【IT168 资讯】2013年7月12日至13日,2013年第四届可视化研讨会在北京大学中关新园召开。可视化研讨会是由北京大学机器感知与智能教育部重点实验室主办,中科院软件所、北京大学科学计算与工程中心、中国计算机学会CAD&CG专业委员会、高性能专业委员会、北京市虚拟仿真与可视化工程技术研究中心等单位共同协办的。自2008年首次举办以来,可视化研讨会在今年成功召开了第四届,吸引了来自世界各地五百多位可视化专家、学生、领域应用专家参加此次会议。
研讨会围绕可视化各领域,邀请了全球知名的30余位可视化与可视分析研究者和应用领域专家作了精彩学术报告,内容涉及大规模科学数据可视化,网络数据可视分析、交通数据可视化、文本可视化、新闻数据可视化等。
可视化的发展最早源于对科学数据分析的需求。本次会议九个报告面向大规模数据科学可视化研究的进展。中科院网络中心的单桂华副研究员和北京应用物理与计算数学研究所的肖丽副研究员报告了科学计算中时空数据和TB量级数据的可视分析。北京大学的郭翰琦同学汇报了在国家济南超算中心的神威超级计算机上新近完成的大规模集合模拟数据耦合场线分析的工作。京都大学Koji Kayamada教授介绍了对海洋渔场可视化的工作。北京大学汪国平教授报告了在移动平台上对大规模地形场景的可视化工作。东北大学王成恩教授报告了在交叉领域发展计算与可视化结合的系统工作,青岛海洋大学董军宇教授关于过程纹理感知特征研究及其在海洋可视化中的应用也在会上进行了介绍。荷兰格罗宁根大学的俞凌云博士报告了一种3D点云可视化的交互选取技术。在可视化业界,并行科技的范瑾介绍了对高性能计算环境运行的可视化研发工作。
“大数据可视化与分析”的部分安排在研讨会的第一天下午。会议请到了来自美国和香港的三位国际专家做主题演讲。美国AT&T实验室的胡一凡研究员是世界知名的图可视化专家,他的报告集中于大规模图的可视化算法和挑战,介绍如何用普通人容易理解的方式来可视化图和文本流中的集群关系。来自纽约大学的IEEE会士Claudio Silva教授认为在大数据时代,可验证的可视化变得更为重要。他还报告了纽约都市大数据可视化的一些实践和成果。香港科技大学的屈华民副教授则认为在大数据时代的一个重要课题是如果面向大众开发一些易用、有效、而且容易产生粘性的可视化工具和平台。他在报告中分析了近20年在公众中产生广泛影响的可视化技术,并针对大数据的特点和中国的国情,预测一些近期内可能取得重大进展的工具和平台。大数据中的许多重要问题来源于领域,因此现场也邀请到了一些领域专家。中国科学院遥感与数字地球研究所龚建华研究员,北京市交通运行协调指挥中心李静总工程师,奇虎360系统研发工程师张卓分别介绍了在地理、交通和网络安全领域大数据的挑战与对可视化的需求。此后,各位可视化领域专家和与会观众一道,以“大数据时代的数据分析挑战与机遇”为主题,开展了热烈的讨论。
在“网络信息可视化与可视分析”部分,来自美国滨州州立大学的张小龙副教授报告了利用树图的可视化方法和具有丰富社会属性的社交网络节点相似性分析。来自中科院软件所的时磊副研究员,讨论了针对大规模网络数据的可视化方法。深圳大学的周虹博士介绍了信息可视化中的边捆绑技术。在应用方面,北京工商大学的陈谊教授介绍了农药残留检测数据的可视分析。“交通数据可视化”也是研讨会的重要部分。来自浙江工业大学的梁荣华教授报告了车辆GPS大数据的可视分析。北京大学的王祖超同学报告了最新被国际可视分析年会IEEE VAST接收的基于出租车轨迹数据的交通拥堵可视分析。此外,在遗迹保护方面,天津大学的张加万教授介绍了对敦煌洞窟壁画风化信息开展的可视分析。
研讨会也关注可视化教育的发展,浙江大学的陈为教授介绍了在数据可视化课程建设的若干实践经历。
会议的内容还包括文本可视化,来自微软亚洲研究院的刘世霞,巫英才,崔炜炜三位研究人员就这一话题进行了系统的报告,介绍了话题演化,竞争等研究课题和相应的成果。
近来新闻和艺术界对可视化产生了巨大的兴趣。在会议的“新闻、可视化与艺术设计”部分,屈华民副教授回顾了香港科技大学和中国美院的联合课程实验,提出了可视化与艺术融合的一些新想法。财新传媒首席技术官黄志敏讨论了境外媒体的数据新闻发展与实践。中华世纪坛数字艺术馆执行馆长杨磊指出通过信息可视化将碎片化离散社会信息组织再现,集结为动态 “社会表情”,再与城市公共空间结合。艺术机构“空间站”创始人付晓东谈到了数据可视化与艺术实践。
作为日本可视化学术界的代表,京都大学教授 Koji Koyamada介绍了日本可视化与可视分析的进展和学术组织的发展。
会议议程还包括海报论文的环节,总共收到来自全国各地的32篇海报。在会议中,每个工作的作者做了一分钟的快速演讲,并在会议期间和与会者进行了充分的交流讨论。
会议最后由北京大学袁晓如研究员做了总结。近年来可视化的研究和社区发展在国内发展迅速,在科学可视化、信息可视化和可视分析各领域都有长足的进步。随着国内科技和经济的进一步发展,以及大数据领域对可视化方法与技术的强烈需求,我们可以预见在不远的将来,可视化以及相关研究将得到更进一步的发展。