Simulation oder die Frage nach dem „Was wäre wenn …?“

Schlägt man im Duden die Bedeutung des Wortes „Simulation“ nach, findet man als ersten Eintrag die Erklärung „vortäuschen“ – also das „So tun als ob“. Liest man jedoch weiter, geht es bei der Simulation aber auch um einen anderen Aspekt. Um die Nachahmung – also das „Was wäre wenn?“. Es geht darum, Vorgänge und Sachverhalte anhand von Modellen nachzubilden oder wirklichkeitsgetreu nachzuahmen. Bereits seit Jahrhunderten werden in den Wissenschaften komplexe Phänomene durch Modelle beschrieben. Simulationen ermöglichen es uns, wichtige Aspekte der so beschriebenen Systeme zu verstehen, Veränderungen vorherzusagen und zu entscheiden, wie solche Systeme zu kontrollieren sind.

Visualisierungen verwandeln die Daten aus Computersimulationen in grafische Darstellungen. Die Informationen der Simulationen lassen sich mithilfe dieser Bilder einfacher interpretieren und analysieren. Visualisierungen veranschaulichen die Simulationsergebnisse.

Was ist ein Modell und was ist eine Simulation?

Ein Modell ist ein vereinfachtes Abbild der Wirklichkeit. 

Simulationen werden auf Grundlage von Modellen durchgeführt. So können verschiedene Szenarien nachgebildet werden, die in der Realität zu teuer oder zu gefährlich sind oder die für das bloße Auge nicht sichtbar sind. Simulationen machen sozusagen das Unsichtbare sichtbar.

Beispiel aus dem Bereich Biologie:
Modell: Virtueller Nachbau des menschliche Gehirns
Simulation: Wie verhält sich das Gehirn bei der Einnahme von bestimmten Medikamenten? Der Transport von Medikamenten kann so beispielsweise sichtbar gemacht werden.

Durch Simulationen werden also Prozesse sichtbar.
Anschauliche Beispiel hierzu findet ihr in der Simulations-Galerie.

Das ist ein Modell einer porösen Struktur aus Silikon (1). Mit diesem Modell können verschiedene Labor-Experimente analog durchgeführt werden. 

Durch dieses Modell kann man zum Beispiel eine Flüssigkeit hindurchfließen lassen. Analoge Experimente (2) sind oftmals sehr teuer. Durch Experimente im Labor entstehen Daten, die dann wiederum für virtuelle Experimente (Modelle und Simulationen) eingesetzt werden können. Simulationen kann man beliebig oft wiederholen, ohne dass enorme Kosten entstehen.

Das ist ein vereinfachtes Modell einer porösen Struktur aus dem analogen Experiment, das am Computer mit einer speziellen Modellierungssoftware nachgebaut wurde. Die grauen Vierecke sind die Festkörper, die schwarze Fläche stellen die Zwischenräume, also die Poren, dar.
Mit diesem Computermodell können virtuelle Experimente – also Simulationen – durchgeführt werden. Forscher*innen nutzen dafür die Daten aus den analogen Experimenten. Mithilfe von Simulationen kann geprüft werden, ob die Daten der analogen Experimente richtig sind.

Was ist Quellcode?

Quellcode ist in Programmiersprache geschriebener Text, der in Zeilen strukturiert ist.

Der Text setzt sich aus verschiedenen Bausteinen zusammen, die zur Formulierung von Befehlen dienen. Eine Simulation wird sozusagen mithilfe des Quellcodes „zusammengebaut“.
Der Quelltext ist wichtig, denn er allein ist verantwortlich dafür, wie eine Simulation nachher aussieht und was sie zeigt. Ist nur ein einziges Zeichen falsch gesetzt, wirkt sich das auf die Simulation aus und sie wird fehlerhaft.

