Das im Rahmen von „AI for Green“-geförderte Forschungsprojekt entwickelt KI-basierte Lösungen für die Optimierung von freien Satellitendaten für das Monitoring von Agrarflächen aller Größen.
Das Ziel von PanCam-3D ist die Weiterentwicklung von interaktiven 3D-Visualisierungen für die ExoMars 2022-Mission.
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.
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.
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.
Dieses Projekt IVC Image zielt auf die Beschleunigung und Automatisierung bildbasierter Entscheidungsfindung mit einem Anwendungsschwerpunkt in der Medizin sowie Recycling- und Qualitätssicherungsprozesse in der Fertigung.
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.