Visualisierungen machen Daten in allen Anwendungsbereichen besser begreifbar. Denn bei Visualisierungen geht es nicht nur darum, Bilder aus Daten zu erzeugen, sondern vor allem auch darum, neue Einblicke in diese Daten zu ermöglichen. Unsere Forschung fokussiert sich auf neue interaktive Visualisierungsmethoden, die Fachleuten in verschiedenen Disziplinen helfen, komplexe Daten zu erforschen, zu analysieren und zu kommunizieren. Wir konzentrieren uns hierbei vor allem auf Fragestellungen, die durch rein automatische Methoden nicht gelöst werden können. Hierbei arbeiten wir mit praktisch allen Arten von Daten, einschließlich Daten aus Simulationen, Messungen, Bilderfassungstechniken, großen Geodaten oder Raum-Zeit-Daten, um nur einige zu nennen. Darüber hinaus beschäftigen wir uns intensiv damit, verschiedene Datentypen und stark unstrukturierte Daten zu kombinieren.
Wir treiben die Grundlagenforschung im Bereich der Visualisierung voran, z.B. im Hinblick auf neuartige visuelle Mappings und Interaktionsdesign, und arbeiten zugleich intensiv im Bereich der angewandten Forschung an der Lösung von Analyseaufgaben, die wir gemeinsam mit Experten aus verschiedenen Bereichen erarbeiten. So konnten wir mit unserer Forschung bereits zahlreiche Problemstellungen in den unterschiedlichsten Bereichen erfolgreich lösen. Dabei haben wir bisher insbesondere mit Partnern aus den Bereichen Medizin, Automobilindustrie, Geologie, Weltraumforschung, Verhaltensforschung von Mensch und Tier, Infrastruktur und Raumplanung zusammengearbeitet.
Visualisierung von Geräusch-Simulationsdaten
Aufgrund immer strengerer Lärmschutzvorschriften und steigender Anforderungen an den Fahrgastkomfort kommt der Geräusch-, Vibrations- und Harshness-Simulation (NVH) in der Automobilindustrie immer größere Bedeutung zu. Die frühzeitige Ermittlung störender Geräuschquellen im Konstruktions- und Produktionsprozess ist entscheidend für die Reduzierung der Entwicklungskosten und der Markteinführungszeit eines Produkts. Die Analyse von Geräuschsimulationsdaten ist aufgrund der Größe und Komplexität der Daten eine Herausforderung. In enger Zusammenarbeit mit unseren Industriepartnern haben wir einen neuen, interaktiven Ansatz entwickelt, um kritische Geräuschquellen schnell zu identifizieren und zu analysieren. Als Ergänzung zur traditionellen Analyse bietet unser System einen erweiterten Einblick in die Daten und erleichtert das Verständnis der Simulationsergebnisse. Mehrere speziell entwickelte, interaktive und verknüpfte Darstellungsvarianten ermöglichen die Untersuchung von Lärm, Vibrationen und Geräuschentwicklung auf mehreren Detailebenen, sowohl im Frequenz- als auch im Raumspektrum. Unsere Forschungsergebnisse wurden in mehreren Artikeln veröffentlicht.
Visualisierung für Ergonomie und Arbeitswelt: ErgoExplorer - Interaktive visuelle Analyse von Gefährdungsbeurteilungen
Ergonomische Gefährdungsbeurteilungen werden heute aufgrund des gestiegenen Bewusstseins häufiger durchgeführt als in der Vergangenheit. Die traditionelle Gefährdungsbeurteilung, die auf der Beobachtung von Arbeitsplätzen durch Sachverständige und dem manuellen Ausfüllen von Bewertungstabellen beruht, ist dabei nach wie vor üblich. Die Datenanalyse erfolgt dabei im Allgemeinen mit besonderem Augenmerk auf kritische Situationen, jedoch ohne die Einbeziehung von Hintergrundinformationen und zeitlichen Veränderungen. Im Gegensatz zur derzeitigen Praxis konzentrieren wir uns auf Daten, die mehrere Tätigkeiten und Beschäftigte umfassen, wobei alle kontextbezogenen Informationen erhalten bleiben. Die Daten werden automatisch aus Videostreams extrahiert und in einem integrierten interaktiven visuellen Analysesystem ausgewertet. Der von uns entwickelte Ansatz unterstützt die Analyse und Exploration der Daten auf verschiedenen Detailebenen, von einem allgemeinen Überblick bis hin zur Untersuchung einzelner Bilder im Videostream. Die ersten Ergebnisse wurden in IEEE Transactions on Visualization and Computer Graphics veröffentlicht und auf der IEEE VIS 2023, der führenden Visualisierungskonferenz, vorgestellt.
