Der SFB-TRR 161 ,,Quantitative Methods for Visual Computing’ hat das neue Feature Story Format INSIGHT entwickelt. In der aktuellen Ausgabe erklärt Valentin Bruder, Doktorand am Visualisierungsinstitut der Universität Stuttgart und im SFB-TRR 161, wie man Algorithmen leistungsfähiger macht.
Der SFB-TRR 161 ,,Quantitative Methods for Visual Computing' hat das neue Feature Story Format INSIGHT entwickelt. In der aktuellen Ausgabe erklärt Valentin Bruder, Doktorand am Visualisierungsinstitut der Universität Stuttgart und im SFB-TRR 161, wie man Algorithmen leistungsfähiger macht. Ob beim Filme streamen oder beim Blick ins Innere einer Supernova: Bilder, Visualisierungen und 3D-Modelle erzeugen immense Datenmengen. Um in der Forschung mit diesen Datenmengen effektiv arbeiten zu können, benötigt man leistungsfähige und der Situation entsprechende Algorithmen. Solche Algorithmen liefern das bestmögliche Ergebnis bei kleinstmöglichem Ressourcenaufwand. Sie bestimmen somit, wie gut die Bildverarbeitung in der Praxis gelingt. Im SFB-TRR 161 werden Methoden entwickelt, um die Leistung verschiedener Algorithmen bewerten und Leistungsanforderungen verlässlich vorhersagen zu können.
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