論文の概要: Graphics4Science: Computer Graphics for Scientific Impacts
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2506.15786v1
- Date: Wed, 18 Jun 2025 18:06:58 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-06-23 19:00:04.78461
- Title: Graphics4Science: Computer Graphics for Scientific Impacts
- Title（参考訳）: Graphics4Science: 科学的インパクトのためのコンピュータグラフィックス
- Authors: Peter Yichen Chen, Minghao Guo, Hanspeter Pfister, Ming Lin, William Freeman, Qixing Huang, Han-Wei Shen, Wojciech Matusik,
- Abstract要約: このコースはコンピュータグラフィックスと科学の関係を探求する。
幾何学的推論や物理モデリングといった中核的な手法が,両分野の課題に対処するための帰納的バイアスをもたらすことを示す。
我々は,2つのコミュニティ間の語彙ギャップを埋めることで,科学のモデリング言語としてのグラフィクスを再構築することを目指している。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 69.54528197718207
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Computer graphics, often associated with films, games, and visual effects, has long been a powerful tool for addressing scientific challenges--from its origins in 3D visualization for medical imaging to its role in modern computational modeling and simulation. This course explores the deep and evolving relationship between computer graphics and science, highlighting past achievements, ongoing contributions, and open questions that remain. We show how core methods, such as geometric reasoning and physical modeling, provide inductive biases that help address challenges in both fields, especially in data-scarce settings. To that end, we aim to reframe graphics as a modeling language for science by bridging vocabulary gaps between the two communities. Designed for both newcomers and experts, Graphics4Science invites the graphics community to engage with science, tackle high-impact problems where graphics expertise can make a difference, and contribute to the future of scientific discovery. Additional details are available on the course website: https://graphics4science.github.io
- Abstract（参考訳）: コンピュータグラフィックスは、しばしば映画、ゲーム、視覚効果と関連付けられており、医学画像の3D可視化の起源から、現代の計算モデリングとシミュレーションにおける役割まで、科学的な課題に対処するための強力なツールである。
このコースでは、コンピュータグラフィックスと科学の深い、そして進化する関係を探求し、過去の成果、継続的な貢献、そして残るオープンな疑問を強調している。
我々は、幾何学的推論や物理モデリングといった中核的な手法が、特にデータ・スカース・セッティングにおいて、両方の分野の課題に対処するのに役立つ帰納的バイアスをいかに与えているかを示す。
そこで我々は,2つのコミュニティ間の語彙ギャップを埋めることで,グラフィックを科学のモデリング言語として再編成することを目指している。
Graphics4Scienceは、新参者と専門家の両方のために設計されたもので、グラフィックコミュニティに科学への関与を呼びかけ、グラフィックの専門知識が違いを生じさせるような、インパクトの高い問題に対処し、科学発見の未来に貢献する。
詳細はコースのWebサイト(https://graphics4science.github.io)で確認できる。
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