Visual Computing Trends 2019

Symposium

, von bis

Die internationale Expertin Julia Schnabel sowie die Experten Andrew Glassner, Reinhard Klein und Ken Perlin bieten im Rahmen des biennalen Symposiums "Visual Computing Trends" einen Überblick über zukünftige Entwicklungen im Visual Computing. Hierbei sind nicht nur aktuelle Herausforderungen sowie auch wissenschaftliche und industrielle Trends ein Thema. Das Publikum wird besonders ermutigt, Fragen zu stellen und an den spannenden Diskussionen teilzunehmen.

Die Teilnahme ist kostenlos, allerdings ist eine Anmeldung aufgrund der begrenzten Teilnehmerzahl erforderlich. Bitte registrieren Sie sich hier.

Anmeldung

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Programm

Die Vortragenden

Mag. Ulrike Huemer (CIO Stadt Wien): Begrüßung & Eröffnung der VCT2019

Über Ulrike Huemer
Mag.a Ulrike Huemer ist Juristin und CIO der Stadt Wien. Nach Jahren als Assistentin für Staatsrecht an der Universität Linz betreute sie für den Österreichischen Städtebund die Verhandlungen im Österreich Konvent. Es folgten Jahre in der Finanzverwaltung der Stadt Wien, u.a mit den Themen Finanzausgleich, Öffentliches Haushaltswesen, Finanzierung öffentlicher Infrastruktur. Als Leiterin des Rechnungs- und Abgabenwesens der Stadt Wien hat sie sich intensiv mit EGovernment und Verwaltungsmodernisierung beschäftigte und die SAP-Einführung innerhalb der Stadt Wien finalisierte. Seit März 2014 ist sie CIO der Stadt Wien. In dieser Funktion setzt sie sich besonders dafür ein, dass die Digitalisierung als zentrales Thema für Wirtschaft, Gesellschaft und Verwaltung erkannt wird. Ferner dass verstärkt Frauen in der IKT beschäftigt werden. Dafür wurden zwei Initiativen die Digitale Agenda Wien (www.digitaleagenda.wien) und Digital City Wien (www.digitalcity.wien) ins Leben gerufen.

Dr. Andrew Glassner (The Imaginary Institute): The Best of Algorithms, the Worst of Algorithms

Abstract
Bekommen Sie die ersehnte Beförderung oder Gehaltserhöhung im Job? Wird es den ersehnten Platz an der Universität geben, auf den Sie hoffen? Benötigen Sie eine Operation aufgrund eines medizinischen Problems? Erhalten Sie das Darlehen, welches Sie für die hausrenovierung benötigen?
Fragen wie diese werden zunehmend durch eine neue Klasse von Lernalgorithmen beantwortet . Diese Algorithmen werden von Unternehmen, Regierungen, Bildungseinrichtungen, Krankenhäusern, Banken, Gebäuden und generell Institutionen verwendet, die regelmäßig Entscheidungen treffen, die unser Leben beeinflussen. Solche Algorithmen werden als attraktiv betrachtet, da sie effizient sind, und auch als fair angesehen sind. Doch tatsächlich ist klar geworden, dass diese Algorithmen routinemäßig und von Natur aus ungerecht sind, denn sie verfestigen und verstärken menschliche Befangenheit und Vorurteile in einem beispiellosen Ausmaß. Dies birgt ein enormes Schadenspotenzial. Wenn wir dies als Problem erkennen und es mit Sorgfalt und Weitsicht angehen, können wir bessere Instrumente entwickeln, die alle Menschen respektieren und fördern. Wir werden uns mit diesen Fragen und Herausforderungen befassen und einen Aufruf zur Nutzung von Technologie in menschlicher Art und Weise in die Wege leiten.

