Historia berria

DeepSee-k nola laguntzen digun inoiz baino ozeanoetan sakonago ikusten

arabera Oceanography: Everything You Need to Study the Ocean7m2025/01/16

Luzeegia; Irakurri

DeepSee ozeano sakoneko ikerketa ikusteko eta optimizatzeko diseinatutako tresna interaktiboa da, 2D eta 3D datuak integratuz sedimentuen laginketa hobea lortzeko, lagin mugatuen etekin zientifikoa areagotuz eta lan-fluxuak erraztuz.

featured image - DeepSee-k nola laguntzen digun inoiz baino ozeanoetan sakonago ikusten

Egileak:

(1) Adam Coscia, Georgia Institute of Technology, Atlanta, Georgia, AEB ([email protected]);

(2) Haley M. Sapers, Zientzia Geologiko eta Planetarioen Dibisioa, Kaliforniako Teknologia Institutua, Pasadena, Kalifornia, AEB ([email protected]);

(3) Noah Deutsch, Harvard Unibertsitatea Cambridge, Massachusetts, AEB ([email protected]);

(4) Malika Khurana, The New York Times Company, New York, New York, AEB ([email protected]);

(5) John S. Magyar, Zientzia Geologiko eta Planetarioen Dibisioa, Kaliforniako Teknologia Institutua Pasadena, Kalifornia, AEB ([email protected]);

(6) Sergio A. Parra, Zientzia Geologiko eta Planetarioen Dibisioa, California Institute of Technology Pasadena, Kalifornia, AEB ([email protected]);

(7) Daniel R. Utter, [email protected] Zientzia Geologiko eta Planetarioen Dibisioa, California Institute of Technology Pasadena, Kalifornia, AEB ([email protected]);

(8) John S. Magyar, Geologia eta Planetar Zientzien Dibisioa, California Institute of Technology Pasadena, Kalifornia, AEB ([email protected]);

(9) David W. Caress, Monterey Bay Aquarium Research Institute, Moss Landing, Kalifornia, AEB ([email protected]);

(10) Eric J. Martin Jennifer B. Paduan Monterey Bay Aquarium Research Institute, Moss Landing, Kalifornia, AEB ([email protected]);

(11) Jennifer B. Paduan, Monterey Bay Aquarium Research Institute, Moss Landing, Kalifornia, AEB ([email protected]);

(12) Maggie Hendrie, ArtCenter College of Design, Pasadena, Kalifornia, AEB ([email protected]);

(13) Santiago Lombeyda, Kaliforniako Teknologia Institutua, Pasadena, Kalifornia, AEB ([email protected]);

(14) Hillary Mushkin, Kaliforniako Teknologia Institutua, Pasadena, Kalifornia, AEB ([email protected]);

(15) Alex Endert, Georgia Institute of Technology, Atlanta, Georgia, AEB ([email protected]);

(16) Scott Davidoff, Jet Propulsion Laboratory, California Institute of Technology, Pasadena, Kalifornia, AEB ([email protected]);

(17) Victoria J. Umezurtz, Zientzia Geologiko eta Planetarioen Dibisioa, Kaliforniako Teknologia Institutua, Pasadena, Kalifornia, AEB ([email protected]).

