Marie-Paule Cani
Marie-Paule Cani ist Professorin für Informatik an der Ecole Polytechnique (IP-Paris, Frankreich). Der Schwerpunkt ihrer Forschung liegt auf 3D-Modellierung und -Animation, mit Beiträgen zu impliziten Oberflächen, adaptiven Simulationsmethoden und interaktiven Naturphänomenen. Zuletzt erforschte sie neue Methoden zur Erstellung virtueller Szenen, bei denen sie intelligente 3D-Modelle über gestengesteuerte Schnittstellen entwickelte. 2011 wurde sie mit dem Eurographics Outstanding Technical Contributions Award ausgezeichnet, 2017 war sie Vorsitzende des Siggraph Technical Papers Chair, 2019 trat sie der Siggraph Academy und der französischen Akademie der Wissenschaften bei. 2022 wurde sie zudem mit dem Eurographics Distinguished Career Award und dem Kunii Award gewürdigt.
Visuelle Darstellungen spielen in der Wissenschaft eine wesentliche Rolle, da sie die Intuition fördern und die Kommunikation erleichtern. Zwar haben sich die seit Jahrhunderten verwendeten 2D-Skizzen in den letzten Jahren zu 3D-Inhalten weiterentwickelt, doch letztere sind im Allgemeinen nicht reaktionsfähig: Sie ermöglichen es den Wissenschaftlerinnen und Wissenschaftlern nicht, mit ihren Modellen zu interagieren, Hypothesen spontan zu ändern und ihre Auswirkungen zu testen. In diesem Vortrag wird die Verwendung von intelligenten 3D-Environments als visuelle Testumgebung für die Wissenschaft vorgestellt. Dabei wird gezeigt, dass eine Kombination aus effizienten Verfahrensmodellen, die auf Erfahrungswissen, expressiven Benutzeroberflächen und leichten Lernmechanismen basieren, dazu beitragen kann, dieses Ziel zu erreichen. Beispiele reichen von der Modellierung von erodierenden Bergen, welche geologische Kenntnisse zum Ausdruck bringen, bis hin zur Unterstützung von Archäolog:innen bei der Erforschung vergangener Ökosysteme mit Flora und animierter Fauna.
Eduard Gröller
Eduard Gröller ist Professor am Institut für Visual Computing & Human-Centered Technology (VC&HCT) der TU Wien, wo er den Forschungsbereich für Computergrafik leitet. Er ist wissenschaftlicher Impulsgeber und Key Researcher des VRVis Forschungszentrums. Das Zentrum beschäftigt sich mit angewandter Forschung in den Bereichen Visualisierung, Rendering und visuelle Analyse. Weiters ist Dr. Gröller außerordentlicher Professor für Informatik an der Universität Bergen, Norwegen. Zu seinen Forschungsinteressen zählen Computergrafik, Visualisierung und Visual Computing. Seit 2009 ist er Fellow der Eurographics Association. Außerdem wurde Dr. Gröller mit dem Eurographics 2015 Outstanding Technical Contributions Award sowie mit dem IEEE VGTC 2019 Technical Achievement Award ausgezeichnet.
Skalierbare interaktive visuelle Analyse kombiniert computergestützte, interaktive, visuelle Darstellungen von (abstrakten) Daten mit automatischen Techniken, um die Kognition zu fördern und die Modellierung zu erleichtern. Der Vortrag beginnt mit der Formulierung provokanter Thesen, die zum Nachdenken anregen. In den letzten Jahren hat die Komplexität von Daten in Bezug auf Umfang, Wahrheitsgehalt, Geschwindigkeit und Vielfalt erheblich zugenommen. Dies ist sowohl auf neue Datenquellen als auch auf die Verfügbarkeit von Unsicherheits-, Fehler- und Toleranzinformationen zurückzuführen. Anstelle einzelner Objekte werden ganze Mengen, Sammlungen und Ensembles visuell untersucht. Es besteht ein Bedarf an visueller Analyse und Modellierung sowie an vergleichender Visualisierung, quantitativen Visualisierungen, skalierbaren Visualisierungen und verknüpften/integrierten Ansichten. Die Konzepte werden anhand verschiedener Beispiele aus den Bereichen skalierbare Visualisierung, Unsicherheitsvisualisierung, geführte Interaktion und immersive Analytik erläutert. Der Vortrag wird auf die anfänglichen provokativen Thesen zurückkommen und zukünftige Forschungsrichtungen im Bereich der skalierbaren interaktiven visuellen Analyse skizzieren, z.B. Modellitics, Biologisierung der digitalen Welt, Zaten (Zukünftige Daten), immersive Analytik, selbstadaptive selbsterklärende Analyse.