Über Andrew Glassner
Dr. Andrew Glassner ist Forscher und Berater für Computergrafik und maschinelles Lernen. Glassner hat bei Bell Communications Research gearbeitet, IBM Watson Research Lab, Xerox PARC und Microsoft Research. Zu seinen technischen Bücher zählt das Lehrbuch "Principles of Digital Image Synthesis" und die drei folgenden Bücher von "Andrew Glassners Notizbuch". Er schuf die Serie "Graphics Gems", gründete das Journal of Computer Graphics Tools, fungierte als Chefredakteur des ACM Transactions on Graphics, und war Papers Chair für SIGGRAPH '94. Glassner erschuf, schrieb und leitete das Multiplayer-Internetspiel "Dead Air" für Microsoft, sowie den animierten Kurzfilm "Chicken Crossing" und mehrere Live Action-Kurzfilme. Glassner ist ebenfalls Autor von drei Romanen. Sein aktuelles Fachbuch, "Deep Learning: Von den Grundlagen zur Praxis" ist eine komplette Einführung in das Feld, in zugänglichem und vertsändlichem Stil gehalten und beinahe ohne Mathematik. Glassner schreibt auch für Kinder, komponiert Musik und spielt Jazz-Piano.

Prof. Reinhard Klein (Universität Bonn): The importance of appaerance for future photorealistic rendering

Abstract
Die Erfassung und Bearbeitung des Erscheinungsbildes gehört zu den zentralen Herausforderungen in der Computergrafik. Seit Ende der 90er Jahre haben ForscherInnen Pionierarbeit geleistet, um Algorithmen zu entwickeln, die das Erscheinungsbild von Materialien erfassen und Darstellungen für ein effizientes und hochwertiges Rendering finden. Die Verwendung dieser oft datengesteuerten Erscheinungsbilder hat es uns ermöglicht, ein beispielloses Maß an Realismus in der visuellen Erscheinung zu erreichen. In diesem Vortrag werden wir die neuesten Konzepte der Erscheinungsmodellierung und des Capturing diskutieren. Anhand einiger Beispiele wird gezeigt, wie man digitale Nachbildungen erzeugt, d. h. digitale Kopien der realen Objekte, die in allen Details visuell exakt sind. Diese Beispiele zeigen zwar den enormen Fortschritt auf diesem Gebiet, zeigen aber gleichzeitig die Grenzen der aktuellen Ansätze, die (weit) zu langsam, zu kompliziert und zu aufwändig sind, wenn es um eine einfach zu erstellende Szene und Bilderzeugung in Echtzeit geht. Wir zeigen, wie neue Ansätze zur Echtzeit-Erfassung in der Wildnis, Bearbeitung und Verwaltung von Erscheinungsdaten versuchen, diese Einschränkungen zu überwinden und die Grenzen der derzeit manuellen arbeitsgetriebenen Erscheinungsbildmodellierung auf einen vollständig automatisierten Prozess zu verschieben.

Über Reinhard Klein
Prof. Reinhard Klein studierte Mathematik und Physik an der Universität Tübingen.1989 schloss er das Studium mit dem Titel Diplom-Mathematiker ab. 1995 promovierte er in Informatik. 1999 erhielt er einen Ruf als Professor für Informatik an die Universität Tübingen; seine Habilitation schrieb er ebenfalls im Bereich Informatik. Im September 1999 wurde er Professor an der Universität Darmstadt und Leiter der Forschungsgruppe "Echtzeitlösungen für Simulation und Visual Analytics" am Fraunhofer-Institut für Computergraphik. Seit Oktober 2000 ist er Professor an der Universität Bonn und Leiter der Abteilung II des Instituts für Informatik.

Prof. Ken Perlin (New York University): The Future of Computer Graphics

Abstract
Mehr Informationen folgen in Kürze.

Über Ken Perlin
Ken Perlin, Professor am Department of Computer Science der New York University, leitet das Future Reality Lab und ist Mitglied der Fakultät am NYU MAGNET. Seine Forschungsinteressen umfassen zukünftige Realität, Grafik und Animation, Benutzeroberflächen und Bildung. Er ist Chefwissenschaftler bei Tactonic Technologies und Holojam Inc. und Berater von High Fidelity. Er erhielt einen Academy Award for Technical Achievement von der Academy of Motion Picture Arts and Sciences für seine rausch- und turbulenzfreien Verfahren zur Texturierung, sowie für seine Mitgliedschaft in der ACM/SIGGRAPH Academy, der ACM/SIGGRAPH Computer Graphics Achievement Award 2008, der TrapCode Award für Leistungen in der Computergrafikforschung, der NYC Mayor's Award für hervorragende Leistungen in Wissenschaft und Technologie und der Sokol Award für herausragende wissenschaftliche Fakultät an der NYU sowie ein Presidential Young Investigator Award der National Science Foundation. Er ist Mitglied des Advisory Board des Centre for Digital Media beim GNWC und externer Prüfer für das Programm Interaktive Digitale Medien am Trinity College. Zuvor war er Mitglied des Programmkomitees der AAAS, war Generaldirektor der UIST2010-Konferenz, leitete das NYU Center for Advanced Technology and Games for Learning Institute und war ein gefragter Künstler im Whitney Museum of American Art. Er promovierte in Informatik an der NYU und erwarb einen B.A. in theoretischer Mathematik an der Harvard University. Vor seiner Tätigkeit bei NYU war er Head of Software Development bei R/GREENBERG Associates in New York, NY. Davor war er Systemarchitekt für computergenerierte Animation bei MAGI.