Esteken taula

Laburpena eta 1 Sarrera

2 Lotutako lana

3 Metodologia

4 Ozeano sakoneko ekosistema aztertzea eta 4.1 Ozeano sakoneko ikerketa-helburuak

4.2 Lan-fluxua eta datuak

4.3 Diseinu-erronkak eta erabiltzaile-zereginak

5 DeepSea Sistema

5.1 Maparen ikuspegia
5.2 Oinarrizko ikuspegia

5.3 Interpolazio-ikuspegia eta 5.4 Inplementazioa

6 Erabilera-eszenatokiak eta 6.1-a: Gurutzaldiaren aurreko plangintza

6.2 Agertokia: Abiaduran erabakiak hartzea

7 Ebaluazioa eta 7.1 Gurutzaldiaren hedapena

7.2 Adituen elkarrizketak

7.3 Mugak

7.4 Ikasitako ikasgaiak

8 Ondorioak eta etorkizuneko lanak, aitorpenak eta erreferentziak

LABURPENA

Ozeano sakoneko mikrobio-ekosistemak aztertzen dituzten zientzialariek itsas hondotik jasotako sedimentu-lagin kopuru mugatua erabiltzen dute inguruneko bizitzari eusteko ziklo biogeokimiko garrantzitsuak ezaugarritzeko. Hala ere, urruneko ingurune horiek lagintzeko landa-lana egitea garestia eta denbora asko eskatzen du, zientzialariek eremuko guneen laginketa-historia arakatzeko eta lagin berriak hartzeak etekin zientifikoa maximizatzeko aukera ematen duten tresnak behar dituzte. Erabiltzaileari ardaztutako diseinu-azterketa bat egin genuen ikertzaile zientifiko talde batekin DeepSee garatzeko, prozesu biogeokimikoen eta mikrobioen 2D eta 3D interpolazioak testuinguruan ikusten dituen datu interaktibo bat garatzeko, sedimentuen laginketaren historiarekin batera, itsas hondoko 2Dko mapetan gainjarrita. Eremuaren hedapenean eta elkarrizketa kualitatiboetan oinarrituta, DeepSee-k lagin-tamaina mugatuetatik etekin zientifikoa areagotu zuela ikusi genuen, ikerketa-lan-fluxu berriak katalizatzen zituela, datuak partekatzeko epe luzerako kostuak murriztu zituela eta talde-lana eta taldekideen arteko komunikazioa onartzen zuela ikerketa-helburu ezberdinekin.

CCS KONTZEPTUAK

• Gizakian zentratutako informatika → Bistaratzea zientifikoa; Ikusizko analitika; Ikuspegi geografikoa; Bistaratzeko sistemak eta tresnak ; • Informatika aplikatua → Lurraren eta atmosferaren zientziak.

GAKO-HITZAK

Datuen bistaratzea, bistaratze zientifikoa, ikus-analisia, diseinuaren azterketa, ozeano sakonen ikerketa.

ACM erreferentzia formatua:

Adam Coscia, Haley M. Sapers, Noah Deutsch, Malika Khurana, John S. Magyar, Sergio A. Parra, Daniel R. Utter, Rebecca L. Wipfler, David W. Caress, Eric J. Martin, Jennifer B. Paduan, Maggie Hendrie, Santiago Lombeyda, Hillary Mushkin, Alex Endert, Scott Davidoff eta Victoria J. Orphan. 2024. DeepSee: Itsas hondoko ekosistemen dimentsio anitzeko bistaratzeak. Proceedings of the CHI Conference on Human Factors in Computing Systems (CHI '24), 2024ko maiatzaren 11tik 16ra, Honolulu, HI, AEB. ACM, New York, NY, AEB, 16 or. https://doi.org/10.1145/3613904.3642001

1 SARRERA

Azken bi hamarkadetan nabarmen aurreratu da itsaso sakoneko ekosistemen bentikoen esplorazio eta ikerketa, lautada abisal hedagarrietatik hasi eta fisikokimikoki heterogeneoetako muturreko inguruneetaraino. Aurrerapen hauek itsas hondoko mapak eta irudiak autonomoki, sentsazio fisiko-kimikoak, neurketa biologikoak eta laginak artxibatzeko teknologia berrien garapenak sortutako datu kopuru handietatik sortzen dira [31]. Urruneko ekosistema hauen geologia, geokimika, makro- eta mikrobiologiari buruzko diziplina anitzeko taldeen bidez, itsaso sakoneko ikertzaileek 2D mapa topografikoak eta itsas hondoko koloretako fotomosaikoak eskura ditzakete, iturri puntuko hondoko laginaren erlazioa ahalbidetuz. bildumak (adibidez, sedimentuen nukleoak, arroka, animalia eta ur laginak) beren ingurune-testuinguru egokiarekin, zentimetro eta kilometro espazialean eskalak.

