Forschungsdatenbank: Projekte

Das Projekt "Partizipative Insektenforschung durch kreative Bürgerbeteiligung in Museen (PInBiM)" ist eine wegweisende Zusammenarbeit zwischen der Hochschule Bonn-Rhein-Sieg, dem Museum Koenig Bonn und dem Leibniz-Institut zur Analyse des Biodiversitätswandels (LIB). Im Fokus steht die Integration modernster Technologien, darunter Visualisierungs- und 3D-Scanning-Verfahren, um Bürger aktiv in die Sammlung und Erforschung von Insektenpopulationen einzubeziehen. Die Verwendung von Gamification-Elementen soll langfristige Motivation der Teilnehmer gewährleisten. Das Projekt, finanziert durch Mittel des Zukunftsfonds NRW, strebt die Schaffung eines national skalierbaren Modells an, das als Proof-of-Concept für zukünftige partizipative Forschungsprojekte dienen kann.

Projektleitung an der H-BRS

Die bio-chemische Forschung ist zunehmend auf akkurate Computermodellierung und -analyse angewiesen. Dieses Forschungsfeld ist naturgemäß hoch interdisziplinär, da physikalische Grundgesetze algorithmisch umgesetzt werden müssen, um in Anwendungen der Lebenswissenschaften relevante Beiträge liefern zu können. Das Projekt und die damit verbundene Initiative UMMBAS bündelt disziplinübergreifend die starke Expertise an der H-BRS in der Methodenentwicklung, der Visualisierung und der Anwendung computergestützter Verfahren zur Entschlüsselung materialwissenschaftlicher und biochemischer Fragestellungen.

Projektleitung an der H-BRS

Moderne Sensorik und mobile Messsysteme ermöglichen ein enges Monitoring von Umweltdaten und -belastungen. Beispiele sind Klimadaten und -trends, Belastungen durch Schadstoffe und Emissionen oder auch Veränderungen des Mikroklimas durch Großbaumaßnahmen. Durch Kommunen („Smart Cities“), aber auch in bürgerwissenschaftlichen („Citizen Science“ und „Citizen Sensors“)-Projekten, werden vielfältige Sensorsysteme eingesetzt, die auch bei Katastrophen und Großschäden wichtige Informationen liefern können.

Projektleitung an der H-BRS

Big Bang to Big Data (B3D) ist ein interdisziplinärer Forschungs-, Technologie- und Ausbildungs-Verbund für datenintensive Radioastronomie. Der „Cluster“ verknüpft die wissenschaftlichen Potenziale von Radioastronomie und Datenwissenschaft. Der im Rahmen des Förderprogramms Profilbildung 2020 geförderte Cluster soll verteilte Expertise und Ressourcen bündeln und die der radioastronomischen Forschung noch fehlende datenwissenschaftliche Expertise etablieren.

Projektleitung an der H-BRS

Online-Fernausbildung für Montage, Betrieb und Wartung ist in der Industrie vorteilhaft, um Zeit und Geld zu sparen, insbesondere wenn Konzerne Standorte auf mehreren Kontinenten haben (z.B. Automobilindustrie, Ölfirmen, etc.). Derzeit sind die Ferntrainingserfahrungen durch begrenzte Kameraperspektiven und das Fehlen geeigneter Navigationstechniken für die Kameraansicht je nach Aufgabe eingeschränkt. In diesem Promotionsprojekt entwickelt Doktorand Saugata Biswas ein autonomes Kamera-Sichtpunktmanagementsystem mit Hilfe eines Roboterarms in einem Multikamera-Trainingsszenario. Diese Doktorarbeit wird sich auf die Verbesserung der Online-Trainingserfahrung von Remote Trainees konzentrieren.