Prof. Julia Schnabel (King's College London): The Future of Computer Vision in Biomedical Imaging

Abstract
In diesem Vortrag werde ich Interaktionen zwischen Computer Vision und medizinischer Bildgebung vorstellen, die wesentlich zu den jüngsten Fortschritten auf diesem Gebiet beigetragen haben, wie z. B. Deep Learning-Architekturen für die (medizinische) Bildklassifikation, Segmentierung und Rekonstruktion. Das Zusammenspiel zwischen Computer Vision und medizinischer Bildgebung ist wichtig, nicht zuletzt, da die Computer Vision Community größer ist, Zugang zu mehr Daten hat und von mehr industrieller Unterstützung profitiert, aber gleichzeitig auf vergleichsweise "einfache" Aufgaben beschränkt ist, die fast ausschließlich auf natürlichen Bildern und Videos basieren. Im Gegensatz dazu verwendet die medizinische Bildgebung eine Vielzahl von verschiedenen, sich ergänzenden Bildmodalitäten und -protokollen, ist anfällig für Patienten- und Krankheitsschwankungen und bildgebende Artefakte, die wichtige diagnostische Details verdecken können. Ich werde mich an einer Reihe von Beispielen aus der Krebs-, Herz- und Fetalbildgebung orientieren, um sowohl die Leistungsfähigkeit als auch die Herausforderungen von Computer Vision Ansätzen zu veranschaulichen, die in der medizinischen Bildgebung angewendet werden.

Über Julia Schnabel
Julia Schnabel hat im Juli 2015 als Lehrstuhlinhaberin für Computational Imaging an der School Biomedical Engineering and Imaging Sciences, King's College London, angefangen. Sie ist Direktorin des EPSRC Centre for Doctoral Training in Medical Imaging, das gemeinsam vom King's College London und dem Imperial College London betrieben wird. Zuvor war sie Professorin für Ingenieurwissenschaften an der University of Oxford und Fellow in Engineering am St. Hilda's College, Oxford. Julia Schnabels aktuelle Forschungsinteressen liegen in den Bereichen Machine Learning und Deep Learning, nichtlineare Bewegungsmodellierung, Multimodalität und quantitative Bildgebung für Anwendungen in der Krebs-, Herz-Kreislauf- und Fetalbildgebung, in denen sie über 150 Peer-Review-Papiere veröffentlicht hat. Sie ist Mitherausgeberin von IEEE Transactions on Medical Imaging und IEEE Transactions on Biomedical Engineering, Mitglied des Editorial Board of Medical Image Analysis und Direktorin der International Medical Imaging Summer School (MISS), die sich mit der Schnittstelle zwischen medizinischer Bildgebung, Computer Vision und Machine/Deep Learning beschäftigt. Sie war Programmvorsitzende der International Conference on Medical Image Computing and Computer Assisted Intervention (MICCAI) 2018 in Granada, Spanien, wo sie Fellow der MICCAI Society wurde. Sie ist gewähltes Mitglied des Vorstands der MICCAI Society und des IEEE EMBS Verwaltungsausschusses (ab 2017) sowie Mitglied des Inria Science Board.

Anreise

Das TechGate befindet sich hier.

Wenn Sie mit öffentlichen Verkehrsmitteln anreisen, nehmen Sie die U1 bis Station Kaisermühlen - Vienna International Center (Ausgang Schüttausstraße) oder 20A, 92A Station Vienna International Center.

Für die Anreise mit dem PKW nehmen Sie die A22 Ausfahrt Donau-City Wagramer Straße Kreuzung Donau-City-Straße.