Hala ere, laginen kokapen espazialen 2D mapak baliotsuak diren arren, gaur egun eremuak ez ditu 3. dimentsiora zabaltzen diren bisualizazio tresnarik, hau da, itsaspeko hondoan. Honek oinarrizko datuak bistaratzeko hainbat erronka aurkezten ditu laginen datu fisiko-kimiko eta biologiko elkartuak beren testuinguru espazialean aztertzearen inguruan. Laginak sedimentu-nukleoak dira - puntuko datu geoespazialak eta denborazkoak (hau da, dimentsio anitzekoak) ehunka espezie mikrobioz eta parametro fisiko-kimikoz osatutakoak - gutxi hedatuta dauden ehunka metroko itsas hondoan. Ikertzaileek landa-lana egiten dute ozeano sakoneko sedimentu-nukleo horiek biltzeko espedizioetan, lan garestia eta denbora asko eskatzen duena, aldez aurretik plangintza zabala eskatzen duena eta normalean lagin kopuru oso mugatua izaten da. Aurretik laginketa-historia ikusteak hurrengo laginketa non egin erabakitzeko landa-lan garestiak egiten emandako denbora maximizatzen lagun dezake. Gainera, ez dago argi nola aldatu daitezkeen zientzialarien lehendik dauden ikerketa-fluxuak bisualizazio gaitasun berriak sartuz, bai landa-lanaren aurretik planifikatzean, bai lagin berriak biltzen diren heinean erabaki taktikoen hartzerakoan. Gure helburuak hauek dira: sedimentuen nukleoen arteko joera espazialak aztertzeko bistaratze-erronkak konpontzen dituen sistema bat garatzea ingurunearen testuinguruan, sistema zabaltzea ozeano sakoneko landa-lanak egiten dituzten zientzialarien lan-fluxuetan inpaktuak neurtzeko eta bistaratzeko diseinu-gida zabalagoei buruz hausnartzea. landa-laneko espedizioetan jasotako dimentsio anitzeko lagin datuak.

Ozeano sakoneko ekosistemak aztertzen dituen ikertzaile zientifiko talde batekin egindako lankidetza-diseinu-azterketa bat aurkezten dugu [43] (3. atala). Lehenik eta behin haien ikerketa-helburuak, lehendik zeuden lan-fluxuak eta datu-praktikak ezaugarritu genituen, diseinu-erronkak eta erabiltzaile-zereginak (4. atala) sintetizatzera eraman gintuzten zientzialariei ingurunearen testuinguruan nukleoen arteko joera espazialak bistaratzen lagun diezaiekeen sistema baterako, oinarrizko eta mapa-datuak integratzeko. tamaina eta denbora eskala anitzetan interfaze bakarrean, eta etekin zientifikoa areagotu (epe luzerako erabilgarritasuna eta datuen balioa) eskuragarri dauden lagin kopuru mugatutik aurreikusten. lagintu gabeko kokapenetan ikusten ez diren balioak.

Gure zereginen abstrakziotik, DeepSee (1. irudia, 5. atala) garatu genuen, kode irekiko[1], lan-espazio interaktibo bat zientzialariek sedimentuen nukleoaren datuak kargatzeko eta irudiak mapatzeko eta haien laginketa-historia konektatutako hainbat ikuspegitan aldi berean bistaratu ahal izateko. Zentimetro eta kilometroko bereizmenaren arteko itsas hondoko mapa interaktiboak (1A. irudia) aurreko murgilketei buruzko informazioarekin eta bildutako laginekin etiketatuta daude. Mapa hauekin batera, DeepSee-k 2D bistaratzeak erakusten ditu, parametro-gradienteak erakusten dituzten sakoneraren eta laginen arteko espazioan datuen interpolazioen 3D bistaratze interaktiboen arabera (1B. irudia). Datuen interpolazioak denbora errealean exekutatu daitezke, zientzialariek itsas hondoaren azpian "ikusteko" eta balio handiko laginak biltzeko lekurik egokienak zehazteko. Erabakiak hartzen laguntzeko, DeepSee-k mapetan oharrak hartzeko tresnak eskaintzen ditu, aurkikuntzak komunikatzeko eta etorkizuneko murgilketak planifikatzeko erabilgarriak. Azkenik, DeepSee eramangarria da eta ez du Interneterako sarbiderik behar, zientzialariei ahalmena ematen die DeepSee erabiltzeko urruneko inguruneetako landa-espedizioetan.

