Journée REIMS 2023
Le Centre Image organise la 2ème journée REIMS (Réalité Et IMmersion en Sciences) le mercredi 18 octobre de 9h à 16h à l’IUT de Reims en Amphi Y3.
L’inscription est gratuite mais obligatoire : Inscrivez-vous ici
Le poster est disponible ici.
Le programme est en cours d’élaboration et peut-être susceptible d’être modifié à tout moment.
Les titres et résumés sont encore non définis.
09h00 – 09h20 : Accueil
09h20 – 09h30 : Mot d’accueil
09h30 – 10h10 : Daniel Meneveaux – ANR DIGITALIS – la 3D pour l’apparence et l’information d’objets du Patrimoine.
10h10 – 10h40 : Olivier Nocent – Réalité étendue et signature motrice : panorama des projets de recherche du laboratoire PSMS
* du projet REVEA (PPR "Sport de très haute performance" dans le cadre des JO de Paris) sur l’entraînement en réalité virtuelle des gymnastes français.
* du projet RAMAu sur l'utilisation de la réalité mixte pour l'amélioration de la motricité chez les enfants souffrant de troubles autistiques.
* d'autres expérimentations préliminaires en réalité virtuelle pour le jonglage, l'aviron, ...
10h40 – 11h00 : Pause
11h00 – 11h40 : Sébastien Erckelbout – Conception d’une application de réalité virtuelle pour l’anatomie dentaire et oro-faciale.
11h40 – 12h10 : Hervé Deleau – VInCI-4D : Visualisation distante de la donnée scientifique
Le projet VINCI-4D fait suite à l’appel à projets « Soutien aux projets et infrastructures de recherche de pointe ». Il est dirigé par le Centre Image et mené en collaboration avec le LICIIS, ROMEO et le laboratoire ICude de l’Université de Strasbourg.
Nous présenterons la réalisation des ‘Work Package’ 1 et 2 au sein de l’infrastructure MESONET sur lequel repose une partie du projet, et dont le but est d’offrir aux chercheurs une solution de visualisation distante et sécurisée de leurs données sur les serveurs MESONET.
12h10–14h00 : Cocktail déjeunatoire
14h00– 14h30 : Hayet Belghit – Dy-SheHeRASADe: Une représentation graphique des feuillets β dans le contexte de dynamique moléculaire.
14h30 – 15h00 : Bernard Riera – Réalité et Immersion : panorama des projets de recherche pour l’Industrie 4.0 du laboratoire CReSTIC
15h00 – 15h30 : Welcome Alexandre Barff – Architecture Out-of-core basée GPU pour de la visualisation interactive de série temporelle AMR.
Dans cette présentation nous détaillerons une approche de scalabilité pour de la visualisation interactive de série temporelle de Maillages à Raffinement Adaptatif (AMR) massives.
Nous pouvons définir une donnée AMR comme un format de quadrillage dynamique de cellules raffinées hiérarchiquement à partir d’un domaine de calcul décrit dans cette étude comme une grille cartésienne régulière.
Cette caractéristique adaptative est essentielle pour suivre des phénomènes évolutifs dépendant du temps et fait du format AMR une représentation essentielle pour la simulation numérique 3D.
Cependant, la visualisation des données de simulation numérique met en évidence un problème critique: l’augmentation significative de l’empreinte mémoire des données générées, qui atteint des pétaoctets, dépassant ainsi largement les capacités mémoire des cartes graphiques les plus récentes.
La question est donc de savoir comment accéder à ces données massives – les séries temporelles AMR en particulier – pour de la visualisation interactive sur un simple poste de travail.
Afin de répondre à cette problématique majeure, nous présentons une architecture out-of-core basée GPU.
Notre proposition est un système de cache basé sur un bricking ad-hoc identifié par une indexation Space-Filling Curve (SFC) et gérée par une table de pagination basée GPU qui charge les données AMR requises à la volée depuis le disque vers la mémoire du GPU.
15h30 – 16h00 : Antoine Thebault – Projet LUCE – Intégration d’un échantillonnage adaptatif dans un moteur de rendu spectral
Les industries tendent de plus en plus à développer des jumeaux numériques afin de simuler précisément et en temps interactif des maquettes virtuelles pour favoriser la prise de décision.
Le prototypage physique d’apparence reste cependant toujours favorisé, pourtant coûteux économiquement, écologiquement et en temps. Si les simulations sont communément acceptées pour les phénomènes physiques, elles restent marginales pour la conception d’apparence. Un frein principal à son intégration reste cependant dans le domaine industriel est majoritairement dû à ses contraintes de temps de simulation.
Pour pallier cette contrainte de temps, nous proposons d’utiliser des méthodes de machine learning sur des moteurs de simulation optique. Notre contribution se concentre principalement sur une répartition adaptative des calculs simulant au mieux les phénomènes lumineux et en minimisant le temps de prototypage.
16h00 : Mot de la fin.