Video 1: DuMuX Coding
Credits: Universität Stuttgart / LH2

Video 2: DuMuX Coding
Credits: Universität Stuttgart / LH2

Holger Steeb, Professor an der Universität Stuttgart und Projektleiter im Sonderforschungsbereich (SFB) 1313 und im Exzellenzclusters SimTech, gibt uns einen Einblick in die Labore, in denen sein Team und er mit porösen Medien experimentieren. Sie untersuchen dort die hydromechanischen Eigenschaften von porösen Materialien, um die Vorgänge innerhalb poröser Medien besser verstehen zu können. So können mathematische Modelle entwickelt werden, die die Grundlage sind für Simulationen und technische Anwendungen. Im „Porous Media Lab” versucht das Team, poröse Medien sozusagen „transparent“ zu machen. Dabei werden mit Hilfe von Computertomographie (CT) hochauflösende Aufnahmen gemacht. Diese CT-Scans erlauben es, den Porenraum sichtbar zu machen und diesen genau zu bestimmen. Auf dieser Grundlage können Wissenschaftler*innen numerische Simulationen erstellen.

Vom Experiment zur Simulation: Wie das „poröse Medium“ Asphalt sichtbar wird.

Vom Experiment zur Simulation
Credits: Universität Stuttgart / Holger Steeb

Sind Löcher im Asphalt? „Löcher“ bezeichnen wir, d.h. Wissenschaftler, die sich mit porösen Medien beschäftigen, auch als sogenannte „Poren“. Die Materialeigenschaften von Asphalt und anderen porösen Medien hängen sehr stark von den Eigenschaften dieser Poren ab. Leider können wir aber die Frage nach den Poreneigenschaften so einfach nicht beantworten, da Asphalt nicht transparent ist und wir daher nicht in das Material „hineinschauen“ können. Um die Frage nach „Löchern im Asphalt“ trotzdem beantworten zu können, verwenden wir röntgentomographische (CT) Methoden, um poröse Medien durchsichtig zu machen und hochauflösend charakterisieren zu können. Daraus gewonnene 3D CT-Aufnahmen bilden für uns anschließend die Grundlage für weitere Simulationen in denen wir die physikalischen Materialeigenschaften von porösen Medien berechnen.

Sieht man sich verschiedene Objekte oder Materialien von „außen“ an, erkennt man die poröse Struktur, die sie gemeinsam haben, mit bloßem Auge oft nicht. Man muss in sie hinein zoomen, um die Festkörper und die Zwischenräume voneinander unterscheiden zu können. Es gibt verschiedene Skalen, auf denen man poröse Medien genauer untersuchen kann.

Es wird grob zwischen der Mikro- und Makro-Skala unterschieden.

Mikroskala: Das ist die Innenansicht, also ein Zoom in das poröse Medium hinein. So wird die poröse Struktur und die Porengeometrie und die Verteilung der Fluid- und Feststoffphasen sichtbar. Probleme, die auf der Mikroskala beschrieben werden können, sind sehr klein.

Makroskala: Die Makroskala (auch Darcy-Skala oder REV-Skala genannt) verwendet gemittelte „Ansichten“, indem Eigenschaften definiert werden, die den mikro-skaligen Effekten entsprechen.

Poröse-Medien-Forschung findet also auf verschiedenen Skalen statt. Erklärt man die verschiedenen Skalen anhand des Beispiels „Erdreich“, sieht es folgendermaßen aus:

Betrachtet man Erde unter dem Mikroskop, erkennt man, dass die einzelnen Erdkörner übereinander-, nebeneinander- oder untereinanderliegen. Hieraus ergibt sich eine poröse Struktur. Die Erdkörner sind die „Festkörper“ und der Hohlraum zwischen den einzelnen Festkörpern ist der „Porenraum“. Dieser ist durchlässig. Durch ihn können Flüssigkeiten oder Gase fließen.

Diese Mikroebene kann im Computer nachgebildet werden. Hierfür wird ein Modell entworfen, das der Realität entspricht. Mit diesem Modell können nun verschiedene Szenarien durchgespielt werden. 

