Informationsvisualisierung
Visual Analytics
Machine Learning
Analytische Software-Architekturen
Human-Computer-Interaction
Data Science zur Durchführung spezifischer Datenanalysen
Visplore ist eine Software-Plattform, die eine schnelle und flexible Erstellung von aufgabenspezifischen analytischen Anwendungen interaktiv durch die Anwenderin bzw. den Anwender ermöglicht. Visplore wurde für die visuelle Erforschung von Multi- bis High-Dimensional-Data entwickelt, inklusive kategorischer und funktionaler Daten. Im Fokus steht die Unterstützung spezifischer Aufgaben wie Datenqualitätsbewertung, Prozessoptimierung und die Analyse von Prognosemodellen. Die Software-Architektur nutzt Parallelstrukturen, um die interaktive Analyse von Millionen von Datensätzen in Echtzeit zu unterstützen. Visplore diente bereits als Software-Plattform für zahlreiche wissenschaftliche Projekte der Visual Analytics-Gruppe sowie für weitere Anwendungsbereiche, z.B. in der Automobilindustrie, im Energiesektor, in der industriellen Fertigung, im Gesundheitswesen und in der Netzwerksicherheit. Mehr über Visplore.
Partner: Austrian Power Grid AG, HAKOM Solutions GmbH
Qualitätsbewertung von Zeitreihendaten; Validierung und Vergleich von Vorhersagemodellen
Partner: AVL List GmbH
Validierung von Simulationsdaten, Sensitivitätsanalyse, Mehrzweck-Optimierung
Partner: RHI AG, Plasmo Industrietechnik GmbH
Monitoring von Produktionsprozessen und Produktionsfehlern, Analyse zur Prozessoptimierung
Partner: Hauptverband österreichischer Sozialversicherungsträger, Gesundheit Österreich GmbH
Qualitätsbewertung von Bilanzierungsdaten, Überwachung und Analyse von Leistungsindikatoren im Bereich des Gesundheitswesens
Partner: Schedule Coordination Austria GmbH, AI-MS Aviation Infrastructure Management Systems GmbH
Identifizierung von Zusammenhängen und Trends, Datenaufbereitung, Detailanalyse von Ergebnissen der Flugplanoptimierung
Das Forschungsziel des Projekts Ingress besteht darin, die Prozesse von Data Scientists, die mit Industrie 4.0- und IoT-Daten arbeiten, zu beschleunigen, indem eine engere Integration der visuellen Analyse in bestehenden Arbeitsabläufe ermöglicht wird.
Das RAILING-Projekt beschäftigt sich mit der Erforschung und Entwicklung von interaktiven, skalierbaren und vertrauensschaffenden Visualisierungs- und Analysewerkzeugen für die Exploration von zeitabhängigen und komplexen Daten.
MINERVA ist ein integriertes Framework für die Planetenforschung, das es Wissenschaftlerinnen und Wissenschaftlern aus verschiedenen Teams ermöglicht, in virtuellen Arbeitsbereichen zusammenzuarbeiten.
Businesses go smart with Data Science: mit Hilfe visueller Datenanalyse, maschinellem Lernen, Deep Learning, Data Mining und visueller Datenverarbeitung helfen wir Unternehmen das Potenzial ihrer Daten voll auszuschöpfen.
Um die Qualitätskontrolle und Qualitätssicherung von Glasartikeln zu automatisieren, entwickeln wir in diesem Projekt neue Methoden aus dem Bereich der visuellen Analytik und des maschinellen Lernens.
Ziel des angewandten Forschungsprojekts En2VA ist es, die Effizienz und die Qualität der fortgeschrittenen Analytik für hochdimensionale Daten aus Fertigung, Technik und dem Energiesektor zu erhöhen.
Neuartige visuelle Analysetechnologien für hochdimensionale Daten im Automobilbau, in der industriellen Fertigung und im Energiesektor.
DEXHELPP entwickelt neue Methoden zur Unterstützung der Analyse, Planung und Steuerung im Gesundheitswesen durch die Kombination von Entscheidungsanalyse, Datensicherheit, Datenmanagement, Statistik, mathematischer Modellierung, Simulation und visueller Analyse.