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.
Visual Computing für die Medizin: Bildverarbeitungslösungen für neue Anwendungen in der Radiologie.
Barrierefreier Zugang zu Kunst und Museen für blinde und sehbehinderte Menschen durch 3D-Technologie.
Mit Augmented Reality werden Simulationsergebnisse von Automotorgeräuschen sichtbar.
Seit Jahrhunderten kartografieren die Neurowissenschaften das Gehirn. Bisher erwies sich der Schritt von einfachen Karten zu einem allgemein akzeptierten Modell als äußerst schwierig. In diesem Projekt wird ein 4D-Atlas des Gehirns der Fruchtfliegenlarve gebaut.
Ein visuelles Werkzeug für eine kombinierte stratigraphische und zeitliche Dokumentation und Interpretation von Grabungsprojekten.
Neuartige visuelle Analysetechnologien für hochdimensionale Daten im Automobilbau, in der industriellen Fertigung und im Energiesektor.
Die einfache Erstellung von Betriebsanleitungen aus bestehenden Datenbanken für das Produktlebenszyklus-Management mit Hilfe von Augmented Reality.
Entscheidungsunterstützungssystem für Hochwasser und Überflutungen für den Handelsbezirk Shenzen, China.
Mit dem KAUST Scene Generator können aus frei zugänglichen OpenStreetMap-Daten dreidimensionale Straßennetze generiert werden. Damit werden frei nutzbare, jedoch schwer weiterzuverarbeitende Geodaten als Content-Grundlage für Fahrsimulatoren oder als Datensätze zum Training selbstfahrender Autos verfügbar.
Strategische Forschung in skalierbarem, semantischem Rendering.