Klimawandelbedingt werden Extremwetterereignisse häufiger und neue Schädlinge setzen sich in der Landwirtschaft durch. Zusammen mit drei Projektpartnern entwickelt das VRVis ein digitales Bildgebungssystem für Pflanzen, das Informationen aus Magnetresonanztomographie und Positronen-Emissions-Tomographie kombiniert und Stresssymptome bei Pflanzen früh erkennt.
Im European Digital Innovation Hub "AI5production" haben sich 17 renommierte Wissenschaftsinstitutionen zusammengeschlossen, um produzierende Unternehmen durch KI-Technologie auf ihrem Digitalisierungsweg zu unterstützen.
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 Projekt REINFORCE erforscht, wie mithilfe von Reinforcement Learning und menschzentrierte Visualisierungsmethoden komplexe Steuerungsprobleme effizient, schnell und flexibel gelöst werden können.
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 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.
VRVis ist Gründungsmitglied von Austrian BioImaging/CMI. Dies ist ein professionelles Konsortium aus verschiedenen österreichischen Forschungseinrichtungen und die offizielle Euro-BioImaging Initiative Österreichs.
Im Projekt "Mars-DL" wird erforscht, wie ein Deep Learning-System durch Objekt- und Mustererkennung die Arbeit von Planetenforscherinnen und -forschern unterstützen kann. VRVis hat für dieses Projekt die Funktionalität von PRo3D erweitert, um Shatter Cone-Trainingsbilder automatisch zu rendern.
Visual Computing für die Medizin: Bildverarbeitungslösungen für neue Anwendungen in der Radiologie.
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.
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.
Visual Computing-Techniken zur automatisierten Erkennung von Osteoporose und Osteoarthritis.