Lawrence J. Rosenblum

Larry Rosenblum, National Science Foundation.

Lawrence Jay Rosenblum[1] (geboren 1944) ist ein Amerikaner Mathematikerund Programmdirektor für Grafik und Visualisierung am Nationale Wissenschaftsstiftung.

Arbeit

Rosenblum erhielt seinen Ph.D. in Mathematik von dem Ohio State Universität 1971.[1] Von 1992 bis 1994 war er Verbindungswissenschaftler für Informatik beim Büro für Europäische Büroforschung. Ab 1994 war er Direktor von Virtual Reality (VR) -Systemen und Forschung bei der Abteilung für Informationstechnologie der Marineforschungslabor (NRL) und Programmbeauftragter für Visualisierung und Computergrafik im Office of Naval Research (ONR) zehn Jahre lang. Seit 2004 ist er Programmdirektor für Grafik und Visualisierung bei der National Science Foundation.[2]

Rosenblum ist in den Redaktionsgremien von IEEE CG & A und Virtuelle Realität. Er hat Gast bearbeitet spezielle Ausgaben/Abschnitte von IEEE -Computergrafiken und Anwendungen (CG & A), Computer und Präsenz auf Visualisierung, VR und Arhe. Er war auch Mitglied des Redaktionsausschusses und des Beirats des Beirats der IEEE -Transaktionen zur Visualisierung und Computergrafik. Er war der gewählte Vorsitzende des IEEE Technical Committee on Computergrafiken von 1994 bis 1996 und ist derzeit Direktor der IEEE Visualisierungs- und Grafikkomitee.

Rosenblum erhielt ein IEEE Outstandesbeitragszertifikat für die Initiierung und Mitbegründerin des IEEE Visualisierungskonferenz. Er ist Mitglied des Programms, der Konferenz und der Lenkungsausschüsse zahlreicher internationaler Konferenzen. Er ist ein hochrangiges Mitglied der IEEE und Mitglied der IEEE Computer Society, ACM und Siggraph.[2]

Arbeit

Die Forschungsinteressen von Rosenblum umfassen mobile Augmented Reality (AR), Scientific- und Unsicherheitsvisualisierung, VR -Anzeigen und Anwendungen von VR/AR -Systemen.[2] Seine Forschungsgruppe hat Fortschritte in der mobilen Augmented Reality (AR), der wissenschaftlichen und Unsicherheitsvisualisierung, der VR -Anzeigen, den Anwendungen von VR/AR -Systemen und dem Verständnis der menschlichen Leistung in Grafiksystemen hervorgebracht.

Die Entstehung der wissenschaftlichen Visualisierung

In den 1990ern Wissenschaftliche Visualisierung entwickelt als aufstrebende Forschungsdisziplin. Laut Rosenblum (1994) "beginnen neue Algorithmen gerade erst, das wiederkehrende wissenschaftliche Problem der in ungleichmäßigen Intervallen gesammelten Daten effektiv zu behandeln. Volumenvisualisierung Heutzutage wird die Untersuchung wissenschaftlicher Daten zur Rekonstruktion verstreute Daten und die Darstellung geometrischer Objekte ohne mathematisch beschriebene Oberflächen erweitert. Die Visualisierung der Flüssigkeitsdynamik beeinflusst zahlreiche wissenschaftliche und technische Disziplinen. Es hat seinen Platz mitgenommen molekulare Modellierung, Bildgebende Fernerkundungsdaten und medizinische Bildgebung als domänenspezifischer Visualisierungsforschungsbereich ".[3]

Ein Großteil des Fortschritts im Bereich der wissenschaftlichen Modellierung kam laut Rosenblum (1994) "aus der Verwendung von Algorithmen mit Wurzeln in beiden Computergrafik und Computer Vision. Ein wichtiger Forschungsfaden war die topologische Darstellung wichtiger Merkmale. Volumen und Hybridvisualisierung erzeugen jetzt 3D -Animationen von komplexen Flüssen. Obwohl beeindruckende 3D -Visualisierungen für skalare Parameter erzeugt wurden, die mit der Flüssigkeitsdynamik verbunden sind, hat sich Vektor und insbesondere die Tensor -Darstellung als schwieriger erwiesen. Samenmethoden sind erschienen, aber es bleibt noch viel zu tun. In Visualisierungssystemen sind auch große Fortschritte aufgetreten. Der Bereich der automatisierten Auswahl von Visualisierungen erfordert insbesondere mehr Arbeit. Trotzdem hat sich die Situation stark verbessert, wobei diese Tools für Wissenschaftler und Ingenieure zunehmend zugänglich sind. "[3]

