Um aus Simulationen die richtigen Schlüsse ziehen zu können, ist es von größter Bedeutung, die Simulationsergebnisse richtig und gut verständlich zu visualisieren. Hierfür entwickeln wir seit vielen Jahren effiziente Anwendungen und Lösungen – vor allem für die Automobilindustrie. Das Spektrum reicht hier von unseren Softwareprodukten ParaView und SimVis über eigene Systeme für 3D-Simulationsdaten bzw. die Kombination von 2D- und 3D-Visualisierungen von heterogenen Simulationsergebnissen aus mehreren Solvern bis hin zu Lösungen für das Online-Monitoring von Echtzeitsimulationen und einiges mehr. Dabei können wir dank modularer Ansätze unsere Visualisierungslösungen leicht mit verschiedenen Solvern und Preprocessing-Werkzeugen verbinden, wodurch Anpassungen in Simulationsläufen einfach möglich sind.
Weil wir die große Bedeutung von Simulations-Ensembles, allem voran im Zusammenhang mit der Entwicklung von Prototypen, früh erkannt haben, entwickeln wir bereits seit 15 Jahren verschiedene Methoden zur interaktiven visuellen Analyse komplexer wie großer Parameter-Datensätze. Neben fortschrittlichen Lösungen, die dabei helfen, komplexe Ensembles aus verschiedenen Bereichen der Automobil-Produktion zu analysieren und optimieren, erforschen wir neue „On the fly“-Steuerungsmethoden für Ensemblesimulationen, die auf automatischen Optimierungsverfahren basieren. Darüber hinaus beschäftigen wir uns mit neuen Interaktionsmechanismen, die die Effizienz und Genauigkeit von Analysen verbessern.
Um für Ingenieurinnen und Ingenieure im Automotive-Bereich auch zukünftig die bestmöglichen Benutzeroberflächen und effizientesten Arbeitsabläufe zu gewährleisten, beschäftigen wir uns mit der Entwicklung von nicht-konventionellen Schnittstellenlösungen. So erforschen wir beispielsweise, wie das sogenannte "tangible brushing" in der Automobilentwicklung Anwendung finden kann: Die wesentliche Idee ist hierbei die Verwendung realer Objekte, in unserem Fall physische Karten, zur gemeinschaftlichen Spezifikation und Ausformulierung eines geplanten Modells. Darüber hinaus untersuchen wir auch, wie die XR-Technologie zur Kommunikation von Simulationsergebnissen eingesetzt werden kann.
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.
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.
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.
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.
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.
Wir entwickeln und erforschen neuartige Analyseworkflows und Methoden für komplexe, heterogene Daten, die aus Simulationen, Messungen und Kohortenstudien stammen.
Mit Augmented Reality werden Simulationsergebnisse von Automotorgeräuschen sichtbar.
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.
Forschung und Entwicklung von neuartigen interaktiven Visualisierungsmethoden zur Visualisierung und zum Verständnis komplexer Systeme.