Renderizado Interactivo de Modelos Biológicos Complejos

Renderizar escenas biológicas grandes con información atómica detallada puede ser bastante complicado. Este reto surge principalmente de los límites de memoria en los métodos de renderizado tradicionales. Para superar este problema, presentamos un nuevo método que permite el renderizado interactivo de escenas moleculares masivas usando tecnología avanzada de trazado de rayos. Nuestra técnica hace posible visualizar sistemas biológicos complejos con billones de átomos, asegurando que los usuarios puedan explorar estas escenas de manera libre e interactiva.

#El Reto de la Visualización Molecular

La visualización molecular implica representar modelos atómicos de sistemas biológicos muy pequeños, que a menudo contienen una cantidad enorme de átomos. Por ejemplo, una sola partícula viral, como el SARS-CoV-2, está compuesta por millones de átomos. En representaciones estándar, cada átomo se muestra como una esfera, y el tamaño de la esfera depende de su especie química. Una representación básica para una sola partícula viral requiere una cantidad significativa de memoria, mientras que entidades biológicas más grandes como los glóbulos rojos (RBCs) contienen billones de átomos, necesitando enormes cantidades de memoria para su representación.

A pesar del considerable número de átomos en las estructuras biológicas, hay una naturaleza repetitiva en estos sistemas. La mayoría de los sistemas biológicos se componen principalmente de cuatro elementos químicos: carbono, nitrógeno, oxígeno e hidrógeno. Esta repetición permite una representación eficiente de estas estructuras reutilizando componentes idénticos múltiples veces en una escena.

#Técnica de Instanciación

La instanciación es un enfoque de gráficos por computadora utilizado para renderizar múltiples copias de la misma geometría con poco esfuerzo. En este contexto, el primer objeto es el modelo geométrico, que define la estructura. El segundo objeto, la instancia, actúa como una copia de este modelo geométrico mientras solo mantiene atributos esenciales como posición y rotación. Este método reduce la cantidad de datos almacenados en memoria, permitiendo la visualización de grandes números de estructuras moleculares sin sobrecargar la GPU.

Un solo glóbulo rojo comprende más de 518 millones de instancias de varias estructuras. Aunque rastrear la posición y rotación de cada instancia requiere algo de memoria, los datos generales necesarios pueden ser significativamente menores que almacenar cada detalle atómico explícitamente. Esta técnica se ha adoptado ampliamente en trabajos anteriores de visualización molecular, pero tiene sus limitaciones en cuanto a renderizar todos los detalles debido a las restricciones de memoria.

#Trazado de Rayos y Instanciación

El trazado de rayos ofrece un método natural para usar la instanciación de manera efectiva. En lugar de trabajar con copias transformadas de geometrías, permite el renderizado de una geometría no transformada al simplemente intersectar el rayo con el modelo geométrico original. Este proceso eficiente ayuda a reducir el uso de memoria mientras se mantienen visuales de alta calidad.

En nuestro trabajo, introducimos un método de instanciación multi-nivel para renderizar modelos a gran escala de sistemas biológicos. Los componentes principales de nuestras escenas incluyen mallas de triángulos que definen las formas de las entidades biológicas. Capturamos las características repetitivas de estas entidades a través de un conjunto de azulejos, asignando diferentes azulejos para representar varias estructuras basadas en sus posiciones respectivas. Este enfoque por capas hace posible renderizar sistemas biológicos detallados sin requerimientos excesivos de memoria.

#Mapeo de Shell Adaptativo

Para visualizar las complejas estructuras biológicas de manera efectiva, usamos un enfoque de mapeo de shell adaptativo. El espacio de shell es una capa volumétrica entre una malla base y una malla de desplazamiento, que ayuda a renderizar detalles salientes con precisión. Al ajustar las dimensiones de este shell según las estructuras específicas que se están representando, podemos mostrar de manera eficiente los intrincados detalles de las membranas biológicas.

El espacio de shell adaptativo se genera automáticamente al determinar el tamaño de las moléculas más grandes asociadas con cada triángulo en la malla. Esto asegura una visualización precisa mientras optimiza el uso de memoria. Además, definimos un espacio central, que permite renderizar componentes dentro de los compartimentos biológicos. Al usar un sistema de cuadrícula estructurada, agilizamos el renderizado de componentes solubles sin requerir memoria excesiva.

