डीपसी किस तरह से हमें महासागरों में पहले से कहीं अधिक गहराई तक देखने में मदद करता है

लिंक की तालिका

सार और 1 परिचय

2। संबंधित कार्य

3। प्रक्रिया

4 गहरे महासागरीय पारिस्थितिकी तंत्र का अध्ययन और 4.1 गहरे महासागरीय अनुसंधान लक्ष्य

4.2 वर्कफ़्लो और डेटा

4.3 डिज़ाइन चुनौतियाँ और उपयोगकर्ता कार्य

5 डीपसी सिस्टम

• 5.1 मानचित्र दृश्य
• 5.2 कोर दृश्य

5.3 इंटरपोलेशन दृश्य और 5.4 कार्यान्वयन

6 उपयोग परिदृश्य और 6.1 परिदृश्य: क्रूज-पूर्व योजना

• 6.2 परिदृश्य: तत्काल निर्णय लेना

7 मूल्यांकन और 7.1 क्रूज परिनियोजन

7.2 विशेषज्ञ साक्षात्कार

7.3 सीमाएं

7.4 सीखे गए सबक

8 निष्कर्ष और भविष्य के कार्य, आभार और संदर्भ

अमूर्त

गहरे समुद्र के सूक्ष्मजीवी पारिस्थितिकी तंत्रों का अध्ययन करने वाले वैज्ञानिक पर्यावरण में महत्वपूर्ण जीवन-निर्वाह जैव-रासायनिक चक्रों की विशेषता बताने के लिए समुद्र तल से एकत्रित तलछट के नमूनों की सीमित संख्या का उपयोग करते हैं। फिर भी इन अत्यंत दूरस्थ वातावरणों के नमूने लेने के लिए फील्डवर्क करना महंगा और समय लेने वाला दोनों है, जिसके लिए ऐसे उपकरणों की आवश्यकता होती है जो वैज्ञानिकों को फील्ड साइट्स के सैंपलिंग इतिहास का पता लगाने और यह अनुमान लगाने में सक्षम बनाते हैं कि नए नमूने लेने से वैज्ञानिक लाभ अधिकतम होने की संभावना कहाँ है। हमने डीपसी विकसित करने के लिए वैज्ञानिक शोधकर्ताओं की एक टीम के साथ एक सहयोगी, उपयोगकर्ता-केंद्रित डिज़ाइन अध्ययन किया, जो एक इंटरैक्टिव डेटा वर्कस्पेस है जो 2डी सीफ़्लोर मैप्स पर ओवरले किए गए तलछट सैंपलिंग इतिहास के साथ संदर्भ में बायोजियोकेमिकल और माइक्रोबियल प्रक्रियाओं के 2डी और 3डी इंटरपोलेशन को विज़ुअलाइज़ करता है। एक फील्ड परिनियोजन और गुणात्मक साक्षात्कारों के आधार पर, हमने पाया कि डीपसी ने सीमित नमूना आकारों से वैज्ञानिक लाभ बढ़ाया, नए शोध वर्कफ़्लो को उत्प्रेरित किया, डेटा साझा करने की दीर्घकालिक लागतों को कम किया और विविध शोध लक्ष्यों वाले टीम के सदस्यों के बीच टीमवर्क और संचार का समर्थन किया।

सीसीएस अवधारणाएं

• मानव-केंद्रित कंप्यूटिंग → वैज्ञानिक विज़ुअलाइज़ेशन; दृश्य विश्लेषण; भौगोलिक विज़ुअलाइज़ेशन; विज़ुअलाइज़ेशन सिस्टम और उपकरण ; • एप्लाइड कंप्यूटिंग → पृथ्वी और वायुमंडलीय विज्ञान।

कीवर्ड

डेटा विज़ुअलाइज़ेशन, वैज्ञानिक विज़ुअलाइज़ेशन, विज़ुअल एनालिटिक्स, डिज़ाइन अध्ययन, गहरे महासागर अनुसंधान।

ACM संदर्भ प्रारूप:

एडम कोस्किया, हेली एम. सैपर्स, नोआह ड्यूश, मलिका खुराना, जॉन एस. मग्यार, सर्जियो ए. पारा, डैनियल आर. उटर, रेबेका एल. विपफ्लर, डेविड डब्ल्यू. कैरेस, एरिक जे. मार्टिन, जेनिफर बी. पडुआन, मैगी हेंड्री, सैंटियागो लोम्बेडा, हिलेरी मुश्किन, एलेक्स एंडर्ट, स्कॉट डेविडऑफ और विक्टोरिया जे. ऑर्फन। 2024. डीपसी: सीबेड इकोसिस्टम के बहुआयामी दृश्य। कंप्यूटिंग सिस्टम में मानव कारकों पर सीएचआई सम्मेलन की कार्यवाही में (सीएचआई '24), 11-16 मई, 2024, होनोलुलु, HI, यूएसए। एसीएम, न्यूयॉर्क, एनवाई, यूएसए, 16 पृष्ठ। https://doi.org/10.1145/3613904.3642001

1 परिचय

पिछले दो दशकों में गहरे समुद्र के बेंटिक पारिस्थितिकी प्रणालियों पर अन्वेषण और अनुसंधान में काफी प्रगति हुई है, जो विशाल अथाह मैदानों से लेकर हाइड्रोथर्मल वेंट और मीथेन रिसने वाले भौतिक-रासायनिक रूप से विषम चरम वातावरणों तक फैले हुए हैं। ये प्रगति स्वायत्त समुद्र तल मानचित्रण और इमेजिंग, भौतिक-रासायनिक संवेदन, जैविक माप और नमूना अभिलेखीय [31] के लिए नई तकनीकों के विकास से उत्पन्न डेटा की विशाल मात्रा से उत्पन्न होती है। इन दूरस्थ पारिस्थितिकी प्रणालियों के भूविज्ञान, भू-रसायन, मैक्रो- और माइक्रोबायोलॉजी पर पूरक डेटा सेट प्रदान करने वाले वैज्ञानिकों की बहु-विषयक टीमों के माध्यम से, गहरे समुद्र के शोधकर्ता अब समुद्र तल के 2D स्थलाकृतिक मानचित्रों और रंगीन फोटोमोज़ेक तक पहुँच सकते हैं,

हालांकि, नमूनों के स्थानिक स्थानों के 2D मानचित्र मूल्यवान हैं, लेकिन वर्तमान में इस क्षेत्र में विज़ुअलाइज़ेशन टूल की कमी है जो तीसरे आयाम में विस्तारित होते हैं, यानी सबसीफ़्लोर के भीतर। यह उनके स्थानिक संदर्भ के भीतर नमूनों के संबंधित भौतिक-रासायनिक और जैविक डेटा की खोज के आसपास कई मौलिक डेटा विज़ुअलाइज़ेशन चुनौतियों को प्रस्तुत करता है। नमूने तलछट कोर हैं - सैकड़ों माइक्रोबियल प्रजातियों और फिजियो-केमिकल मापदंडों से युक्त बिंदुवार भू-स्थानिक और लौकिक (यानी, बहुआयामी) डेटा - जो समुद्र तल के कई सौ मीटर में बिखरे हुए हैं। शोधकर्ता अभियान के दौरान गहरे समुद्र से इन तलछट कोर को इकट्ठा करने के लिए फील्डवर्क करते हैं, जो एक महंगा और समय लेने वाला कार्य है जिसके लिए पहले से व्यापक योजना की आवश्यकता होती है और आमतौर पर बहुत सीमित संख्या में नमूने मिलते हैं। अगला नमूना कहाँ लेना है यह तय करने के लिए पिछले नमूने के इतिहास को देखने से महंगे फील्डवर्क को संचालित करने में लगने वाले समय को अधिकतम करने में मदद मिल सकती है। इसके अलावा, यह स्पष्ट नहीं है कि वैज्ञानिकों के मौजूदा शोध वर्कफ़्लो नई विज़ुअलाइज़ेशन क्षमताओं को पेश करके कैसे बदल सकते हैं, दोनों फील्डवर्क से पहले की योजना बनाने में और साथ ही नए नमूने एकत्र किए जाने पर क्षेत्र में सामरिक निर्णय लेने में। हमारा लक्ष्य एक ऐसी प्रणाली विकसित करना है जो पर्यावरण के संदर्भ में तलछट कोर के बीच स्थानिक प्रवृत्तियों की खोज में दृश्यीकरण चुनौतियों का समाधान कर सके, गहरे समुद्र में फील्डवर्क करने वाले वैज्ञानिकों के वर्कफ़्लो पर पड़ने वाले प्रभावों को मापने के लिए प्रणाली को तैनात कर सके, तथा फील्डवर्क अभियानों के दौरान एकत्र किए गए बहुआयामी नमूना डेटा को दृश्यमान करने के लिए व्यापक डिजाइन मार्गदर्शन पर विचार कर सके।