Etwa ein Drittel der Erdoberfläche ist mit Land bedeckt. Davon ist etwas mehr als ein Drittel Agrarfläche (Weideland, Ackerland) und etwa ein Drittel bewaldet. Pflanzen haben einen wesentlichen Anteil am Stoffumsatz in den oberen Bodenschichten und eine wesentliche Rolle im Wasserhaushalt und beim Wasseraustausch zwischen Boden und Atmosphäre. Wasser verdunstet – vor allem tagsüber bei Sonneneinstrahlung – aus kleinen Öffnungen in den Blättern einer Pflanze. Diese Verdunstung erzeugt einen Unterdruck, der dazu führt, dass Flüssigkeit über die Wurzeln aus dem Boden aufgenommen wird und über ein wasserleitendes Gefäßsystem (Xylem) bis in die Blätter transportiert wird. Sowohl der Boden, als auch die Wurzeln selbst sind poröse Medien!
Die Gestalt und der Aufbau des Wurzelsystems unterscheidet sich dabei stark zwischen verschiedenen Pflanzenspezies und mit den Umweltbedingungen (z.B. mit dem Wassergehalt des Bodens).

Manche Pflanzen sondern eine gelartige Substanz von den Wurzeln ab, die die Bodeneingenschaften modifiziert und der Pflanze erlaubt sogar aus sehr trockenen Böden noch Wasser aufzunehmen. Feine Wurzelhaare, die auf der Oberfläche vieler Wurzeln sitzen, spielen vermutlich auch eine Rolle bei der Wasseraufnahme. Durch komplexe Wurzelwerke können Pflanzen auch dafür sorgen, dass das vorhandene Wasser im Boden umverteilt wird. Solche Prozesse können nicht nur in Experimenten, sondern auch durch Computersimulation analysiert werden. Zum Beispiel kann mit einer Simulation die komplexe Interaktion zwischen der direkten Verdunstung an der Bodenoberfläche und der Verdunstung über Pflanzen analysiert werden. Dabei kommt uns zugute, dass man in einer Simulation Prozesse einfach an- und abschalten kann und somit deren Wirkung sowohl isoliert, als auch in Interaktion mit anderen Prozessen beobachten kann. Auf Basis von detaillierten Simulationen von einer oder wenigen Pflanzen, kann dann zum Beispiel entschieden werden, ob solche Prozesse in großskaligen Simulationen, wie Klimasimulationen, berücksichtigt werden müssen oder vernachlässigt werden können.

An der Universität Stuttgart arbeiten wir zusammen mit Kollegen vom Forschungszentrum Jülich an der Entwicklung von Computermodellen für Wasser- und Stofftransport in Böden mit Wurzeln, auch in Kombination mit Wurzelwachstumssimulationen. Diese Modellen sind wichtige Werkzeuge um wissenschaftliche Hypothesen zu überprüfen. Allerdings geht dies nur, wenn die Modelle die eingebauten Prozesse auch möglichst akkurat abbilden. Zum Beispiel überschätzen die meisten existierenden Modelle, bei gegebenem Atmosphärendruck, die Wasseraufnahme in trockenen Böden. Wir untersuchen und verbessern Modelle hinsichtlich solcher Defizite.

Credits: Timo Koch, Universität Stuttgart

Risse und Klüfte sind ein häufig auftretendes Merkmal in geologischen Gesteinsformationen und haben einen sehr großen Einfluss auf deren hydraulische und mechanische Eigenschaften. Zum Beispiel führt das Vorhandensein hochdurchlässiger Klüfte dazu, dass ein ansonsten schwach durchlässiges Material Fließpfade für einen schnellen Transport eines Fluids entlang der Klüfte aufweist. Abgesehen davon bieten die Rissflächen eine Austauschfläche für den Transfer von Masse und/oder Wärme zwischen den Klüften und dem umliegenden Gestein. Dies machen sich diverse geotechnische Anwendungen zunutze, wie zum Beispiel die geothermische Energiegewinnung oder die unkonventionelle Gewinnung von Öl oder Gas aus Schiefergestein.

