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Les solutions de visualisation évolutives NVIDIA font de la théorie une réalité à l’Université Northwestern

 
 

Dr. Thomas Meade von der prestigereichen Northwestern University in Chicago hatte ein Ziel vor Augen. Der Professor für Krebsforschung, Chemie, molekulare Biowissenschaften, Neurobiologie & Physiologie und Radiologie entwickelte eine neue, hochmoderne Bildgebungseinrichtung, die von allen Fakultäten der Northwestern, die sich mit biologischer molekularer Bildgebung befassen, genutzt werden sollte. Sein Center for Advanced Molecular Imaging (CAMI) sollte nicht nur ein extrem fortschrittliches Hilfsmittel für die Forschung werden, sondern auch die Darstellung der an der Universität betriebenen Forschung nach außen erleichtern.

DIE HERAUSFORDERUNG
Die extrem hochauflösende Darstellung des Helixnebels vom Hubble-Teleskop füllt die riesige 3D-Anzeigewand am Center for Advanced Molecular Imaging (CAMI) der Northwestern University.
An ultra high resolution image of the Helix Nebula from the Hubble Telescope fills the immersive 3D wall at Northwestern University’s Center for Advanced Molecular Imaging (CAMI). (image courtesy of Matt McCrory)

„Wir hatten eine Vision von einem Ort, an dem jeder vom Erstsemester bis hin zu Professoren und Forschern auf einzigartige Weise mit theoretischen Daten interagieren kann. So wollten wir möglichst viele Nutzer ansprechen“, erklärt Meade. „Zunächst dachten wir an ein großes, zusammengesetztes 2D-Panel, das riesige Anzeigen wie ein elektronisches Poster ermöglichen sollte. Aber dann kam Matt.“

Matt ist Matt McCrory. McCrory ist ein Visualisierungsingenieur mit umfangreichen Erfahrungen sowohl in der Welt der Wissenschaft als auch in der Erstellung von Digitalfilmen, der bereits mit dem Argonne National Laboratory, mit DreamWorks Animation und der University of Chicago zusammen gearbeitet hatte und als führender Visualisierungsingenieur bei NUIT (Northwestern University Information Technology) tätig war. Außerdem steuerte er seine eigene Vision für CAMI bei: Stereo 3D. Er verfügte über Erfahrung mit der nötigen Technologie, um diese Idee umzusetzen: NVIDIA Quadro Plex Systeme aus der Produktfamilie der skalierbaren NVIDIA Visualisierungslösungen.

NVIDIA Quadro Plex Systeme ermöglichen einfache, kostengünstige Installationen extrem hochauflösender, skalierbarer, umfangreicher Visualisierungsumgebungen. Die Mosaic Technologie der Quadro Plex Lösung ermöglicht die nahtlose Skalierung von Anwendungen auf mehrere Bildschirme oder Projektoren, so dass weniger Workstations benötigt werden, um die Installation zu betreiben. NVIDIA Quadro Plex und die Mosaic Technologie sind außerdem Stereo 3D-kompatibel, so dass Forscher buchstäblich in ihre Daten eintauchen können.

„Mit der 3D Technologie können wir theoretische Daten sichtbar machen, die anders nicht visualisiert werden können“, erläutert McCrory. „So bekommen Forscher einen wahrhaft umfassenden Überblick über ihre Materie. Die Visualisierung hochauflösender volumetrischer Daten mit mehreren Zeitschritten bringt eine vierte Dimension in den Prozess ein. Es erfordert enorme Rechenleistung und viel Speicherplatz, solche Visualisierungen schnell genug zu erstellen, dass sie praktisch sind.“

DIE LÖSUNG
Matt McCrory (l) und Dr. Tom Meade (r) betrachten eine Proteinkristallstruktur, die von Dr. Amy Rosenzweig, Professorin für molekulare Biowissenschaften und Chemie an der Northwestern University, erstellt wurde.
Matt McCrory (l) und Dr. Tom Meade (r) betrachten eine Proteinkristallstruktur, die von Dr. Amy Rosenzweig, Professorin für molekulare Biowissenschaften und Chemie an der Northwestern University, erstellt wurde. (Bild mit freundl. Genehmigung von Stephen Anzaldi)

McCrory nutzte die Grafikprozessor-Technologie der NVIDIA Quadro Plex Lösung, um die CAMI Anzeigewand anzusteuern: Insgesamt 25 JVC Professional 46-Zoll Stereo 3D-Bildschirme, die als ein einziger hochauflösender Bildschirm betrieben werden. Auf dieser Anzeigewand können Moleküle, Proteine, Atome und ganze Organismen in echtem Stereo 3D angezeigt werden.