हम गहरे समुद्र के पारिस्थितिकी तंत्र का अध्ययन करने वाले वैज्ञानिक शोधकर्ताओं की एक टीम के साथ किए गए एक सहयोगात्मक डिजाइन अध्ययन [43] को प्रस्तुत करते हैं (खंड 3)। हमने सबसे पहले उनके शोध लक्ष्यों, पहले से मौजूद वर्कफ़्लो और डेटा प्रथाओं की विशेषता बताई, जिससे हमें एक ऐसी प्रणाली के लिए डिज़ाइन चुनौतियों और उपयोगकर्ता कार्यों (खंड 4) को संश्लेषित करने में मदद मिली जो वैज्ञानिकों को पर्यावरण के संदर्भ में कोर के बीच स्थानिक प्रवृत्तियों को देखने में मदद कर सकती है, एक ही इंटरफ़ेस में कई आकार और समय के पैमाने पर कोर और मानचित्र डेटा को एकीकृत कर सकती है, और बिना नमूने वाले स्थानों में अदृश्य मूल्यों की भविष्यवाणी करके उपलब्ध सीमित संख्या में नमूनों से वैज्ञानिक रिटर्न (डेटा की दीर्घकालिक उपयोगिता और मूल्य) को बढ़ा सकती है।

हमारे कार्य अमूर्तन से, हमने डीपसी (चित्र 1, खंड 5) विकसित किया, जो वैज्ञानिकों के लिए एक ओपन-सोर्स [1], इंटरैक्टिव कार्यक्षेत्र है, जहाँ वे तलछट कोर डेटा और मानचित्र चित्र अपलोड कर सकते हैं और अपने नमूना इतिहास को एक साथ कई जुड़े दृश्यों में प्रदर्शित कर सकते हैं। सेंटीमीटर और किलोमीटर रिज़ॉल्यूशन (चित्र 1 ए) के बीच समुद्र तल के इंटरैक्टिव मानचित्रों को पिछले गोताखोरी के साथ-साथ एकत्र किए गए नमूनों के बारे में जानकारी के साथ लेबल किया गया है। इन मानचित्रों के साथ, डीपसी 2 डी विज़ुअलाइज़ेशन प्रदर्शित करता है जो गहराई के एक फ़ंक्शन के रूप में पैरामीटर ग्रेडिएंट दिखाते हैं और नमूनों के बीच अंतरिक्ष में डेटा इंटरपोलेशन के इंटरैक्टिव 3 डी विज़ुअलाइज़ेशन (चित्र 1 बी)। डेटा इंटरपोलेशन को वास्तविक समय में चलाया जा सकता है, जिससे वैज्ञानिक समुद्र तल के नीचे "देख" सकते हैं और उच्च-मूल्य के नमूने एकत्र करने के लिए सबसे संभावित स्थानों को निर्धारित कर सकते हैं। निर्णय लेने में सहायता के लिए, डीपसी नोट्स लेने के लिए मानचित्रों पर एनोटेशन टूल प्रदान करता है, जो निष्कर्षों को संप्रेषित करने और भविष्य के गोता लगाने की योजना बनाने के लिए उपयोगी है। अंत में, डीपसी पोर्टेबल है और इसके लिए इंटरनेट एक्सेस की आवश्यकता नहीं है, जिससे वैज्ञानिक दूरस्थ वातावरण में क्षेत्र अभियानों पर डीपसी का उपयोग करने में सक्षम होते हैं।

वास्तविक दुनिया की समस्या को हल करने पर हमारे दृष्टिकोण के प्रभाव का आकलन करने के लिए, हमने डिज़ाइन प्रक्रिया में शामिल उन्हीं विशेषज्ञ सहयोगियों के साथ डीपसी का मूल्यांकन किया (अनुभाग 7)। सबसे पहले, हमने डीपसी की क्षमताओं का परीक्षण करने और यह दर्शाने के लिए कि क्षेत्र में कौन से उपयोगकर्ता कार्य पूरे किए गए, एक शोध क्रूज पर डीपसी की प्रारंभिक फील्ड तैनाती की। फिर, हमने प्रत्येक टीम के सदस्य का साक्षात्कार लिया और डीपसी द्वारा प्रभावित गहरे समुद्र के फील्डवर्क अनुसंधान के कई क्षेत्रों में तैनाती पर प्रतिक्रिया एकत्र की। हमने सीखा कि:

(1) द्रव संपर्क [16] और कई पैमानों पर देखे गए डेटा का एकत्रीकरण वैज्ञानिकों को डेटा के बारे में सवाल पूछने के नए तरीकों को सक्षम करके सीमित नमूनों के वैज्ञानिक रिटर्न को बढ़ाने में मदद कर सकता है;

(2) एक ही इंटरफ़ेस में 2D और 3D डेटा को एकीकृत करने से भविष्य के नमूने के लिए नए संभावित लक्ष्य सामने लाकर और डेटा तैयार करने की दीर्घकालिक लागत को कम करके नए शोध वर्कफ़्लो को उत्प्रेरित किया जा सकता है; तथा

(3) मॉड्यूलर विज़ुअलाइज़ेशन विभिन्न भूमिकाओं और विविध अनुसंधान लक्ष्यों वाले टीम के सदस्यों को विशिष्ट कार्यों को हल करने में मदद कर सकता है क्योंकि वे निर्णय लेते हैं कि कहाँ और कौन से नमूने एकत्र करने हैं।

इन निष्कर्षों से, हमने अन्य फील्डवर्क-संचालित डोमेन में भविष्य के विज़ुअलाइज़ेशन सिस्टम को डिजाइन करने के लिए सिद्धांतों को संश्लेषित किया:

(1) डिजाइन करते समय उपयोगकर्ता कार्य के रूप में डेटा एकीकरण को प्राथमिकता दें, जिससे उपयोगकर्ताओं को फ़ील्ड में जोड़े जा रहे डेटा को ट्रैक करने में मदद मिले;

(2) पर्यावरण के संदर्भ में भौतिक डेटा की कल्पना करना, अंतर्दृष्टि की मजबूत समझ और संचार को बढ़ावा देना;

(3) सूक्ष्म और स्थूल पैमाने पर विश्लेषण को जोड़ने के लिए डेटा प्रकारों को संयोजित करें, जिससे सीमित नमूनों पर वैज्ञानिक लाभ बढ़े; तथा

(4) मानसिक मॉडलिंग में सहायता के लिए इंटरैक्टिव विज़ुअलाइज़ेशन डिज़ाइन करें, जिससे वैज्ञानिकों को जटिल प्रक्रियाओं को समझने और उनका पता लगाने में मदद मिले

कुल मिलाकर, द्रव अंतःक्रिया, सुदृढ़ रूप से एकीकृत डेटा और मॉड्यूलर विज़ुअलाइज़ेशन के संयोजन ने डेटा में गहरी अंतर्दृष्टि प्रदान की, जिससे शोधकर्ताओं को स्थानिक के बारे में अधिक मजबूत अंतर्ज्ञान बनाने में मदद मिली।

पर्यावरणीय नमूना डेटा का वितरण, अंततः अधिक सूचित भविष्य के नमूना चयन की सुविधा प्रदान करता है।

संक्षेप में, इस पत्र के योगदान हैं: (1) उपयोगकर्ता-केंद्रित डिजाइन प्रक्रिया के बाद गहरे समुद्र के पारिस्थितिक तंत्रों को देखने के लिए वैज्ञानिक प्रक्रिया और डिजाइन विचारों की विशेषता; (2) डीपसी , एक इंटरैक्टिव कार्यक्षेत्र जो भविष्य के नमूना साइट स्थानों को चुनने के लिए गहरे समुद्र तलछट नमूने के इतिहास को देखता है; और (3) डीपसी को तैनात करने वाले वैज्ञानिकों के साथ साक्षात्कार के आधार पर प्रतिबिंब, सीखे गए सबक और फील्डवर्क-संचालित वैज्ञानिक अनुसंधान का समर्थन करने के लिए डेटा विज़ुअलाइज़ेशन का लाभ उठाने के व्यापक प्रभावों पर चर्चा करते हैं।

[1] डीपसी कोड: https://github.com/orphanlab/DeepSee