Die Motivation zur Entwicklung des hier präsentierten Modells enstammt allerdings aus einem Projekt bezüglich der Entsorgung radioaktiver Abfälle. Ein diskutierter Ansatz ist die Entsorgung der Abfälle in unterirdischen Tunnelsystemen innerhalb schwach durchlässigen Tongesteins. Die Idee ist, die Abfälle in Metallkanistern in diese Tunnel einzubringen, wobei das umliegende Gestein als Barriere für den Transport potentiell radioaktiver Substanzen über lange Zeiträume dienen soll. Dieser Transport würde unter Anderem dadurch angetrieben, dass die anaerobe Korrosion der Metallkanister zum Entstehen von Wasserstoffgas und einem damit verbundenen Druckanstieg innerhalb des Tunnels führt. Zudem finden sich in dem die Tunnels umgebenden Gestein Klüfte, die durch deren Bau eingebracht werden.

Die wissenschaftliche Fragestellung lautet nun, in welchem Maße die vorhandenen Klüfte die hydraulischen Eigenschaften des umliegenden Gesteins beeinflussen. Da das Tonmaterial recht weich ist, wird davon ausgegangen, dass sich die Klüfte, durch den Druckanstieg in den Tunnels, aufweiten und dadurch wiederum begünstigend auf den Abbau des Druckanstiegs wirken können. Hierzu sollen experimente an zylindrischen Gesteinsproben stattfinden, die dieses Aufweiten der Klüfte als Funktion des Druckanstiegs quantifizieren sollen.

Das hier vorgestellte Modell soll dabei helfen, diese Experimente besser zu interpretieren und kann außerdem dazu genutzt werden, die Veränderung der hydraulischen Eigenschaften für verschiedene, künstlich erzeugte Gesteinsproben und Rissnetzwerke zu untersuchen. Dies ist in experimentellen untersuchungen nur schwer oder nur unter sehr hohem technischen und finanziellen Aufwand möglich. Das Modell berücksichtigt ein poroelastisches Verhalten des Gesteins, das heißt, es wird die Interaktion zwischen der Strömung durch das Gestein und dessen Verformung modelliert, wobei das Gestein durch ein elastisches Materialgesetz beschrieben wird. Des Weiteren wird die Strömung entlang der Klüfte berücksichtigt, welche als zweidimiensonale Geometrien beschrieben werden, da die Öffnungsweiten in der Regel sehr klein sind im Vergleich zu den Abmessungen der Gesteinsproben. Die Öffnungsweite ist im Modell dann  eine Variable, die auf den Rissflächen definiert ist und welche eine Funktion der Deformation des Gesteins ist.

Dadurch wird der Einfluss der Deformation auf die hydraulischen Eigenschaften der Klüfte, und dadurch letztlich auch auf die hydraulischen Eigenschaften der gesamten Gesteinsprobe, erfasst.

Credits: Universität Stuttgart / Dennis Gläser

Die Magnetresonanztomographie / Kernspintomographie (MRT) ist ein in der Medizin enorm wichtiges und vielfältiges Bildgebungsverfahren. Das Verfahren beruht auf der Resonanz von Wasserstoffatomkernen auf Radiofrequenzsignalen in einem starken Magnetfeld. Das Verfahren ist auch beliebt, weil es ohne belastende Strahlung (wie Rötgenstrahlung) auskommt. Es wird zur Diagnose von Krankheiten und für die Analyse von Struktur und Funktion von Gewebe eingesetzt. MRT ist zum Beispiel essentiell für die Diagnose und Beobachtung von Gehirntumoren, sowie bei der Analyse von neurodegenerativen Krankheiten wie Alzheimer und Parkinson, oder Erkrankungen des zentralen Nervensystems, wie der Multiplen Sklerose. Dort werden auch oft zeitaufgelöste MRT-Verfahren verwendet, bei denen die Ausbreitung eines in die Blutbahn injizierten Kontrastmittels beobachtet wird (Perfusions-MRT).

Warum ist es entscheidend, dass das Gehirn porös ist?
Gehirngewebe besteht, wie die meisten biologischen Gewebe, aus einem Gemisch aus Zellen, Fasern und Flüssigkeit, die sich in den Zellen und im Zellzwischenraum (Porenraum) befindet. Die Zellen werden von Blutgefäßen mit Sauerstoff und Nährstoffen versorgt. Blutgefäße selber bestehen ebenfalls aus Zellen, und auch Blut ist ein Gemisch aus Flüssigkeit und verschiedensten Zellen. Dieser komplexe Aufbau erschwert es das MRT-Signal zu interpretieren.

