Forschungsthemen

Referenzprojekte, Anwendungen und Publikationen

Screenshot der Brain*-Software des VRVis, das ein graues Gehirn zeigt mit vielen farbigen neuronalen Vernetzungen.
Die Data-Science-Plattformen des VRVis schaffen es nicht nur, extrem große heterogene Daten, wie sie in Life Sciences und Medizin anfallen, einfach zu händeln, sondern ermöglicht durch die inkludierte Visualisierung bessere Verständlichkeit der Daten und Datennetzwerke.

Data Science für Medizin und Life Science

Data Science spielt in den Bereichen Medizin und Life Sciences eine wachsende Rolle. VRVis hat bereits mehrere Data Science-Projekte im Bereich der Neurowissenschaften sowie in der Medizin zur Analyse von Gesundheits- und Patientenkohortendaten erfolgreich durchgeführt, und darüber hinaus Brain*, eine weltweit eingesetzte Plattform für die Integration, das Management und die Exploration von räumlichen Gehirndaten, entwickelt.

Drei Menschen stehen hinter einem Laptop in einer Fabrikhalle, umgeben von Regalen mit Kabeln und anderen technischen Gegenständen
Visuell-grafisch auf die menschliche Wahrnehmung optimierte Datenanalyse-Tools sind das entscheidende Schlüsselelement, das bei Nutzerinnen und Nutzer das Vertrauen in computergestützte Data-Science- und Entscheidungsprozesse stärkt.

Data Science für die Industrie 4.0 und 5.0

Als Schlüsseltechnologie im Bereich der industriellen Produktion ermöglicht Visual Analytics durch visuelle Datenanalyse die Daten rund um den Produktionsprozess zu durchschauen. Dabei sind die Stabilität und Skalierbarkeit von visuellen Analysetools entscheidende Faktoren für deren Akzeptanz als verlässliche Werkzeuge in der Industrie 4.0, wie beispielsweise in unserem Projekt INGRESS. Unsere Analyselösungen zeichnen sich durch die Fähigkeit aus, mit komplexen Daten umzugehen, sowie schnell und zuverlässig Mustersuche und Anomalie-Erkennung durchführen zu können. Im Projekt EDIH AI5Production unterstützen wir Produktionsunternehmen bei ihren Digitalisierungsoffensiven mithilfe unserer Expertise zu menschzentrierter KI und Data Science.

Bild einer Fischwanderhilfe und eines Staudamms mit Landschaft
Der Energiesektor profitiert maßgeblich von intelligenten Visual Data Science-Lösungen, die für eine nachhaltige Nutzung und Instandhaltung etwa von Wasserkraftwerken beitragen.

Data Science für die Energiewirtschaft

Wasserkraft ist ein wichtiger Teil der österreichischen erneuerbaren Energien. Viele Wasserkraftanlagen sind jedoch Bauwerke älteren Semesters. In unserem Projekt DIGI-Hydro wird ein Wasserkraftwerk mit neuen Messsensoren und moderner Datenanalyse nachgerüstet, um mithilfe von digitalen Wasserkraft-Zwillingen die Echtzeitüberwachung und bessere Instandhaltung zu erleichtern.

Der Rücken eines Mannes und der Hinterkopf einer Frau, die auf eine Visualisierung schauen, auf der verschiedene Wärmezonen einer Stadt in Rottönen abgebildet ist.
Klimadaten, vor allem auch in urbanen Räumen, sind vor allem eines: sehr groß, sehr viel - und hochkomplex. Visual Analytics schafft hier eine ideale Basis, um diese Daten für Fachleute visuell zusammenzuführen und so dabei zu helfen, Städte fit für die klimatischen Veränderungen der Zukunft zu machen. (c) PID / David Bohmann

Data Science für Klimadaten

Die Rolle von Data Science in der Analyse von Klima- und Wetterdaten wird in Zukunft eine noch größere sein, da nur so die komplexen Zusammenhänge in ihrer Gesamtheit erfasst werden und für bessere Klimawandelanpassungslösungen genutzt werden können. Das VRVis hat mehrere, auf Klima- und Umweltdaten spezialisierte ExpertInnen, die beispielsweise mit Zeitreihen von typischen meteorologischen Jahren (Typical Meterological Year – TMY) arbeiten oder visuelle Cockpits für die Leistungsbeurteilung von Biosolartechnologie entwickeln.

Publikationen

Awards

Projekte