Zum Vergleich: Ein typisches IMAX Kino kann acht Millionen Pixel auf einer Riesenleinwand anzeigen. Der CAMI Bildschirm zeigt fast 52 Millionen Pixel auf einer wesentlich kleineren Fläche an.
„Wir wollten, dass die Nutzer ganz nah an ihre Forschungsobjekte heran gehen und ihre Daten Pixel für Pixel betrachten können. Die Darstellung von so vielen Pixeln erfordert ein extrem leistungsfähiges System“, erklärt McCrory. „Das geht nur mit Quadro Plex.“

13 NVIDIA Quadro Plex Multi-Grafikprozessor-Systeme betreiben die CAMI Anzeigewand − insgesamt 26 Grafikprozessoren, die durch die integrierte NVIDIA G-Sync II Technologie synchronisiert werden.

„Im Prinzip steckt ein winziger Supercomputer hinter dem System“, sagt McCrory. „Ich wusste, was NVIDIA damit erreicht, die Grafikprozessoren mit mehr Recheneinheiten auszustatten. Ich wusste über die Stereo-Fähigkeiten der Quadro Grafikkarten Bescheid und wusste auch, dass sie Linux unterstützen. Für uns ist das besonders wichtig, weil wir gerne mit Open Source arbeiten. Ein Großteil unserer Arbeit besteht im Rendern von Volumen, und die NVIDIA Quadro Technologie ist die beste Lösung für Raymarching-Algorithmen. Hinzu kommt, dass nur Quadro Grafikkarten über ausreichend Speicher für unsere Zwecke verfügen.“

Hinsichtlich der Software entwickelte McCrory einen grafikprozessorbasierten Volumen-Renderer, um 3D-Visualisierungen aus den eingespeisten Bilddaten zu erstellen. Der Renderer funktioniert mit der Open Source Bildverarbeitungsanwendung ImageJ, die die Bilddaten von CAMI in das Layered TIFF-Format des Renderers konvertiert.

„Ein Großteil der Anzeige ist die Ausgabe einer interaktiven Anwendung. Das Rendern erfolgt nicht im Voraus, sondern das Bild wird interaktiv am Bildschirm gezeichnet“, erklärt McCrory. „Um beispielsweise eine Proteinkristallstruktur darzustellen, wird eine PDB-Datei in ein Gitter konvertiert. Die Software ist dann in der Lage, das Bild zu rendern. Für volumetrische Daten wie MRT-Bilder [Magnetresonanzbildgebung] wird ein Z-Stapel von Bildern verwendet. Das heißt, dass der Arzt nicht mehr jedes Bild einer Reihe von Grauskalenbildern einzeln anzeigen muss, sondern mit den richtigen Tools die MRT-Aufnahme als kontinuierliche Oberfläche in Stereo 3D anzeigen und Läsionen leichter erkennen kann.“

DIE AUSWIRKUNGEN

Die CAMI 3D-Anzeigewand unterstützt die Darstellung u. a. von MRT-Aufnahmen, Ganzkörper-Bioluminiszenz- und -Fluoreszenz-Aufnahmen, Photonenmikroskopie und Rastersondenmikroskopie lebender Zellen und ermöglicht Forschern die Visualisierung von Daten in Echtzeit, um Strukturen und Interaktionen von Molekülen, Zellen und Gewebe zu untersuchen.

„Es gibt nichts Besseres, um Daten wirklich zu verstehen, als mitten drin zu stehen und einen Rundum-Überblick zu gewinnen“, sagt Meade.

Er erzählt, wie er einer Professorin erstmals ermöglichte, die Kristallstruktur der Enzym-Bakterien, die sie erforschte, mit eigenen Augen zu sehen. „Sie bekam den Mund nicht mehr zu und rief sofort ihr ganzes Labor zusammen, um es sich anzusehen. Alle waren sprachlos. Sie waren überwältigt von der Möglichkeit, ganze Strukturen auf einer völlig neuen Ebene zu erforschen.“ Dann fügt er hinzu: „Wenn ich ein neues Projekt auf der 3D Wand anzeige, sehe ich gar nicht mehr hin. Stattdessen schau ich in die Gesichter der Anwesenden.“

CAMI steht nicht nur den Studenten und Forschern in den Bereichen der biologischen molekularen Bildgebung der Northwestern University zur Verfügung, sondern auch den Medizinern der Feinberg School of Medicine der Universität und anderen Forschern aus dem Großraum Chicago. Mit der Anlage lässt sich jeder beliebige 3D-Datensatz visualisieren.

„Dies ist einer dieser Fälle, wo der Fantasie keine Grenzen gesetzt sind“, sagt McCrory. „Astronomen kommen zu uns und schaffen Erstaunliches mit Simulationen der Entwicklung von Sternsystemen. Die Business School hat Interesse bekundet, ökonomische Daten zu visualisieren, um Trends aufzuzeigen. Von jeder Hochschule haben wir Anfragen.“

Meade ergänzt: „Es ist eben wichtig, sich die Dinge ansehen zu können, anstatt nur Zahlen zu sehen. Nur so können wir sie wirklich begreifen.“



 
 
 
 
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