Wie können Computersimulationen helfen?
Computermodelle bilden die Grundlage für die Bildnachbearbeitung beim Perfusions-MRT. Dabei wird die Kontrastmittelausbreitung und das MRT-Verfahren im Computer simuliert und mit den Bildpunkten verglichen. Daraus lassen sich dann bestimmte Eigenschaften des Gehirngewebe ableiten. Zum Beispiel kann der Blutvolumenanteil abgeschätzt werden, ein wichtiger Indikator in der Beobachtung von Tumoren, aber auch zum Beispiel um den Schaden eines Schlaganfalls abzuschätzen. Einfache Simulationen dauern nur Sekunden und geben Ärtzen sofort wichtige, zusätzliche Informationen als Entscheidungshilfe.

An der Universität Stuttgart arbeiten Forscher*rinnen an der Entwicklung von zukünftigen Simulationstechniken, mit dem Ziel zusätzliche und detailliertere Informationen aus MRT Sequenzen abzuleiten. Mit Computersimulationen versuchen sie zu verstehen, wie sich Kontrastmittel im komplexen Gehirngewebe ausbreitet und wie sich verschiedene Eigenschaften des Gewebes auf das MRT Signal auswirken.

Credits: Timo Koch, Universität Stuttgart

Wenn man heute von Simulationen spricht, sind das fast immer Computersimulationen. Vorgänge oder Objekte werden am Computer nachgebildet und die Realität virtuell rekonstruiert. Durch Abstraktion entsteht ein Modell, an dem Experimente durchgeführt werden. In solchen digitalen Experimenten können einzelne Parameter, mögliche Effekte und Auswirkungen bei verschiedenen Einflüssen virtuell getestet werden. So können wir auch in die Vergangenheit schauen oder in unerreichbare Gegenden gelangen.

Aber ganz ohne Experimente geht es eben auch nicht, denn manchmal liefern Simulationen mehrere verschiedene Erklärungen für ein Phänomen. Dank Simulationen sind aber in diesen Fällen Experimente möglich, die sehr viel zielgerichteter sind.

Computersimulationen sind neben den Experimenten und der Theorie die dritte Säule der Wissenschaft. Sie helfen Wissenschaftlern Zusammenhänge zu erkennen, Wissenslücken aufzudecken und Abläufe zu verstehen.

Das Gehirn als poröses Medium: Simulationen für ein besseres Verständnis von Multipler Sklerose
Credits: Universität Stuttgart / Max Kovalenko

Simulationen sind ein wichtiges Instrument zahlreicher Fachbereiche. Ob in der Meteorologie, der Medizin, dem Maschinenbau, der Physik und Chemie, der Forst- und Landwirtschaft, Sportwissenschaft, Umwelttechnik, Ingenieurwissenschaft oder der Materialforschung – Fortschritt ist heute ohne Simulationen kaum noch denkbar. Aber nicht nur in Wissenschaft und Technik spielen Simulationen eine wichtige Rolle. Auch in Wirtschaft, Politik und den Sozialwissenschaften werden sie immer wichtiger.

Simuliert wird, wenn…

…ein System sehr groß oder sehr klein ist.
Aufgrund der Größe des Weltalls sind dort Experimente oft nur mit hohem Aufwand durchführbar. Auch im Kleinen – im Bereich der Atome und Moleküle – nutzt man häufig Simulationen.

…Experimente zu teuer sind.
Reale Tests zum Beispiel zum Verhalten von Maschinen sind sehr teuer und zeitintensiv. Crashtest-Simulationen sparen Ressourcen und eine Menge Aufwand, weil in der Realität weniger Autos zerstört werden müssen.

… Experimente zu gefährlich wären.
Manche Experimente sind in der Realität viel zu gefährlich. Dazu gehören zum Beispiel Versuche zur Kernschmelze oder zu Vorgängen in unserer Umwelt wie die Speicherung von CO₂ im Boden, die sogenannte CO₂-Sequestrierung. 