Gure ikuspegiak mundu errealeko arazo bat ebazteko duen eragina ebaluatzeko, DeepSee ebaluatu dugu diseinu-prozesuan parte hartzen duten kolaboratzaile adituekin (7. atala). Lehenik eta behin, DeepSee-ren hasierako eremuko inplementazioa egin genuen ikerketa-gurutzaldi batean bere gaitasunak probatzeko eta eremuan zein erabiltzaile-zeregin egin ziren ilustratzeko. Ondoren, taldekide bakoitzari elkarrizketa egin genion eta DeepSee-k eragin zuen ozeano sakoneko landa-lanaren ikerketaren inguruko hainbat arloren inguruko hedapenari buruzko iritzia jaso genuen. Hori ikasi genuen:

(1) Fluido-interakzioak [16] eta eskala anitzetan bistaratzen diren datuen agregazioak lagun diezaieke zientzialariei lagin mugatuen itzulera zientifikoa areagotzen, datuei buruzko galderak egiteko modu berriak ahalbidetuz;

(2) 2D eta 3D datuak interfaze berean integratzeak ikerketa-fluxu berriak kataliza ditzake etorkizuneko laginketa-helburu potentzial berriak azaleratuz eta datuak prestatzearen epe luzerako kostua murriztuz; eta

(3) Ikuspegi modularrek zeregin desberdinak eta ikerketa-helburu desberdinak dituzten taldekideei lagun diezaieke zeregin zehatzak konpontzen non eta zein lagin bildu erabakitzen duten bitartean.

Aurkikuntza horietatik abiatuta, etorkizuneko bistaratze sistemak diseinatzeko printzipioak sintetizatu ditugu landa-lanak bultzatutako beste domeinu batzuetan:

(1) Lehenetsi datuen integrazioa erabiltzaile-zeregin gisa diseinatzean, erabiltzaileei eremuan berehala gehitzen diren datuak jarraipena emanez;

(2) Datu fisikoak ingurunearen testuinguruan bistaratu, ezagutzak ulertze eta komunikazio sendoagoa sustatuz;

(3) Konbinatu datu motak mikro eta makro eskalako analisiak zubitzeko, lagin mugatuetan etekin zientifikoa areagotuz; eta

(4) Diseina ezazu bistaratze interaktiboak eredu mentala laguntzeko, zientzialariei prozesu konplexuak ulertzen eta aztertzen lagunduz.

Orokorrean, elkarrekintza fluidoaren, oso integratutako datuen eta bistaratze modularren konbinazioak datuei buruzko informazio sakona eman zuen, ikerlariei espazioari buruzko intuizio sendoagoa eraikitzen lagundu zieten.

ingurumen-laginaren datuen banaketak, azken finean, etorkizuneko laginaren hautaketa informatuagoa erraztuz.

Laburbilduz, lan honen ekarpenak hauek dira: (1) prozesu zientifikoaren karakterizazioa eta ozeano sakoneko ekosistemak bistaratzeko prozesu zientifikoaren karakterizazioa, erabiltzaileak zentratutako diseinu prozesu baten ondoren; (2) DeepSee , etorkizuneko lagin-guneen kokapenak hautatzeko itsas sakoneko sedimentuen laginketaren historia ikusten duen lan-espazio interaktiboa; eta (3) DeepSee zabaldu zuten zientzialariei egindako elkarrizketetan oinarritutako hausnarketak, ikasitako ikasgaiak eta datuen bistaratzeak landa-lanak bultzatutako ikerketa zientifikoari eusteko aprobetxamenduaren inpaktu zabalagoak eztabaidatuz.