摘要
科学可视化正从被动观察向主动的、由人工智能辅助的合作方式转变。虽然扩展现实（XR）在理解复杂的三维数据结构方面已被证明非常有用，但传统的虚拟现实（VR）应用程序通常采用僵化、单一用途和模块化的架构。在本文中，我们介绍了ASCRIBE-XR的演变过程：这是一个基于远程计算的虚拟现实平台，已被重新设计成一个动态的、面向服务的生态系统。我们提出了三个核心创新，这些创新使得在使用多模态科学成像时进行沉浸式数据分析变得更加容易、快速和灵活。首先，一个轻量级的Python REST接口将XR逻辑与渲染引擎分离，实现了实时的、可编程的场景定制和按需的数据生成。其次，我们提出了一种“样本目录”（Specimen Catalog）架构，该架构通过便携式元数据而不是硬编码的应用逻辑来描述每个数据集，从而使平台能够广泛应用于从考古学中的异质混凝土和燃料电池膜到生物能源草的根系等截然不同的领域。最后，我们引入了一个由Claude Agent SDK支持的提示驱动层，研究人员可以通过虚拟空间中的自然语言对话来生成、分割和操作体积数据和网格数据。例如，可以使用Segment Anything Model（SAM）等基础模型按需进行零样本分割。通过将人类意图与远程计算相结合，ASCRIBE-XR打破了传统可视化工具的限制，提供了一个高度适应性强的、基于对话的科学探索平台，并支持人类对其进行审核。