… Experimente ethisch nicht vertretbar sind.
In manchen Bereichen verbieten sich Versuche aus ethischen Gründen, etwa in der Medizin oder wegen der Gefährdung anderer. Deshalb trainieren Piloten in ihrer Ausbildung zuerst virtuell an Flugsimulatoren, bevor sie wirklich fliegen.

… das System in der Wirklich noch nicht existiert.
Simulationen liefern auch Vorhersagen über Systeme, die es noch gar nicht gibt. So können die Eigenschaften von neuen Materialien simuliert werden, bevor man sie im Labor herstellt.

… Prozesse sehr schnell oder langsam ablaufen.
Wenn zum Beispiel Galaxien entstehen oder sterben, dauert das viele Millionen Jahre. Die Explosion einer Supernova hingegen geht sehr schnell. In der Computersimulation kann man die Zeit virtuell anpassen.

Visualisierung eines Fahrzeugcrashs
Credits: Universität Stuttgart / VISUS

In welchen Bereichen nutzen wir Simulationen?

Computermodell eines Skelettmuskels
Credits: Universität Stuttgart / Max Kovalenko

Fahr- oder Flugsimulator | Wettervorhersage | Klimasimulationen | Crashtest | Simulation von Fertigungsanlagen | Ausbreitung von Medikamenten im Körper | Ausbreitung von Tumoren im Körper | Simulation geologischer Prozesse | Produktentwicklung | Automobilentwicklung | Urknall | Explosionsverhalten | Entwicklung von Materialien | Wahlvorhersagen | Risikoanalysen | Unternehmensanalysen | Bevölkerungsentwicklungen | Wirkung von Geldmarktinstrumenten | Prognosen im Versicherungswesen | Simulation politischer Reformvorhaben | Simulation von weltweiten Kapital- und Warenströmen im Aktienhandel | Simulation von historischen Ereignissen | Entwicklung von Prothesen | … 

In welchen Disziplinen werden Simulationen eingesetzt?

Bioengineering | Lebensmittelchemie | Chemie | Genetik | Krankheitsforschung | Nanotechnologie | Diagnostik | Biologie | Biotechnologie | Sportwissenschaft | Pharmazie | Medizintechnik | Physik | Verfahrenstechnik | Energietechnik | Maschinelles Lernen | Maschinenbau | Mechatronik | Elektrotechnik | Raumfahrttechnik | Medientechnologie | Bauwesen | Fahrzeugtechnik | Geschichte | Linguistik | Physik | Mathematik | Informatik | Astronomie | Landschaftsökologie | Geodäsie | Klimaforschung | Geologie | Umweltschutz | Erneuerbare Energien | Hydrologie | Wasserwirtschaft | Geodäsie | Raumentwicklung | Architektur | Verfahrenstechnik | …

Und so funktioniert es!
Der Simulationsprozess, erklärt am Beispiel des menschlichen Gangs

Vom realen Prozess zur Computersimulation
Credits: Universität Stuttgart / SimTech / SFB 716

Dieses Video zeigt das Ergebnis einer Simulation, die mithilfe von Datenvisualisierung aufbereitet wurde. Mithilfe von Simulationen können verschiedene Situationen nachgestellt werden, die man im Labor aus Zeit- und Kostengründen nicht beliebig oft wiederholen oder variieren kann. Diese Simulation zeigt, wie die Flüssigkeit durch das poröse Medium hindurchfließt. Es bewegt sich stromlinienförmig um die Festkörper (graue Vierecke) und fließt von links nach rechts.

Die Experten im Bereich Simulation
Wer sind wir?

Den Exzellenzcluster „Daten-Integrierte Simulationswissenschaft“ der Universität Stuttgart gibt es seit dem 1.1.2019. Es wird im Rahmen der deutschen Exzellenzstrategie bis 2026 von der Deutschen Forschungsgemeinschaft (DFG) gefördert. In unserem Cluster, übrigens eins von zwei Exzellenzclustern an der Universität Stuttgart, arbeiten rund 150 Personen in interdisziplinären (also fachübergreifenden) Forscherteams aus sieben Fakultäten der Universität zusammen. Gleichzeitig kümmern wir uns mit unserem Studiengang Simulation Technology, unserem Schülerwettbewerb PlaNeT SimTech und unserer Graduiertenschule um den (wissenschaftlichen) Nachwuchs.

