Dieses Projekt widmet sich Trainings und Workflows in Mixed Reality.
Um die Daten aus Simulationen und Messungen im Automobilbereich voll auszuschöpfen, kombinieren wir interaktive und automatische Visual Computing-Methoden, um intuitive, effiziente und effektive Lösungen zu finden, die in der täglichen Routine von Ingenieurinnen und Ingenieuren anwendbar sind.
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.
In diesem Projekt werden Werkzeuge und Methoden zur Handhabung, Verwaltung, Manipulation und Bewertung mehrerer unterschiedlicher Datenquellen für Messungen und Lichtplanungen entwickelt.
Forschungsprojekt zu leistungsfähigen Visualisierungsmethoden zur Unterstützung der Entscheidungsfindung bei komplexen Infrastrukturprojekten, insbesondere im Tunnel-, Eisenbahn- und Straßenbau.
Visuelle Analyse der Ablenkung eines Asteroiden.
MINERVA ist ein integriertes Framework für die Planetenforschung, das es Wissenschaftlerinnen und Wissenschaftlern aus verschiedenen Teams ermöglicht, in virtuellen Arbeitsbereichen zusammenzuarbeiten.
Visualisierung und visuelle Analyse von hochauflösenden Oberflächenrekonstruktionen für verschiedene Anwendungsbereiche, wie Tunnelmonitoring, archäologische Ausgrabungen oder Änderungsmanagement von Kulturerbe-Gebäuden.
Die langfristige Vision dieses angewandten Forschungsprojekts ist die Nutzung der verfügbaren Datenressourcen zur Verbesserung der bildbasierten Diagnostik auf der Grundlage komplexer Daten in der täglichen klinischen Routine.
Die Kombination von "Liquid Biopsies", maschinellen Lernverfahren und Datenvisualisierung soll eine frühere und genauere Vorhersage eines Rückfalls bei Kindern mit einer Krebserkrankung ermöglichen.
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.