Simulation

Motivation

Durch gesteigerte Anforderungen an die Informationstechnologie wurden immer leistungsfähigere Recheneinheiten entwickelt. Mit diesen ist es heute möglich, komplexe Probleme der realen Welt durch Simulationen zu untersuchen und Lösungen dafür zu finden. Die Modellierung eines Abbildes von realen Problemstellungen mit Hilfe von mathematischen Methoden und deren Abbildung in leistungsfähigen Programmen bilden die Grundlage für den effizienten Einsatz von Simulationstechniken in den verschiedensten Anwendungsfeldern. Durch die Verfeinerung der Modelle werden performantere Rechenressourcen benötigt, die in Zukunft durch Cloud-Infrastrukturen zur Verfügung stehen werden. Damit wird es auch kleineren und mittelständischen Unternehmen ohne große IT-Abteilungen möglich sein, realistische Simulationen durchzuführen. Die Unterstützung von komplexen Simulationen im gesamten Lebenszyklus einer Anwendung — von der mathematischen Modellierung über die effiziente Verwendung und Verwaltung von entfernten Cloud-Ressourcen bis zur Visualisierung von Ergebnissen — ist das Ziel des Clusters Simulation. Dabei soll die „Time-to-Simulation” in Zukunft verkürzt und gleichzeitig die Kosten für Simulationen gesenkt werden.

Methoden und Technologien

Methoden von Prof. Dr. Göttlich (Universität Mannheim):

Die Clusterstruktur im Bereich von Frau Prof. Dr. Göttlich beinhaltet Simulation, Optimierung und Entscheidungsunterstützung sowie Virtual Engineering und Materialflusssysteme.

Methoden von Prof Dr. Gumbel (Hochschule Mannheim):

Entwurf und Implementierung individueller und benutzerfreundlicher Softwaretools für Endanwender, die meist keine Mathematiker oder Informatiker sind, stehen im Fokus des Methodenclusters von Prof. Dr. Gumbel. Weiterhin wird in diesem Bereich die Erweiterung von Standard-Simulationssoftware im Bereich Medizin und Humanbiologie sowie Hybride Simulation untersucht.

Methoden von Prof Dr. Kornmayer (DHBW Mannheim): 

In diesem Methodencluster erfolgt die Integration von Benutzeroberflächen zur Unterstützung von umfangreichen Simulationen in bestehende Entwicklungsumgebungen. Betrachtet werden außerdem die Entwicklung von anbieterunabhängigen und interoperablen Cloud-Schnittstellen sowie Implementierung und Realisierung von e-Science Anwendungen. 

Technologien

Durch die kontinuierliche Weiterentwicklung und Verfeinerung der mathematischen Modelle für Simulationen werden immer leistungsfähigere Rechner benötigt. Früher konnten diese Rechnungen nur innerhalb von speziellen - und damit teuren - Infrastrukturen durchgeführt werden. Cloud-Computing bietet dagegen dem Anwender seit kurzem die Möglichkeit, sich Rechen- und Speicherressourcen beliebiger Größe mit Hilfe des Internets für eine kurze Zeit sehr einfach zu besorgen. Die Durchführung von großen Simulationsrechnungen ohne die Investition in eine eigene Infrastruktur wird damit möglich. Im Simulationscluster steht eine solche Infrastruktur zur Verfügung um die Entwicklung mathematischen Modelle zu fördern. 

Zur Unterstützung des Entwicklungsprozesses von Simulationsrechnungen wird das g-Eclipse-Framework verwendet. Diese Technologie — entstanden aus einem europäischen Forschungsprojekt — basiert auf der weitverbreiteten Eclipse Entwicklungsplattform. Sie ermöglicht die Verwaltung von Cloud-Infrastrukturen unabhängig vom Anbieter. Die Simulationen können direkt aus der Entwicklungsumgebung heraus gestartet werden. 

Weiterhin kann mit g-Eclipse auf die entfernten Daten in der Cloud und auf lokalen Ressourcen zugegriffen werden, um den gesamten Simulationsprozesses zu vereinfachen. Durch die Verwendung von verschiedenen Visualisierungskomponenten können die Ergebnisse der Simulation auch graphisch dargestellt und analysiert werden. 

Die erweiterbare Architektur des g-Eclipse Framework ermöglicht es, Unterstützung für jede Cloud-Infrastruktur zu entwickeln und auch eigene spezielle Benutzeroberflächen zu integrieren. Eine anwendungs- bzw. kundenspezifische Benutzer-Oberfläche für umfangreiche Simulationsrechnungen kann damit kostengünstig und einfach entwickelt werden. 

Anwendungen:

Prof. Dr. Göttlich (Universität Mannheim):

Verschiedene Anwendungsfälle liegen in der Simulation und Optimierung von Materialflussprozessen und der optimalen Personal-Einsatzplanung. Die Evakuierungsplanung für die Betrachtung der Einflüsse eines sich ausbreitenden Gefahrstoffes sowie Simulation von chemotaktischen Bewegungen finden ebenfalls praktische Anwendung.

Prof Dr. Gumbel (Hochschule Mannheim):

Vor allem Anwendungen aus dem medizinischen und humanbiologischen Bereich spielen eine übergeordnete Rolle. Hierbei stehen Simulationen von gesundem und pathologischem Gewebe- und Zellwachstum, zum Beispiel für Krebsmodelle, ebenso im Fokus wie die Unterstützung der Operationsplanung durch Prognose der Leberregeneration bei Leberresektionen aufgrund von Tumoren. Ein weiteres Anwendungsgebiet liegt in der Simulation von Abläufen und Prozessen im Gesundheitswesen, zum Beispiel Optimierung von Behandlungsprozessen im Krankenhaus.

Prof Dr. Kornmayer (DHBW Mannheim): 

Im Mittelpunkt dieses Bereichs steht die Analyse und Entwicklung von äußerst rechenintensiven Simulationen. Dazu zählt beispielsweise die Simulation von kosmischen Luftschauern oder die Abbildung von komplexen Simulationsworkflows auf Cloud-Infrastrukturen.

Serviceangebote

Im Bereich der Erforschung und Entwicklung von Simulationen für die Informationstechnologie bietet der Cluster folgende Serviceangebote an:

  • Individuelle und benutzerfreundliche Softwarelösungen für Endanwender oder Mathematiker/Informatiker basierend auf Standard-Simulationstools (zum Beispiel Matlab und/oder Matlab/Simulink) oder in Eigenentwicklung
  • Integration der Simulationskomponente in bestehende Informationssysteme (anstelle einer Desktop-Anwendung ist auch eine Simulationskomponente in einer Webanwendung denkbar)
  • Verwendung von OpenSource-Komponenten wie z.B. Apache Commons Math oder Weka
  • Datenaufbereitung und -organisation (Entwicklung einer Simulationsdatenbank)