Was tun wir?

Im Fokus unserer Arbeit steht die Integration von Simulations- und Datenwissenschaft. Das heißt wir nutzen das immer größere Angebot an Daten aus den verschiedensten Quellen von Anfang an für unsere Simulationen, um damit ihre Genauigkeit zu verbessern. So können wir unsere Modelle verlässlicher machen und damit zuverlässigere Vorhersagen treffen. Naturwissenschaftliche Grundlagen werden dabei immer berücksichtigt. Die so gewonnenen Erkenntnisse können in so gut wie allen Bereichen genutzt werden: Simulation des Bewegungsapparates, Entwicklung von Prothesen, Materialentwicklung, Auswirkungen von Geothermie-Bohren, Entwicklung patientenspezifischer Medikamente – um nur einige zu nennen.

Dafür ist der Austausch und die Zusammenarbeit mit anderen nationalen und internationalen Forschungseinrichtungen und der Industrie sehr wichtig.

Internationale Kooperationspartner von SimTech
Credits: SimTech / VISUELL 

SimTech-Forschung

Wir betreiben Forschung auf dem Gebiet der Simulations- und Datenwissenschaft. Sie orientiert sich an drei so genannten „Visionary Examples“: Engineered Geosystems, Digitales Menschmodell und Virtuelles Materialdesign. Um diese Visionen Wirklichkeit werden zu lassen, ist es notwendig, Grundlagenmethoden zu entwickeln, die für alle Bereiche anwendbar und damit visionenübergreifend einsetzbar sind. 

Unsere Forschung wird in interdisziplinären (fächerübergreifenden) Projektnetzwerken organisiert

Studiengang „Simulation Technology“

Der interdisziplinäre – also fächerübergreifende – Studiengang Simulation Technology verbindet die Bereiche Mathematik, Ingenieurwissenschaften, Informatik und Naturwissenschaften. Seit 2010 kann man den sechssemestrigen Bachelorstudiengang studieren und seit 2013 seine Ausbildung im Master fortsetzen. Eine hervorragende Grundlage für eine anschließende Promotion. Vielleicht sogar in der Graduiertenschule GS SimTech.

Schülerwettbewerb PlaNeT SimTech

Seit 2015 veranstaltet die SimTech Junior Academy den Schülerwettbewerb PlaNeT SimTech. Probleme lösen aus Naturwissenschaften und Technik ist hier das Motto. Richtig ist, wer in den letzten beiden Jahrgangsstufen des Gymnasiums ist und Spaß an Mathematik, Knobeln, Ingenieurproblemen und Tüfteln hat. Wer im Team die beste Lösung für unsere anspruchsvolle Modellierungsaufgabe findet wie etwa „Wie viel Treibstoff braucht man für eine bemannte Marsmission?“, kann bis zu 500 EUR gewinnen.

Simulationsgalerie

1: Wasseraufnahme durch junge, wachsende Wurzeln

Diese Simulation zeigt das wachsendes Wurzelsystem zweier junger Pflanzen, die Wasser in einem Blumentopf aufnehmen. Der Boden trocknet langsam aus.

Modell: Boden und Wurzel
Simulation: Wassertransport und Wurzelwachstum

Die Wurzeln sind durch braune Röhrenelemente dargestellt. Blauer Boden
bedeutet hoher Wassergehalt, brauner Boden niedriger Wassergehalt.
Zum Vertiefungstext

Was ist Visualierung? Verborgenes sichtbar machen

Computersimulationen haben gewaltige Datenmengen zum Ergebnis. Darin Antworten zu finden gleicht der Suche nach der Nadel im Heuhaufen. Bilder oder Grafiken sind hier unerlässlich. Sie machen sichtbar, was dem Auge sonst verborgen bliebe.

