Os últimos avanços em computação e realidade virtual (VR) permitiram aos pesquisadores da KAUST desenvolver um conjunto de aplicativos que permite aos usuários visualizar e interpretar conjuntos de dados grandes e complexos em três dimensões.

A modelagem estatística tradicionalmente se baseia em mapas de alta resolução de grandes e complexos conjuntos de dados espaço-temporais, que contêm dados que variam por local e hora. Esse tipo de modelagem ajuda os cientistas a entender as relações dentro dos dados e como elas variam ao longo do tempo; também os ajuda a quantificar incertezas.

Avanços na capacidade de computação e o advento da RV totalmente imersiva, Contudo, oferecem ferramentas novas e mais poderosas para analisar dados, permitindo que os estatísticos visualizem, explorar e avaliar os dados, levando a modelos mais precisos.

"Novos aplicativos estatísticos para modelagem de dados no espaço e no tempo, especialmente no contexto de dados globais, estão se concentrando em como podemos representar um modelo que se parece com os dados originais, "explica Marc Genton da KAUST." Isso nos levou a investigar o papel da visualização, particularmente VR, para gerar mapas visualmente semelhantes aos dados originais. "

Pioneiros no uso de RV e tecnologias imersivas para visualizar conjuntos de dados do mundo real, Genton e Ying Sun da faculdade KAUST, em colaboração com Stefano Castruccio da Universidade de Notre Dame nos Estados Unidos, trabalhou com o KAUSTVisualization Core Laboratory, uma instalação de última geração que oferece um ambiente de RV totalmente envolvente para realizar seu aplicativo. A equipe usou dados de temperatura global de 2006 a 2100 para comparar um modelo climático com uma simulação de um modelo estatístico, chamado de emulador. Ao usar um fone de ouvido VR com tecnologia de captura de movimento sem fio, os usuários podem explorar interativamente os recursos dos dados, permitindo que eles comparem a semelhança visual entre o modelo climático e o emulador.

"A capacidade de explorar dados visualmente em uma dimensão tridimensional, ambiente imersivo oferecerá uma ferramenta mais poderosa para interpretar dados do que bidimensional, mapeamento planar, "diz Sun.