Forschungstrends in der Visualisierung

Das Gebiet der Visualisierung hat seit seiner Gründung in den späten 1980er Jahren erhebliche Veränderungen erfahren. Von seiner Herkunft in Wissenschaftliche VisualisierungIm neuen Jahrtausend sind neue Gebiete entstanden. Diese beinhalten Informationsvisualisierung und in jüngerer Zeit mobile Visualisierung einschließlich Standort-bewusstes Computing und visuelle Analytik. Es entstehen mehrere neue Trends. Das Wichtigste ist die Fusion von Visualisierungstechniken mit anderen Bereichen wie z. Computer Vision, Data Mining und Datenbasis zur Förderung breitlicher Fortschritte. Ein weiterer Trend, der von Visualisierungsforschern bisher nicht gut erfüllt wurde, besteht darin, dass Algorithmen mit Usability -Studien kombiniert werden, um sicherzustellen, dass Techniken und Systeme gut gestaltet sind und dass ihr Wert quantifiziert wird. In dieser Präsentation werden aktuelle Forschungstrends in der Visualisierung erörtert und kurz die Trends bei der US -Forschungsfinanzierung erörtert.[2]

Grundlagen von Daten und visuellen Analysen

Rosenblum Current Program Resplsibility bei der NSF im Jahr 2008 ist "Grundlagen für Daten- und Visual Analytics (FODAVA)". Diejenigen, die mit Wissenschaft, Ingenieurwesen, Handel, Gesundheit und nationaler Sicherheit beteiligt sind Information und Einblicke aus massiven, dynamischen, mehrdeutigen und möglicherweise widersprüchlichen digitalen Ableitungen Daten. Das Ziel, diese Daten zu sammeln und zu untersuchen Entscheidung fällen.[4]

Um die Möglichkeiten dieser Datensätze zu nutzen, wird ein neues, interdisziplinäres Wissenschaftsfeld genannt "Daten und Visuelle Analytik", was als Wissenschaft des analytischen Denkens definiert wird, die durch interaktive visuelle Schnittstellen erleichtert werden. Daten und visuelle Analysen erfordern interdisziplinäre Wissenschaft und gehen über die traditionelle wissenschaftliche und Informationsvisualisierung hinaus, um Statistiken, Mathematik, Wissensrepräsentation, Management und Entdeckungstechnologien, kognitive und wahrnehmungswissenschaftliche Wissenschaften einzubeziehen , Entscheidungswissenschaften und mehr. Diese Werbung befasst sich nur mit einer Teilmenge des Gesamtproblems, nämlich der Erstellung der Mathematik- und Rechenwissenschaftsfundamente, die erforderlich sind, um Daten auf eine Weise zu transformieren, die das visuelle Verständnis ermöglicht.[4]

Um die visuelle Datenerforschung zu erleichtern, ist es erforderlich, neue Algorithmen zu entdecken, die alle Arten von digitalen Daten in mathematische Formulierungen und Rechenmodelle darstellen, die anschließend effiziente, effektive Visualisierungs- und analytische Argumentationstechniken ermöglichen.[4]

Veröffentlichungen

Rosenblum hat über achtzig wissenschaftliche Artikel veröffentlicht und zwei Bücher bearbeitet, darunter wissenschaftliche Visualisierung: Fortschritte und Herausforderungen.

  • 1990. Visualisierung im wissenschaftlichen Computer. Herausgegeben mit Gregory M. Nielson und Bruce Shriver.
  • 1991. Visualisierung '91, 22. bis 25. Oktober 1991, San Diego, Kalifornien: Proceedings / gesponsert vom technischen Komitee für Computergesellschaft für Computergrafiken in Zusammenarbeit mit ACM / Siggraph. Herausgegeben mit Gregory M. Nielson.
  • 1994. Wissenschaftliche Visualisierung: Fortschritte und Herausforderungen. Akademische Presse.
  • 1999. IEEE Virtual Reality: 13. bis 17. März 1999, Houston, Texas: Proceedings. Bearbeitet mit Peter As Heimer und Detlef Teichmann; Gesponentiert von dem technischen Ausschuss für Visualisierung und Grafiken der IEEE Computer Society.

Verweise

  1. ^ a b Lawrence J. Rosenblum Bei der Mathematik Genealogie -Projekt
  2. ^ a b c d CGI 05 kündigt zwei Konferenztafeln an Archiviert 2011-07-16 bei der Wayback -Maschine Mittwoch, 22. Juni 2005. Abgerufen am 8. Juli 2008.
  3. ^ a b Lawrence J. Rosenblum (1994). "Forschungsfragen in der wissenschaftlichen Visualisierung". Im: Computergrafik und Anwendungen, IEEE. Band 14, Ausgabe 2, März 1994 Seite (n): 61 - 63.
  4. ^ a b c Grundlagen von Daten und visuellen Analysen (FODAVA) Programmsynopsis. Zuletzt aktualisiert: 1. November 2007. Abgerufen am 8. Juli 2008.

Externe Links