#Estructuras de Aceleración

Para un rendimiento eficiente en el trazado de rayos, aprovechamos las estructuras de aceleración de GPU. Estas estructuras, integradas en las GPU NVIDIA RTX, permiten un renderizado rápido a través de un sistema de jerarquía de volúmenes delimitadores. Nuestro enfoque expande este concepto en una estructura de árbol de tres niveles que permite un recorrido de rayos más fluido a través de diferentes niveles de detalle.

En el nivel más alto, el nivel micro contiene todas las geometrías principales de la escena. El nivel medio representa las mesoestructuras, mientras que el nivel más bajo incluye las nanoestructuras. Al segmentar la escena en estos niveles, podemos gestionar la memoria de manera eficiente mientras mantenemos visuales de alta calidad durante el proceso de renderizado.

#Proceso de Renderizado

Nuestro método de renderizado implica dos tipos distintos de renderers: uno para el espacio de shell, que se encarga de renderizar las estructuras externas, y otro para el espacio central, que se centra en visualizar los componentes internos.

Cuando un rayo es lanzado al renderer de shell, atraviesa la escena, comprobando las intersecciones con prismas que definen la capa externa de las estructuras biológicas. Si se detecta un impacto, identificamos la mesoestructura correspondiente y calculamos una matriz de transformación para situarla con precisión en la escena.

En el renderer central, el recorrido del rayo avanza a través de las cajas de la cuadrícula interna, comprobando las intersecciones con componentes solubles. Este método nos permite gestionar la memoria de manera eficiente mientras proporcionamos una visualización de alta calidad de sistemas biológicos complejos.

#Gestión de Visibilidad

En sistemas biológicos, donde los modelos están densamente empaquetados, la gestión de visibilidad se vuelve crucial. Al usar estratégicamente planos de recorte, podemos revelar estructuras internas específicas sin abrumar el proceso de renderizado. Esta técnica de recorte nos permite renderizar selectivamente partes de la escena, asegurando claridad en la visualización de elementos biológicos intrincados.

Implementar animación en nuestro sistema introduce complejidad adicional. Sin embargo, abordamos este desafío a través de dos métodos principales: transformando las geometrías proxy para las estructuras biológicas y aplicando movimientos sutiles a las instancias de proteínas. El proceso de animación se puede calcular en los shaders de renderizado sin un impacto significativo en los recursos del sistema.

#Resultados y Discusión

Nuestro enfoque de renderizado propuesto permite la construcción y visualización de modelos biológicos a gran escala de manera efectiva y eficiente. Demostramos la capacidad de renderizar escenas con billones de átomos, mostrando la flexibilidad y rendimiento de nuestro sistema.

Probamos nuestro método en varios modelos biológicos y recopilamos datos sobre rendimiento y consumo de memoria. Nuestros resultados indicaron que el sistema requiere mínima memoria mientras logra velocidades de renderizado interactivas, permitiendo a los usuarios explorar paisajes biológicos complejos en tiempo real.

Al emplear una variedad de azulejos y estructuras, logramos renderizar con éxito escenas detalladas de glóbulos rojos y viriones SARS-CoV-2. Nuestra técnica permite una representación realista de estos modelos mientras preserva el detalle atómico, demostrando una mejora significativa sobre métodos anteriores que luchaban con conjuntos de datos más grandes.

#Direcciones Futuras

Mirando hacia adelante, planeamos extender las capacidades de nuestro sistema en varias áreas clave. Un enfoque es incorporar animaciones e interacciones más complejas para procesos biológicos. Al implementar un marco para crear fotogramas clave e interpolar entre ellos, podemos proporcionar una representación dinámica de las interacciones moleculares.

Además, nuestro objetivo es automatizar la generación de escenas, permitiendo una exploración interminable de entornos biológicos. Integrar las últimas tecnologías y características disponibles en GPUs modernas mejorará aún más el rendimiento del sistema, abriendo caminos para aplicaciones educativas o experiencias de realidad virtual.

Otro aspecto beneficioso a explorar es la implementación de técnicas avanzadas para optimizar aún más el uso de memoria y la velocidad de renderizado. Al adoptar estrategias de la literatura de renderizado de volumen, podríamos mejorar la eficiencia del recorrido de rayos dentro del espacio de shell, llevando a un rendimiento general aún mejor.

En última instancia, nuestros esfuerzos en desarrollar esta técnica de renderizado representan un paso significativo hacia una comprensión y visualización más completa de sistemas biológicos complejos, facilitando que los científicos e investigadores analicen y exploren mundos microscópicos.