Досліджено цінність процесів симуляцій для дослідницької діяльності та визначено основні причини доцільності проведення експериментів у віртуальному просторі.
За допомогою рушія гри Unity розроблено процеси симуляції в двовимірному та триви- мірному просторах. Використано технології симуляції в двовимірному просторі із застосуванням реакційно-дифузійної моделі Грея – Скотта. Розглянута модель передбачає дослідження системи, в якій відбувається реакція дифузії двох речовин. Побудований на основі цієї моделі програмний продукт дає змогу моделювати візерунок дифузії у режимі реального часу або пришвидшити плин часу в процесах симуляції. Програмний продукт дає змогу конфігурувати основні пара- метри реакції, що уможливить побудову симуляції процесів у будь-яких необхідних речовинах чи системах. Результат візуалізації процесів симуляції можна переглядати в кількох режимах, що дає змогу оцінити різні аспекти досліджуваної реакції в будь-який момент часу, переглядати концентрацію речовин, досліджувати зміни показників концентрації речовини на одиницю часу в кожній точці площини реакції.
Під час створення візуалізації процесів симуляції за допомогою реакційно-дифузійної моделі Грея – Скотта було досліджено можливість застосування до них методу оптимізації за допомогою обчислень з виконанням графічного ядра. Дослідження показало доцільність розпа- ралелювання обчислень задля виконання їх на багатьох потоках графічного адаптера. Кожному пікселю вхідного зображення, на якому подано початковий візерунок нанесення речовин на площину, відведено окремий потік, що сприяє виконанню обчислень показників концентрації, та проаналізовано їх зміни в матеріальній точці площини реакції. Доведено, що кількість запущених обчислювальних потоків повинна дорівнювати кількості пікселів зображення.
Тож реалізована модель візуалізації дифузійних процесів сприяє кращому розумінню і глибшому дослідженню хімічних реакцій синтезу кровотворення, ферментації та бродіння тощо.
Процеси симуляції в тривимірному просторі розглянуто на прикладі поведінки зграї однотипних об’єктів. Комп’ютерно реалізовано процеси уникання зіткнень особин зграї між собою, підтримки спільного напрямку руху, обминання перешкод на шляху. Модуль моніторингу дій зграї управляє не лише поведінкою всього гурту, а й кожної окремої особини. Тож змо- дельована поведінка зграї відображає її реальні дії у природних умовах.
Запропонований підхід до візуалізації процесів симуляції апробовано щодо можливості їх оптимізації за допомогою обчислень на графічному ядрі. Поведінка кожної особини зграї управ- ляється окремим незалежним модулем прийняття рішень і потребує взаємодії з усіма іншими елементами зграї та визначення її впливу на рішення щодо вибору траєкторії руху досліджу- ваним елементом зграї. Для кожної особини зграї графічне ядро виділяє окремий потік для визначення рішення щодо подальшого руху.
- Lammers, K. (2013). Unity Shaders and Effects Cookbook. Packt Publishing. 268 p.
- Doppioslash, C. (2017). Physically Based Shader Development for Unity 2017: Develop Custom Lighting Systems. Apress, 255 .
- Marschner, S., Shirle, P. (2021). Fundamentals of Computer Graphics. V. CRC Press, 716
- Hunz, J. (2013). The Possibilities of Compute Shaders - an Analysis. Universitat Koblenz. 60
- Cosmin-Constantin, M., Ciprian L. (2021). Using Graphics Processing Units and Compute Shaders in Real Time Multimodel Adaptive Robust Control. Electronics, 10, 24–62. DOI: 10.3390/10202462
- Erban, R., Chapman, J. (2020). Stochastic Modelling of Reaction-Diffusion Processes. Cambridge University Press. DOI: 10.1017/9781108628389.
- Gray P., S.K. Scott. (1983). Autocatalytic reactions in the isothermal, continuous stirred tank reactor: Isolas and other forms of multistability. Chemical Engineering Science, 38, 29–43. DOI: 10.1016/0009- 2509(83)80132-8.
- Evans, L. (1998). Partial Differential Equations: Second Edition. American Mathematical Society, 749 p.
- Newell, Alan C.; Whitehead, J. A. (1969). Finite bandwidth, finite amplitude convection. Journal of Fluid Mechanics. Cambridge University Press (CUP), 38, 279–303. DOI: 10.1017/s0022112069000176.
- J Ross, A. Arkin, S. C. Mueller. (1995). Experimental evidence of Turing structures. J. Phys. Chem., 99, 10417–10419. DOI: 10.1021/j100025a051
- Reynolds. C. W. (1982). Computer Animation with Scripts and Actors, Computer Graphics, 16 (3), (ACM SIGGRAPH `82 Proceedings), 289–296. DOI: 10.1145/965145.801293
- Reynolds, C.W. (1987). Flocks, herds and schools: A distributed behavioral model. SIGGRAPH '87: Proceedings of the 14th Annual Conference on Computer Graphics and Interactive Techniques. Association for Computing Machinery, 25–34. DOI: 10.1145/37401.37406.
- Stephens, R. (2019). Essential Algorithms: A Practical Approach to Computer Algorithms Using Python and C#, John Wiley & Sons, 800
- Gille, W. (2020). Particle and Particle Systems Characterization. Small-Angle Scattering (SAS) Applications. CRC Press, 348 p.
- Reeves, W. (1983) Particle Systems-A Technique for Modeling a Class of Fuzzy Objects, ACM Transactions on Graphics, 2, 91–108. DOI:10.1145/357318.357320
- Shaw, E. (1979) Fish in Schools, Natural History, 84 (8), 4046.
- Abelson, H., Sessa, A. (1981). Maneuvering a Three Dimensional Turtle in Turtle Geometry: The Computer as a Medium for Exploring Mathematics, The MIT Press, Cambridge, Massachusetts, 140–159.
- Madarshahian, R., Hemez, F. (2021). Data Science in Engineering, IX, Springer Nature. https://www.codecademy.com/
- Hewitt, C., Atkinson. R. (1977). Parallelism and Synchronization in Actor Systems, ACM Symposium on Principles of Programming Languages, 4, Los Angeles, California, 267–280.
- Yuen, D., Wang, L., Chi X., Johnsson, L., Ge, W., Shi, Y. (2013). GPU Solutions to Multi-scale Problems in Science and Engineering, Springer Science & Business Media. DOI: 10.1007/978-3-642-16405-7_2