Parallele Koordinaten als Visual Analytics Tool zur Spezifikation und Analyse von Simulationsexperimenten

Günster, Jasper (2025) Parallele Koordinaten als Visual Analytics Tool zur Spezifikation und Analyse von Simulationsexperimenten. Bachelor thesis, Institute for Visual and Analytic Computing, University of Rostock.

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Abstract

Ereignisse, wie die Corona-Pandemie, haben gezeigt, dass Modellierung und Simulation uns dabei hilft, schwerwiegende Situation wie diese abwägen und berechnen zu können und so einen gesellschaftlich großen Nutzen hat. Modellierung und Simulation ermöglicht Aussagen und Analysen von komplexen Systemen. Die Effektivität, also ob und wie gut, zugrunde liegende Modelle und Simulationsexperimente ihr ’problem statement’ beantworten, muss stets überprüft werden. Dazu ist es nötig, den Einfluss der einzelnen Komponenten eines Modells zu verstehen, und zu gewährleisten, dass imulationsexperimente wie erwartet verlaufen und korrekt spezifiziert wurden. Um die dafür nötige Exploration und Kalibrierung zu vereinfachen, wurde im Rahmen dieser Arbeit das Visual Analytics Tool Pipeline for Visualization, Exploration and Experiment Specification (PineS) entwickelt. Dieses nutzt den Visualisierungsformalismus der Parallelen Koordinaten, um Simulationsexperimente auf regelbasierten Modellen miteinander zu vergleichen. Es bietet darüber hinaus noch die Funktionalität, die Spezifikationen dieser Simulationsexperimente in der Visualisierung zu vollziehen. Die Besonderheit bei PineS liegt darin, dass in der Visualisierung die expliziten Parameterkonfigurationen und deren zugehörige Outputs verglichen und exploriert werden können. Dadurch ist es möglich herauszufinden, zum Beispiel im Kontext eines biologischen Zellmodels, ob und welche Parameterkombinationen zu erwarteten Outputs führen. Es könnten Zellkonfigurationen gefunden werden, welche ein ’problem statement’ auf eine bestimmte gewünschte Art und Weise lösen, oder aber über die integrierte Simulationsexperimentspezifikation verwandte Zellkonfigurationen berechnet werden, die über ähnliche Eigenschaften verfügen. Anwendungen wie diese sorgen dafür, dass das volle Potenzial eines Modells abgeschätzt, exploriert, überprüft und ausgenutzt wird.