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Neuroscientists want to inspect the data their simulations are producing while these are still running. This will on the one hand save them time waiting for results and therefore insight. On the other, it will allow for more efficient use of CPU time if the simulations are being run on supercomputers. If they had access to the data being generated, neuroscientists could monitor it and take counter-actions, e.g., parameter adjustments, should the simulation deviate too much from in-vivo observations or get stuck.
As a first step toward this goal, we devise an in situ pipeline tailored to the neuroscientific use case. It is capable of recording and transferring simulation data to an analysis/visualization process, while the simulation is still running. The developed libraries are made publicly available as open source projects. We provide a proof-of-concept integration, coupling the neuronal simulator NEST to basic 2D and 3D visualization.
In Kollaboration mit dem Fachbereich Maschinenbau wurde eine prototypische Lösung zur Visualisierung der Interaktion zwischen Mensch und Maschine bei kooperativen Arbeiten entwickelt. Der Prototyp wurde in der Programmiersprache C++ auf Basis der Unreal Engine 4 realisiert und soll als Grundlage für weitere Forschungen im Bereich der Mensch-Roboter-Kollaboration dienen. Zur Echtzeitsimulation der Maschinen wurde eine Anbindung basierend auf dem Protokoll OPC UA integriert, sodass eine Kopplung mit Enterprise-Applikationen wie Siemens NX MCD und ABB RobotStudio möglich ist. Für eine realitätsgetreue Darstellung können die Maschinen in der virtuellen Realität abgebildet werden. Die Visualisierung eines Menschen erfolgt durch Einbindung der Microsoft Azure Kinect, wodurch eine Person durch eine farbliche Punktwolke oder ein Skelett angezeigt werden kann.