Visualisierung von komplexen urbanen Daten
Angesichts der immer breiteren Verfügbarkeit offizieller Städtedaten sowie der Entwicklung der Open-Data- und Citizen-Science-Bewegung werden effiziente Analyselösungen benötigt, die es allen Interessengruppen ermöglichen, nützliche Informationen aus den riesigen urbanen Datenbeständen zu gewinnen. Interaktive Visualisierung hat sich als unentbehrliche Komponente für die automatisierte Analyse komplexer raum-zeitlicher Daten erwiesen. Die IEEE VAST Challenge 2022 liefert komplexe urbane Daten, die sich über einen Zeitraum von 15 Monaten erstrecken und die Bewegunsmuster von Stadtbewohner:innen, verschiedene Bevölkerungsdaten (Einkommen, Einkäufe, Restaurantbesuche usw.) und Daten über in der Stadt ansässige Unternehmen umfassen. Mit ComVis, unserer Lösung für koordinierte Mehrfachansichten, haben wir die Daten untersucht und analysiert, wobei wir uns besonders auf die städtische Wirtschaft konzentriert haben. Unsere Lösung erhielt auf der IEEE VIS 2022-Konferenz eine Honoarable Mention für die klare Darlegung von Szenarien und Kennzahlen.
Interaktive Monitoring-Systeme für den Tunnelbau
Das Monitoring von Tunnelanlagen ist ein zentraler Faktor beim Bau und für die Sicherheit im laufenden Betrieb. Die Grundlage dafür sind regelmäßige Messungen der im Umgebungsgestein wirkenden Kräfte und der durch sie verursachten Tunnelwandverformungen. Hierfür werden verschiedene Sensoren entlang des Tunnels angebracht. Mit dem Geotunnel Viewer steht ein interaktives Tunnelmonitoring-Tool zur Verfügung, das sich auf digitale Zwillinge von Tunneln stützt, die durch geospatial verankerte Sensoren ergänzt werden. Mithilfe von animierten Visualisierungen werden der Baufortschritt und seine Auswirkungen auf die Sensorwerte dargestellt. Darüber hinaus haben wir einen Storytelling-Modus implementiert, der die Zusammenarbeit zwischen verschiedenen, auch räumlich entfernten Sachverständigen (z. B. Geotechniker:innen) unterstützt. Dieser erst kürzlich ergänzte Modus macht Beobachtungen, die auf komplexen heterogenen Sensordaten beruhen, in ihrem raum-zeitlichen Kontext verständlicher und nachvollziehbarer. Storytelling ist zudem sehr effektiv, um Auszubildende zu schulen.
Auf dem Weg zu nachhaltigen, klimaneutralen Städten entwickelt das EU-Projekt GREENGAGE innovative Technologielösungen, für bessere Bevölkerungsbeteiligung bei den Themen Mobilität, Luftqualität und gesundes Leben.
Automatische Erstellung von Visualisierungsmodellen in VR durch Schnittstelle von GIS zu XR erleichtert die Missionsplanung.
InPlan und VRVis entwickeln ein Visualisierungs- und Simulationspaket zur Energieplanung von Gebäuden, welches eine intuitive Optimierung in Hinsicht Energieeffizienz und Behaglichkeit ermöglicht.
Im Rahmen des PROVEX-Projekts entwickeln JOANNEUM Research und VRVis ein auf Provenienz bedachtes Workflow-Management-Tool für heterogene Daten für den Einsatz in der ESA-Mission HERA.
Dank Tiefenkameras keine blinden Flecken auf Zugdächern.
Das Ziel von PanCam-3D ist die Weiterentwicklung von interaktiven 3D-Visualisierungen für die ExoMars 2022-Mission.
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.
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.
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.
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.
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 Projekts IVC Stream ist die Erforschung neuartiger Visual Computing-Lösungen für Simulations- und Messdaten.
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.
Das Hauptziel dieses Projekts ist es, eine zuverlässige Entscheidungshilfe für große Infrastrukturprojekte zu ermöglichen, indem Lösungen für eine kollaborative visuelle Analyse von digitalen Zwillingen bereitgestellt werden.
Das Ziel des strategischen Projekts ARCS ist der Entwurf von Software-Architekturen, die interaktive Visualisierungssysteme in die Lage versetzen, große Mengen und Geschwindigkeiten räumlicher und damit verbundener nicht-geometrischer Daten aufzunehmen.
Mit Hilfe des Einsatzes von Augmented Reality-Technologie wird im Projekt MARAMT ein Software-Framework entwickelt, das den Aufwand für die Arbeit mit bestehenden und zukünftigen komplexen cyber-physikalischen Systemen erheblich reduziert.
Im Projekt Larvalbrain 2.0 soll durch die Integration von Daten über strukturelle, molekulare, physiologische und verhaltensbedingte Ergebnisse von Drosophila-Melanogaster-Larven ein dynamischer, mehrstufiger Gehirnatlas etabliert werden.
Ziel von HORA 3D ist die Entwicklung und Wartung einer öffentlich zugänglichen Webanwendung zur objektbezogenen Visualisierung der Ergebnisse des Forschungsprojekts HORA 3.
