Astrophysique

Le Dr Alexei Razoumov crée des modèles numériques en trois dimensions de la formation des galaxies, des supernovas et d’autres phénomènes.

Astrophysics research Compute Canada

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Researcher Alexei Razoumov

Dr. Alexei Razoumov
Coordonnateur de la visualisation, WestGrid

Secteur de recherche

M. Razoumov se spécialise en astrophysique informatique. Dans le cadre de son travail, il recourt à l’infrastructure de Calcul Canada pour créer des modèles numériques tridimensionnels de la formation des galaxies, de supernovas et d’autres phénomènes. Avant de se joindre à l’équipe de WestGrid, en 2014, il a œuvré cinq ans à titre d’analyste en CIP chez SHARCNET, y aidant les chercheurs de diverses disciplines à se servir de grosses grappes d’ordinateurs.

Utilité pour les autres secteurs

M. Razoumov use de son savoir­faire dans la conversion des jeux volumineux de données en « illustrations » en trois dimensions pour prêter main­forte aux utilisateurs de Calcul Canada dans d’autres domaines. Les spécialistes de la science des matériaux, par exemple, font de plus en plus appel à la visualisation sur ordinateur pour comprendre les phénomènes physiques de l’échelle du mètre à celle du micron qui exercent des contraintes sur les matériaux dont sont fabriqués les ailes d’avion ou les ponts.

 

La science engendre une masse colossale de données sur des milliers de choses, que ce soient les prévisions météorologiques, l’évolution des océans ou la recherche de galaxies lointaines. Comment les outils de visualisation aident­ils les chercheurs à rendre intelligible une quantité aussi phénoménale d’information et à en optimiser l’exploitation?

La visualisation, c’est donner aux chiffre une forme visuelle que les gens saisiront facilement. Quand vous avez un milliard de relevés de capteurs mesurant les changements que subissent les courants océaniques, il faut trouver une façon d’en extraire le sens. Grâce aux outils de visualisation, les chercheurs peuvent analyser interactivement d’importants ensembles de données sans être ensevelis sous cette masse d’informations. Ces données peuvent provenir de mesures effectuées ou de simulations numériques. En astrophysique numérique, mon domaine de spécialisation, par exemple, nous n’avions ni les outils ni la puissance de calcul nécessaires pour modéliser pareille quantité de données il y a 25 ans. Pour répondre aux grandes questions que se pose la science, par exemple comment les premières générations d’étoiles nées il y a environ 12 milliards d’années ont dispersé les éléments lourds (à savoir, le carbone, le silicium et l’oxygène) dans la galaxie, ce qui a permis la formation des premières planètes, nous devons analyser ces modèles et voir en relief comment les éléments lourds se sont disséminés.

À quoi ressemblent ces visualisations?
Elles font penser à Google Earth, qui permet d’interagir avec un objet et de grossir une région qu’on souhaite voir de plus près. Les techniques avancées de visualisation permettent aussi d’explorer les données en trois dimensions : on peut faire tourner le jeu de données à la verticale et à l’horizontale, changer d’angle de vue, traverser l’amas et activer ou désactiver diverses fonctions et variables.

Qu’y a­t­il de si fantastique là­dedans, comparativement à ce que les chercheurs faisaient dans le passé?L’enthousiasme vient du fait qu’on se penche sur les vrais résultats scientifiques, pas uniquement sur des chiffres. On s’attaque à des phénomènes complexes qu’on peut analyser et présenter visuellement d’une manière très intéressante, qui a un sens.

De quelle façon aidez­vous les chercheurs d’autres disciplines à se servir des outils et des technologies de visualisation en tant que coordonnateur de la visualisation chez WestGrid?
Mon travail consiste à les aider à trouver les bons outils de visualisation, à leur apprendre à importer les données et à utiliser ces outils, ainsi qu’à adapter l’échelle à laquelle ces outils travaillent pour analyser de vastes jeux de données sur les systèmes de WestGrid. Dans de nombreux domaines, il est capital de visualiser les données pour répondre aux importantes questions qu’on se pose, qu’il s’agisse d’océanographie ou de sciences atmosphériques, voire d’imagerie médicale, sans oublier la physique, la biologie et la chimie. Depuis peu, on s’intéresse aussi de plus en plus à la visualisation des informations et à l’analyse visuelle des problèmes en linguistique et dans d’autres secteurs des sciences sociales numériques.

L’infrastructure de Calcul Canada est­elle indispensable pour utiliser de tels outils?
Certes, on pourrait se servir des outils de visualisation sur son ordinateur portable ou sur un poste de travail, mais on ne pourrait les appliquer à un très grand jeu de données multidimensionnelles. Sans Calcul Canada, générer puis analyser de tels ensembles de données serait inimaginable, tout simplement parce qu’un ordinateur ne possède ni la mémoire suffisante ni des processeurs assez puissants pour cela. Une grande simulation recourra typiquement à des dizaines de milliers de processeurs et visualiser pareil modèle exigerait d’autres ressources qu’un simple ordinateur personnel.

En quoi consiste l’aide que vous procurez aux chercheurs et à leur équipe?
Je communique avec les gens qui utilisent beaucoup WestGrid pour déterminer ce dont ils ont besoin sur le plan de la visualisation et leur suggérer des façons d’extraire des illustrations intéressantes à partir de simulations complexes. Certains utilisent toujours des outils de visualisation datant d’il y a dix ou quinze ans, sur leur portable. Je leur signale les outils actuellement disponibles et l’utilité de s’attaquer à des problèmes de plus grande envergure en passant à l’échelon supérieur.

Qu’apporteront ces outils de visualisation de pointe aux étudiants des cycles supérieurs et à ceux qui entreprennent des études postdoctorales? Leur permettront­ils de trouver plus facilement un emploi?
Ceux qui apprennent à se servir d’un outil de ce genre pour résoudre un problème scientifique n’éprouveront aucun mal à l’utiliser pour résoudre un problème technique au sujet duquel il y a surabondance de données. Ces outils sont en quelque sorte agnostiques : ils s’appliquent à une multitude de disciplines.

Les chercheurs canadiens utilisent­ils beaucoup les outils de visualisation comparativement à leurs collègues de l’étranger?
Nous accusons du retard dans une certaine mesure. Lorsqu’on assiste à un colloque sur les superordinateurs aux États­Unis, par exemple, on se rend compte que presque tous les projets recourant à la visualisation avancée sont américains, européens ou asiatiques. La situation commence à changer, car quelques projets canadiens font appel à de vastes jeux de données, mais, dans l’ensemble, les grandes visualisations sont le fait de chercheurs d’autres pays.

Dans ce cas, comment faire savoir que de telles ressources sont disponibles par le biais de Calcul Canada?
C’est précisément mon travail. Je vais commencer par entrer en contact avec les équipes de recherche qui recourent déjà beaucoup à Calcul Canada pour leurs opérations informatiques ou qui exploitent une masse de données volumineuse sur leurs propres ordinateurs. J’aimerais créer une présentation en ligne pour montrer les grandes visualisations sur lesquelles nous avons travaillé jusqu’à maintenant et illustrer ce qu’il est possible de réaliser. Selon moi, la décennie qui vient en sera une formidable pour la visualisation et la recherche au Canada.

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