Attribution-NonCommercial 4.0 International (CC BY-NC 4.0)Barrios Hernández, Carlos JaimeLaverde Laverde, Rafael Antonio2024-03-0320152024-03-0320152015https://noesis.uis.edu.co/handle/20.500.14071/32598Para comprender la naturaleza los científicos utilizan simulaciones que debido a su grado de complejidad generan un volumen extenso de datos; los cuales no son suficientes para comprender cabalmente los fenómenos y es necesario transformar estos datos científicos y abstractos en visualizaciones para confrontarlos a la realidad representada. En astronomía y astrofísica existen muchos problemas que requieren de esa visualización, como es el caso de la simulación de cascadas de rayos cósmicos; La interacción de un rayo cósmico de alta energía (E > 10GeV ) con la atmósfera produce un fenómeno denominado lluvia atmosférica extendida (EAS, por sus siglas en inglés).Para los rayos cósmicos de mayor energía observados (E > 1011Gev), estas lluvias pueden llegar a contener hasta 1012 partículas en el punto de máximo desarrollo. Seguir la trayectoria y las posibles interacciones o decaimientos de las partículas en la cascada demandan enormes recursos computacionales, dado que implica: alta complejidad, gran volumen de datos a tratar y estrategias eficientes de visualización para la comprensión de fenómeno. Actualmente el grupo Halley3 de la Universidad Industrial de Santander, junto con el proyecto internacional lago4 realizan investigación en astrofísica Solar y astrofísica de rayos cósmicos, apoyándose de simulaciones para la comprobación de datos experimentales. En el presente trabajo de investigación se analizaron e implementaron diferentes alternativas para visualizar conjuntos extensos de datos correspondientes a cascadas de rayos cósmicos generadas por el software de simulación corsika, utilizando recursos de cómputo de alto desempeño, computación distribuida y arquitectura cliente-servidor. Así mismo se analizó la interacción de dicha visualización con plataformas de visualización extendida; y se configuraron los componentes necesarios para lograr dicha interacción. La implementación de las diferentes estrategias, así como el estudio de la segmentación de los datos, y las pruebas realizadas, permitieron generar lineamientos de las estrategias a utilizar para la visualización de conjuntos extensos de datos explotando el paralelismo.application/pdfspahttp://creativecommons.org/licenses/by/4.0/VisualizaciónComputación De Alto Desempeño (Hpc) GpusVisitAstronomíaRayos CósmicosUniversidad Industrial de SantanderTesis/Trabajo de grado - Monografía - PregradoUniversidad Industrial de Santanderhttps://noesis.uis.edu.coVisualizationGpusHpcVisitAstronomyCosmic Raysinfo:eu-repo/semantics/openAccessAtribución-NoComercial-SinDerivadas 4.0 Internacional (CC BY-NC-ND 4.0)