Ming C. Lin
Ming C. Lin erhielt ihren B.S.-, M.S.- und Ph.D.-Abschluss in Elektrotechnik und Informatik von der University of California, Berkeley. Sie ist Distinguished University Professor, Dr. Barry Mersky und Capital One E-Nnovate Endowed Professor und ehemalige Elizabeth Stevinson Iribe Chair of Computer Science an der University of Maryland at College Park (2018-2022). Außerdem ist sie John R. & Louise S. Parker Distinguished Professor Emerita of Computer Science an der University of North Carolina (UNC) - Chapel Hill und war Distinguished Honorary Professor (Yangtze Scholar) an der Tsinghua University in China und der University of Sydney in Australien. Ming C. Lin erhielt zahlreiche Ehrungen und Auszeichnungen, darunter den NSF Young Faculty Career Award, den Honda Research Initiation Award, den UNC/IBM Junior Faculty Development Award und den Hettleman Award for Scholarly Achievements, den Beverly W. Long Distinguished Term Professor, den IEEE VGTC VR Technical Achievement Award, den Washington Academy of Sciences Distinguished Career Award und 13 Best Paper Awards. Sie ist Fellow der National Academy of Inventors, ACM, IEEE, Eurographics, ACM SIGGRAPH Academy und IEEE VR Academy. Ihre Forschungsinteressen umfassen Computergrafik, Robotik und Mensch-Computer-Interaktion (HCI) mit den Schwerpunkten physikbasierte Modellierung, Sound-Rendering, Haptik, algorithmische Robotik, virtuelle Umgebungen, interaktive Techniken, geometrische Berechnungen und verteilte interaktive Simulation. Sie ist (Co-)Autorin von mehr als 300 begutachteten wissenschaftlichen Veröffentlichungen und Mitherausgeberin/Autorin von vier Büchern.
Keynote: Building and Interacting with Digital Twins in the Metaverse
Das Metaverse ist ein gemeinsamer, immersiver Raum, der die physische und die digitale Welt miteinander verbindet und es uns ermöglicht, das Leben auf eine neue Weise zu erleben, die sonst nicht möglich wäre. Die Keynote gibt einen Einblick über die Forschung, die notwendig ist, um das Metaverse zu konstruieren als auch mit digitalen Zwillingen zu interagieren. Der Vortrag bietet einen Überblick über die jüngsten Fortschritte bei der Integration klassischer modellbasierter Methoden und statistischer Lerntechniken, um die Herausforderungen bei der Rekonstruktion der physischen Realität aus verschiedenen Formen von Daten und bei der Interaktion mit dem Metaverse zu bewältigen. Diese Ansätze bieten neue Einsichten für das Verständnis komplexer kollektiver Verhaltensweisen, die Entwicklung besserer Modelle für komplexe dynamische Systeme auf der Grundlage erfasster Daten, die eine effektivere Gestaltung und Automatisierung sowie Verbesserung des Gesundheitswesens, des elektronischen Handels, der Bildung und vieles mehr ermöglichen. Abschließend geht der Vortrag auf mögliche zukünftige Richtungen und offene Probleme ein.
Anders Ynnerman
Professor Anders Ynnerman absolvierte ein PhD-Studium der Physik an der Universität Göteborg, Schweden. In den frühen 90er Jahren war er an der Universität Oxford (UK) und der Vanderbilt University (USA) tätig. Seit 1999 hat er den Lehrstuhl für wissenschaftliche Visualisierung an der Universität Linköping inne und ist Direktor des Norrköping Visualization Center C. Ynnerman ist Mitglied der Schwedischen Königlichen Akademie der Ingenieurwissenschaften und der Königlichen Schwedischen Akademie der Wissenschaften. Im Jahr 2007 wurde er mit dem Akzo-Nobelpreis für Wissenschaft ausgezeichnet, 2010 erhielt er den Schwedischen Knowledge Award für die Dissemination wissenschaftlicher Erkenntnisse in der Öffentlichkeit. 2017 folgte die Auszeichnung mit der Königsmedaille für seine wissenschaftlichen Verdienste sowie 2018 die Verleihung des IEEE VGTC Technical Achievement Award.
Keynote: Exploranation – Creating Visual Bridges between Researchers and the General Public
Dieser Vortrag nimmt seinen Ausgangspunkt in der laufenden Konvergenz von explorativen und erklärenden Visualisierungsparadigmen zu "Exploranation". Aufgrund der allgemeinen Verfügbarkeit von Prozessorleistung, Datenzugang und immer besserer Visualisierungsmethoden wird eine datengesteuerte und vollständig interaktive erklärende Visualisierung zunehmend möglich. Dies führt zu einem Paradigmenwechsel im Bereich des visuellen Lernens und der visuellen Kommunikation und eröffnet komplett neue Wege für Präsentationen und Demonstrationen in der Öffentlichkeit, z. B. in Museen, Wissenschaftszentren und Planetarien. Gleichzeitig ebnen diese neuen Erklärungsmethoden neue Wege für die Datenerkundung und den Workflow von Fachleuten. Der Vortrag geht auf die zugrundeliegende technische Forschung ein, veranschaulicht aber auch anhand zahlreicher Beispiele und interaktiver Demos die vorgestellten Konzepte und zeigt, wie sie die Zukunft des visuellen Lernens gestalten.
Erst wenn Sie auf den Button "Google Maps laden" klicken, wird die Google Map geladen. Dadurch werden persönliche Informationen an Google übertragen und Cookies gesetzt. Diese Einstellung wird für 6 Monate gespeichert.