„Wir haben heute eine stetig ansteigende Flut an Daten. Bereits ihre Berechnung und Speicherung ist sehr aufwändig. Daher müssen die Daten entsprechend aufbereitet werden. Genau hier setzt die Visualisierung an.“ Prof. Thomas Ertl, Leiter des Visualisierungsinstituts und Sprecher des Exzellenzclusters EXC 2075 „Daten-Integrierte Simulationswissenschaft“ der Universität Stuttgart.

Visualisierungen verwandeln die Daten aus Computersimulationen in grafische Darstellungen. Oft können Wissenschaftler mit Hilfe dieser Bilder die Informationen in den Daten einfacher interpretieren. Wissenschaftliche Visualisierungen sind meist dreidimensional und interaktiv, das heißt, sie lassen sich von allen Seiten betrachten.

Bei Visualisierungen auf hochauflösenden Großprojektionsleinwänden werden sogar kleinste Details sichtbar, die auf normalen Bildschirmen kaum sichtbar wären. Die Größe der Leinwand vereinfacht es für die Wissenschaftler außerdem, gemeinsam die Daten zu analysieren.

Verborgenes Sichtbar machen: Wie aus Daten Bilder werden.

Das Ergebnis von Computersimulationen sind Datensätze. Immer mehr Details, größere Systeme und längere Zeiträume wollen Experten zahlreicher Disziplinen betrachten, um neue Erkenntnisse zu gewinnen. Antworten in dieser Datenflut zu finden, gleicht zunehmend der Suche einer Nadel im Heuhaufen. Bilder oder Grafiken der abstrakten Informationen sind dazu unerlässlich. Sie machen sichtbar, was dem menschlichen Auge sonst verborgen bliebe.

Die abendliche Wetterkarte, die Navigation im Auto oder die Wahlergebnisse der aktuellen Bundestagswahl – in unserem Alltag zeigen uns oft Bilder, was in aufwändigen Messungen, umfangreichen Datensammlungen oder komplizierten Berechnungen zusammengestellt wurde. Wissenschaftlern und Entwicklern ergeht es nicht anders. Komplexe Informationen oder Prozesse untersuchen sie am einfachsten in grafischen Darstellungen. Doch was muss passieren, damit die Wetterkarte über den Bildschirm flackert oder ein Ingenieur seine Idee am Rechner begutachten kann?

Dank der Visualisierung werden in Computersimulationen erzeugte Datensätze in visuelle Abbildungen umgewandelt. So werden die scheinbar unüberschaubaren Informationen interpretierbar und analysierbar.

Visualisierungen sind meist interaktiv und dreidimensional. So lassen sie sich von allen Seiten betrachten, einzelne Parameter können ein- und ausgeblendet und Besonderheiten hervorgehoben werden. Die Anzeige auf hochauflösenden Großprojektionsleinwänden vermittelt zudem einen umfassenden Eindruck aller Details. Mit interaktiven Echtzeitgrafiken werden konzeptionelle Überlegungen und mögliche Umsetzungsvarianten schon frühzeitig erlebbar.

Schritt für Schritt – Der Visualisierungsprozess

01 Rohdaten

Am Beginn des Visualisierungsprozesses steht eine abstrakte, unüberschaubare Zahlenmenge – die Daten. Nicht immer können alle Informationen grafisch abgebildet werden. Deshalb legen Wissenschaftler fest, was zur Beantwortung einer Frage wichtig ist. Das heißt, die Daten werden gefiltert, so dass nur die für die Analyse relevanten Teile visualisiert werden.

02 Mapping

Für die gefilterten Daten wird nun festgelegt, wie sie grafisch dargestellt werden. Beispielsweise werden Atome meistens als Kugeln visualisiert.

03 Rendering

Die grafische Darstellung der zuvor gewählten Repräsentationen wird berechnet. Außerdem wird der Blickwinkel, aus welchem die Daten dargestellt werden sollen, festgelegt.

04 Finale Visualisierung

Am Ende entsteht ein dreidimensionales, interaktives Abbild, welches für die Analyse der im ersten Schritt ausgewählten Informationen verwendet werden kann.