WIBSTAC befasst sich mit der Nutzung von 3D-Stereo-Rekonstruktionen mit großem Durchmesser für die Kartierung der Marsoberfläche über mittlere und große Entfernungen basierend auf Bildern der Rover-Panoramakameras.
Das Projekt REINFORCE erforscht, wie mithilfe von Reinforcement Learning und menschzentrierte Visualisierungsmethoden komplexe Steuerungsprobleme effizient, schnell und flexibel gelöst werden können.
Die multisensorischen, inklusiven Tool-Sets des Beaucoup-Projekts ermöglichen eine barrierefreie Erkundung und Interaktion mit kulturellem Erbe, insbesondere für ältere Menschen.
Das Forschungsprojekt CosmoWeather befasst sich mit der Entwicklung von VR- und AR-Lösungen für Forschung sowie Öffentlichkeit, um das Thema Weltraumwetter greifbarer und verständlicher zu machen.
VR und AR schaffen für die Automobilindustrie gerade in der Prototyping-Phase ganz neue Möglichkeiten: Anhand perfekter digitaler VR-Zwillinge kann einfach überprüft werden, wie sich neues Design oder Adaptionen auf den Prototyp auswirken.
Mithilfe des 3D-Drucks ("Additive Manufacturing") können Ersatzteile für schadhafte Züge schneller und günstiger hergestellt werden - ein großes Potenzial für die klimaschonende Zukunft und kürzere Ausfallzeiten.
Im Zentrum des Forschungsprojekts CognitiveXR steht die Entwicklung einer Plattform, die kognitive Augmentation im Smart-City-Bereich durch nahtlose Integration von Augmented Reality, Edge Computing und Künstlicher Intelligenz ermöglicht.
Gemeinsam mit Rhomberg Bau GmbH und convex ZT GmbH entwickelt das VRVis ein Konzept für den Einsatz des Roboterhundes "Spot" von Boston Dynamic für eine autonome, immersive Baustellendokumentation.
Die von VRVis im Kollaboration mit der Wiener Staatsoper entwickelte Virtual Reality-Lösung ermöglicht digitale kollaborative Bühnenbildgestaltungs- und Bauprobenprozesse – unabhängig vom realen Bühnenraum.
Zum Training von KI-Algorithmen braucht es viele Daten. Gerade Rohdaten enthalten jedoch oftmals heikle Informationen. Homomorphe Verschlüsselung bietet hier die Lösung, um sicheres Machine Learning – mit geschützten sensiblen Daten – zu ermöglichen.
Erneuerbare Energien, wie die Wasserkraft, bilden eine wichtige Stütze für eine klimafreundliche Zukunft. Um eine bessere Echtzeitüberwachung und damit Instandhaltung von Wasserkraft-Infrastruktur zu ermöglichen, werden in diesem Projekt innovative digitale Wasserkraft-Zwillinge entwickelt.
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.