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Visuelle Analyse

Große Datenmengen stoßen nicht nur an die Grenzen der Berechenbarkeit, sondern vor allem an die der Verständlichkeit. Um ein schnelleres Verstehen zu ermöglichen, werden drei Schwerpunkte im Bereich der Visual Analytics erforscht. Zum einen werden Methoden entwickelt, die den Benutzer tiefer in die Visualisierung integrieren. Dazu werden neuartige immersive Interaktionsmethoden vor großen Displaywänden, sowie Techniken der virtuellen und erweiterten Realität untersucht.

Zum anderen sollen semi-automatische Methoden entwickelt werden, die den Nutzer bei der Interaktion durch Anpassung von Filter- und anderen Visualisierungsparametern unterstützt. Außerdem sollen insbesondere im Bereich der Segmentierung Strategien umgesetzt werden, um die Daten in einfacher verständliche Teile zu gliedern. Hier sollen Methoden des Maschinellen Lernens eingesetzt werden.

Der dritte Schwerpunkt betrifft die Entwicklung angepasster hierarchischer Visualisierungen im Bereich Lebenswissenschaften. Auch hier stellte sich die Bewältigung großer Datenmengen als große Herausforderung dar. Aus diesem Grund sollen die vielversprechenden und bereits erfolgreich eingesetzten Werkzeuge zu einem mehrstufigen Visualisierungs- und Interaktions-Workflow ausgebaut werden. Dabei werden die gewonnenen Erkenntnisse hin zu einer besser verständlichen visuellen Analyse integriert und der Workflow um neue Datentypen erweitert.