نماذج مختلطة غاوسية قائمة على الانفجار للتجسيم السريع وتحليل سلسلة الزمن للبيانات الجزيئية واسعة النطاق

مدفوعًا بالتقدم في الحوسبة الفائقة، أصبحت مقاييس بيانات محاكاة العلوم تنمو بشكل دراماتيكي. في مجالات مثل الكوزمولوجيا، أصبحت بيانات الجزيئات تمثيلًا شائعًا، مع تفوق المحاكاة الحديثة الآن على علامة تريليون جزيء. وبناءً عليه، أصبح التحدي المتمثل في تحليل مثل هذه المجموعات الضخمة بصريًا أكثر إلحاحًا. تتبع عملية التحليل البصري التقليدية عادةً خط أنابيب "ضغط → تخزين → إعادة بناء → تجسيم". ومع ذلك، تعيق هذه العملية مرحلة إعادة البناء التي تستغرق وقتًا طويلًا، مما يعيق التجسيم التفاعلي في الوقت الحقيقي بشكل كبير. علاوة على ذلك، في تحليلات خطوات الوقت المتعدد، تخلق الكمية الضخمة من البيانات المعاد بناؤها عنق زجاجة كبير في المدخلات/المخرجات. في هذا العمل، نستمد إلهامنا من الانفجار ثلاثي الأبعاد القائم على الغاوس، ونضغط بيانات المحاكاة باستخدام نماذج المختلطة الغاوسية (GMMs)، بحيث يتم التعامل مع نوى الغاوس الناتجة على أنها عناصر تجسيم أساسية. طريقتنا تقوم بتجسيم جزيئات بحجم مليار لكل خطوة زمنية في حوالي 32 مللي ثانية، مما يتطلب فقط 645 ميجابايت من ذاكرة GPU لكل خطوة زمنية - أقل بحوالي 20× من حجم البيانات الخام الأصلي البالغ 12 جيجابايت. وهذا يلغي إعادة البناء المكلفة، ويسرع خط أنابيب التحليل البصري، ويتغلب على عنق الزجاجة في المدخلات/المخرجات في تحليل خطوات الوقت المتعدد. تؤكد التجارب الشاملة والمقارنات عبر عدة مجموعات بيانات فعالية طريقتنا.