Im Forschungsprojekt Lightbox 2.0 wird die Entwicklung eines photogrammetrischen 3D-Scanners für die automatische und Deep Learning-gestützte Modellierung von Schlüssel vorangetrieben.
Unterstützung für die Planetenforschung: Visuelle Analyse von Rekonstruktionen der Mars-Oberfläche und Ansichtsplanung für Rover-Kamerainstrumente.
Visuelle Analyse der Ablenkung eines Asteroiden.
Die hydrodynamischen Simulationen von Visdom ermöglichen in der App "PegelAlarm" punktgenaue Wasserstandsprognosen an beliebigen Punkten einer Gewässeroberfläche.
Seit vielen Jahren befassen wir uns mit allen Aspekten rund um hydrodynamische Modellierung. Mit unserer Software Visdom können wir verschiedene Szenarien modellieren und bieten dies auch als Service an.
Diese Virtual Reality-Anwendung bietet neue Möglichkeiten für die österreichischen Streitkräfte: für Kampf-, Sicherheits- und Rettungsmanöver.
Wir erstellen eine digitale Kopie einer Gemeinde und simulieren Wetterereignisse, um gefährdete Gebäude und Infrastrukturschwachstellen zu finden.
Zu verstehen, wie das Gehirn funktioniert, ist eine der größten Herausforderungen, mit denen sich die Neurowissenschaften heute befassen. Dazu bedarf es spezieller Software-Infrastrukturen, um die Erforschung des komplexen Zusammenspiels von Genen, Struktur und Funktion zu ermöglichen und zu beschleunigen.
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.
Virtuelle Erkundung und geologische Analyse von rekonstruierten Marsoberflächen und Gesteinsaufschlüssen.
Visual Computing für die Medizin: Bildverarbeitungslösungen für neue Anwendungen in der Radiologie.
ARCHES - Accessible Resources for Cultural Heritage EcoSystems war ein EU-gefördertes Horizon2020-Projekt, das von VRVis koordiniert wurde.
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.
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.
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.
Praktisches Hochwassermanagement mit der Entscheidungssoftware Visdom, welche Hochwasser- und Starkregenereignisse simuliert und visualisiert.
Digitale Darstellungen der realen Welt und digitale Zwillinge werden für die Planung, Lagebeurteilung und Entscheidungsfindung immer wichtiger.
Das Projekt HORA 3 konzentriert sich auf die Hochwassermodellierung für alle Flüsse und Bäche Österreichs. Das Ergebnis sind detaillierte Hochwasserrisikokarten für verschiedene Jährlichkeiten.
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.
Lokalisierung von virtuellen Klangquellen: Auswirkungen von Zeigemethoden, visueller Umgebung und Training.
Hochwasserschutz durch Simulation und Visualisierung: Minderung der Auswirkungen von Überschwemmungen sowie Kommunikation von Maßnahmen an die Öffentlichkeit.
Planetare Robotik Vision-Datenauswertung.
Untersuchung von Techniken, die eine nahtlose Analyse von Ensemble-Daten mit mehreren Detaillierungsgraden ermöglichen.
Eine nahtlose visuelle Analyse von Daten mit 3D-Geometrie, relationalen Informationen und multivariaten Attributen.
Forschung und Entwicklung von neuartigen interaktiven Visualisierungsmethoden zur Visualisierung und zum Verständnis komplexer Systeme.
Um das architektonische Kulturerbe zu bewahren, setzen wir Methoden der Fotogrammetrie, Thermographie und Fotometrie sowie Laserscans ein, um Bestandsaufnahmen, Erkennung sowie Dokumentation von Änderungen an geschützten Gebäuden durchführen zu können.
Algorithmen zur Verbesserung der visuellen Analyse von Oberflächenrekonstruktionen.
VRVis steuert Datenanalyse- und Visualisierungstools bei, die auf die Unterstützung und Beschleunigung der Forschung des Instituts für Molekulare Pathologie Wien zugeschnitten sind.
Hochwertige Beleuchtungssimulation erfordert eine dynamische, interaktive, realistische Echtzeit-Beleuchtungssimulation für verschiedene komplexe architektonische Umgebungen.
Visual Computing-Techniken zur automatisierten Erkennung von Osteoporose und Osteoarthritis.
Software für die Verwendung von multimodalen Bildern in der externen Strahlentherapie.
Visuelle Analytik für Modellierung und Simulation: Verbesserung von Simulationsaufbau und Entwurfsszenarien mit Werkzeugen und Methoden der Visual Analytics.
Verbesserung und Kombination mehrerer Sensoren, um die Genauigkeit und Zuverlässigkeit von modernen Vermessungsgeräten zu verbessern.
Entscheidungsunterstützungssysteme und 3D-Visualisierungstechnologien für den Tunnelbau.
Workflows der nächsten Generation zur interaktiven Wissensgenerierung aus Bildern und Simulationen.
Die Analyse, Visualisierung und Erforschung von hochdimensionalen Bildräumen sind Gegenstand des KAFus-Projekts.