Computergraphik, die »Bildsynthese«, ist eine wesentliche Kerndisziplin des »Visual Computing«. Unsere Forscher entwickeln auf diesem Gebiet Verfahren und Technologien, um Informationen in Form von Bildern virtuell zu veranschaulichen.
Konkret bedeutet das:
mehr InfoUm reale Objekte auch virtuell darstellen zu können, analysieren und interpretieren unsere Forscher reale Bilder und wandeln diese in Informationen um. Dafür sind spezielle Digitalisierungsverfahren und Augmented-Reality-Technologien nötig, die in diesem Forschungsgebiet erarbeitet werden.
Konkret bedeutet das:
mehr InfoDie Interaktion zwischen Mensch und Maschine ähnelt zunehmend dem natürlichen Verhalten des Menschen. Die Technik soll uns jedoch nicht ersetzen, sondern unterstützen. Deshalb entwickeln unsere Forscher Technologien, um Mensch und Maschine effektiver zusammenarbeiten zu lassen.
Konkret bedeutet das:
mehr InfoVirtuelle Welten bieten viele Möglichkeiten. Physische Objekte oder physikalische Phänomene lassen sich schnell und risikoarm virtuell nachbilden und visualisieren. Unsere Forscher entwickeln Methoden, um Simulationsprozesse zu beschleunigen und direkt Einfluss darauf nehmen zu können.
Konkret bedeutet das:
mehr InfoModelle sind ein wichtiger Bestandteil des Visual Computing. Sie bieten eine abstrakte Sicht auf ausgewählte Aspekte der Realität. Dafür gibt es verschiedene Visualisierungsmöglichkeiten. Unsere Forscher erarbeiten deshalb unterschiedliche Modelltypen wie 2D, 3D oder höhere Dimensionen für den Einsatz in der Praxis.
Konkret bedeutet das:
mehr InfoDurch das Erkennen von Mustern und Gesetzmäßigkeiten werden Daten intelligent miteinander verknüpft und Rückschlüsse gezogen. Auf dieser Grundlage führen wir bildbasierte Qualitätskontrollen durch und richten automatisierte Datenanalysen in Produktionsketten ein. Wir nutzen Machine Learning auch für medizinische Anwendungen wie Diagnoseverfahren, zum Zählen von Fischbeständen oder für VR- und AR-Technologien.
Warum Maschinelles Lernen & Künstliche Intelligenz?
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