Computergenerierte Bilder sind in unserer modernen, visuellen Welt allgegenwärtig. Fertigung, Unterhaltung, Bildung und viele andere Branchen benötigen reale oder fiktive virtuelle 3D-Modelle, um eine Vielzahl unterschiedlicher Szenarien darzustellen. Die moderne Computergrafik erzeugt hochqualitative visuelle und sogar fotorealistischen Inhalten. Diese Qualität hat jedoch zwei große Nachteile: Zum einen ist die Berechnung vieler visueller Effekte auf der Grundlage traditioneller Methoden ineffizient und mit langen Berechnungszeiten verbunden. Zweitens steigt mit zunehmender Bildqualität die Forderung nach einer extrem feinen Geometrie, die die gewünschte Szene darstellt. Daher ist eine der zeitaufwändige und mühsame Nachbearbeitung von Hand erforderlich. Ob einzelne Objekte oder ganze Szenen, jedes kleine Detail wird von Hand positioniert, einschließlich Geometrie, Lichtquellen oder Objektmaterialien. Doktorand Daniel Bachmannn macht sich tiefengenerative Ansätze mit neuronalen Netzwerken, insbesondere dem neuronalen Rendering zunutze. Hier werden Merkmale wie z.B. Form oder Farbe von virtuellen Objekten oder Szenen als gelernte Gewichte kodiert, die von neuronalen Netzen gespeichert werden. Diese interne Repräsentation wird als neuronale Szenenrepräsentation (NSR) bezeichnet - eine nicht-diskretisierende, implizite Form der Speicherung von Szenendaten.

Vier nordrhein-westfälische Hochschulen haben sich zusammengetan, um das „Games Technology Network“ (GTN) aufzubauen. Die Koordination hat die Hochschule Bonn-Rhein-Sieg (H-BRS) übernommen. Ihre Partner sind die RWTH Aachen, die Hochschule Düsseldorf und die Technische Hochschule Köln. Das Projekt ist auf zunächst drei Jahre ausgelegt und wird vom Zukunftsfonds NRW gefördert. Erklärtes Ziel des neuen Verbunds ist es, ein Netzwerk aus Forschungseinrichtungen und Industrieunternehmen aufzubauen, das die Spieletechnologie fördert und damit dem Standort NRW zugutekommt.

Projektleitung an der H-BRS

Datenbrillen sind Brillen, in deren Sichtfeld zeitgleich alle erdenklichen Informationen visuell eingeblendet werden. Allerdings verfügen selbst moderne Datenbrillen nur über ein sehr eingeschränktes Sichtfeld. Ungewollten Nebeneffekte wie Verzerrungen, fehlerhafte Tiefeninterpretation oder schlechte Lesbarkeit von Informationen sind die Folge – insbesondere bei zunehmender Informationsdichte. An der H-BRS werden interdisziplinär gängige View Management-Verfahren erforscht und verbessert. So soll ein Teil der visuellen digitalen Information in Audio- und Vibrationsreize umwandelt werden. Alexander Marquardts Schwerpunkt liegt auf dem Entwurf, der Entwicklung sowie der technischen Umsetzung dieser neuartigen, multisensorischen Informationsversorgung. Sein Ziel ist es, die visuelle Komplexität zu verringern. Außerdem soll die Aufmerksamkeit des Nutzers auf möglichst intuitive Art und Weise auf diejenigen Informationen gelenkt werden, die für ihn von besonderem Interesse sind.

Online-Fernausbildung für Montage, Betrieb und Wartung ist in der Industrie vorteilhaft, um Zeit und Geld zu sparen, insbesondere wenn Konzerne Standorte auf mehreren Kontinenten haben (z.B. Automobilindustrie, Ölfirmen, etc.). Derzeit sind die Ferntrainingserfahrungen durch begrenzte Kameraperspektiven und das Fehlen geeigneter Navigationstechniken für die Kameraansicht je nach Aufgabe eingeschränkt. In diesem Promotionsprojekt entwickelt Doktorand Saugata Biswas ein autonomes Kamera-Sichtpunktmanagementsystem mit Hilfe eines Roboterarms in einem Multikamera-Trainingsszenario. Diese Doktorarbeit wird sich auf die Verbesserung der Online-Trainingserfahrung von Remote Trainees konzentrieren. 

Während des Planungsprozesses von Fertighäusern möchten die Anbieter ihren Kunden einen möglichst realistischen und anmutungsgetreuen Eindruck des geplanten Bauvorhabens präsentieren. Eine gute Visualisierung kann dabei helfen, Missverständnisse in der Planung zu vermeiden und führt somit zu einer Kostenreduzierung. Das Ziel des Forschungsprojekts MateDiS ist die Entwicklung eines Materialdigitalisierungssystems zur realistischen Oberflächendarstellung in unterschiedlichen Beleuchtungsszenarien im Rahmen der virtuellen Haus- und Wohnungsplanung.

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