnen Messwerte erfolgt über Analog-Multiplexer. Die gesamte Steuerung der Bauteile und das Auslesen des A/D-Wandler werden durch einen Treiber über den Parallelport eines PCs gesteuert. Die Funktionsweise des Treibers und seine Implementierung werden ebenfalls in diesem Kapitel erläutert. Im Kapitel Evaluation befindet sich eine Bewertung des Konzepts und der Erfüllung der Anforderungsanalyse. Schließlich zeigt der Ausblick die Möglichkeiten der Anwendungen der Puppe und einen Blick in zukünftige Technologien.