Bildverarbeitung ist für die meisten Wissenschafts- und Ingenieursdisziplinen unverzichtbar geworden. Denn alle Fachrichtungen, von Medizin über Life Sciences bis hin zu Geografie, sind voller Bilder, deren Informationen durch Bildverarbeitungstechnologien effizient erfasst, analysiert und verarbeitet werden können. VRVis setzt hierfür sowohl klassische Bildverarbeitungsverfahren als auch neuste Artificial Intelligence Technologie ein.

Extended Reality (XR) ist ein Überbegriff für alle Formen immersiver Technologien, die reale und virtuelle Environments kombinieren. Virtual Reality (VR) und Augmented Reality (AR) erschaffen auf jeweils eigene Weise aus 3D-Bildern computergenierte Wirklichkeit. Während VR dabei die reale Welt virtuell so detailreich abbildet, dass eine völlige Immersion des Users bzw. der Userin stattfindet, erweitert AR die Realität durch Einblendung oder Überlagerung von Informationen oder Bildern.

Künstliche Intelligenz (KI) boomt nicht nur als wissenschaftliche Disziplin, sondern auch als Schlüsseltechnologie. KI spielt eine immer wichtigere Rolle in Wissenschaft, Wirtschaft und Medien und wird unsere Zukunft entscheidend mitgestalten. Als Teildisziplin der Informatik befasst sich die KI-Forschung damit, Computersystemen auf Basis von großen Mengen an Trainingsdaten durch Machine Learning bzw. Deep Learning beizubringen, sich intelligent zu verhalten, ihre Umgebung zu analysieren und eigenständig Entscheidungen zu treffen.

Die dreidimensionale Rekonstruktion von realen Objekten eröffnet eine Vielzahl an Möglichkeiten, um durch digitale Kopien oder gar digitale Zwillinge die reale Welt besser verstehen und Entscheidungen treffen zu können. Die Einsatzfelder sind schier unendlich und reichen von der Simulation von Hochwasserszenarien in digitalen Landschaftsrekonstruktionen über die Definition von Planungsalternativen und Anwendungen im BIM-Bereich bis hin zur effizienten wie kostengünstigen digitalen Tunnelwand-Inspektion durch aus Sensordaten erstellten 3D-Modellen.

Visual Analytics bezeichnet einen interdisziplinären Ansatz, der sich damit befasst, wie Datenanalyse durch computerunterstützte visuelle Darstellungen ermöglicht werden kann. Die Übersetzung von Daten in Bilder ist eine wichtige Grundlage für die Arbeit mit Daten in allen Bereichen und Branchen, da der Mensch Visuelles deutlich leichter verstehen und interpretieren kann als reine numerische Zahlen.

Ob für Verkehr, Wetter, Klima oder vieles mehr – Computersimulationen werden immer häufiger zur Untersuchung realer Probleme herangezogen. Denn durch die Simulation der Wirklichkeit im „sicheren“ Rahmen einer digitalen Kopie wird es möglich, alle erdenklichen Szenarien und Pläne durchzuspielen und daraus gewonnen Ergebnisse auf die Realität umzulegen. Neben unzähligen Einsatzmöglichkeiten im industriellen Bereich sind Simulationen vor allem bei der Planung von Infrastruktur oder bei Maßnahmen im Umweltbereich wichtige Entscheidungshilfen.

Visualisierung ist eine Schlüsseltechnologie, die Synergien zwischen Rechenleistung von Computern und der menschlichen Wahrnehmung nutzt. Konkret befasst sich Visualisierung damit, wie Daten durch Bilder besser zugänglich gemacht werden können. Schließlich sind Bilder die verständlichste Sprache der Welt, um Informationen vom Computer zum Menschen zu kommunizieren und dennoch den User oder die Userin entscheiden zu lassen („human in the loop“).

Immersive Analytics-Technologie eröffnet noch nie dagewesene Möglichkeiten des Eintauchens in komplexe Daten, indem durch Extended Reality die letzten Hürden zwischen dem Menschen, den Daten und den Werkzeugen, die zur Datenanalyse eingesetzt werden, abgebaut werden.

Visual-Computing-Technologien bieten eine große Palette an klimasensitiven Planungswerkzeugen, mit denen einerseits das Klima besser verstanden werden kann oder bestehende Infrastrukturen und urbane Systeme effektiver und nachhaltiger genutzt werden können.