Vir­tual Rea­lity (VR) und Aug­men­ted Rea­lity (AR) haben in den ver­gan­ge­nen Jah­ren zwar nicht, wie von Fach­leu­ten pro­gnos­ti­ziert, abge­ho­ben, “aber das kommt ganz sicher und das wird eine grund­sätz­li­che Revo­lu­tion”, erklärt Wer­ner Pur­ga­t­ho­fer, Wis­sen­schaft­li­cher Direk­tor des Zen­trums für Vir­tual Rea­lity und Visua­li­sie­rung (VRVis).

Geräte, die für andere Zwe­cke ent­wi­ckelt wur­den, wie hoch­auf­lö­sende Smart­phone-Bild­schirme oder immer exak­ter wer­dende geo­gra­phi­sche Ortungs­sys­teme, wür­den sehr stark dabei hel­fen, VR und AR den Weg zu berei­ten. “Noch sind die Breakth­rough-Fan­ta­sien, wie sie beim letz­ten Sym­po­sium vor zwei Jah­ren geäu­ßert wur­den, aber nicht ein­ge­trof­fen”, sagt Pur­ga­t­ho­fer. Inzwi­schen gebe es aber VR-Bril­len für den brei­ten Markt, die gut funk­tio­nie­ren. VR habe es etwas leich­ter als AR, weil man dort Feh­ler leich­ter akzep­tie­ren könne. “Bei AR bewegt man sich in der ech­ten Welt und was da an Zusatz­in­for­ma­tio­nen dazu kommt, muss exakt pas­sen”, so der Experte.

Maschi­nel­les Lernen
In ande­ren Berei­chen des Visual Com­pu­ting setze man ver­stärkt auf maschi­nel­les Ler­nen. “Es ist erkannt wor­den, dass man mit dem kon­struk­ti­ven Beschrei­ben der Umwelt, mit den Ver­su­chen die Wirk­lich­keit algo­rith­misch zu ver­ste­hen, nicht ans Ziel kom­men wird.” Beim maschi­nel­len Ler­nen könnte man hin­ge­gen einem Com­pu­ter bei­spiels­weise ver­schie­dene Ses­sel zei­gen, bis er das Modell Ses­sel ver­stan­den hat – “ohne dass der Mensch genau weiß, in wel­cher Form die­ses Wis­sen in der Daten­bank abge­spei­chert ist”.
Große Fort­schritte erwar­tet Pur­ga­t­ho­fer auch in der Bio­tech­no­lo­gie und ‑infor­ma­tik. “Das grund­sätz­li­che Ver­ste­hen, wie orga­ni­sche Mole­küle funk­tio­nie­ren, ist so kom­plex und daten­in­ten­siv, dass man dafür Tools braucht, die Visual Com­pu­ting zur Ver­fü­gung stel­len kann.”