Das Projekt Rail4Future arbeitet an der Gestaltung eines digitalen Bahnsystems der Zukunft. Dafür wird eine neuartige und vollständig virtuelle Validierungsplattform für großskalige Simulationen ganzer Bahnstrecken zur Effizienzsteigerung der bestehenden Schieneninfrastruktur entwickelt.
Das Ziel des Anwendungsprojekts IVC Multi ist die Erforschung neuartiger intelligenter Visual Computing-Methoden zur Unterstützung der Entscheidungsfindung in der Automobilindustrie, der Medizin und den Biowissenschaften auf Basis von Ensembles heterogener, multiskaliger und/oder multitemporaler Daten.
Das Ziel des Projekts IVC Stream ist die Erforschung neuartiger Visual Computing-Lösungen für Simulations- und Messdaten.
Das strategische Projekt IVC Complex ist der Dreh- und Angelpunkt für die Realisierung des flächendeckenden intelligenten Visual Computing-Ansatzes für Analytik und Modellierung auf der Basis von Ensembles aus dichten rasterbasierten Daten, abgeleiteten Daten und digitaler Einbettung.
Das Forschungsziel von AMASE ist die Entwicklung von Werkzeugen und Methoden zur Aufnahme, Verarbeitung, Visualisierung und Manipulation heterogener, großräumiger Geodaten, bei welchen es sich um die ständig aktualisierte Darstellung der realen Welt in Form eines sich entwickelnden digitalen Zwillings handelt.
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.
In diesem Projekt werden Werkzeuge und Methoden zur Handhabung, Verwaltung, Manipulation und Bewertung mehrerer unterschiedlicher Datenquellen für Messungen und Lichtplanungen entwickelt.
Digitale Darstellungen der realen Welt und digitale Zwillinge werden für die Planung, Lagebeurteilung und Entscheidungsfindung immer wichtiger.
Das strategische Projekt bildet das Forschungsgruppen-übergreifende organisatorische und wissenschaftliche Zentrum für die Realisierung eines Integrative Visual Computing-Ansatzes.
Wir entwickeln und erforschen neuartige Analyseworkflows und Methoden für komplexe, heterogene Daten, die aus Simulationen, Messungen und Kohortenstudien stammen.
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.