Les dernières avancées en informatique et en réalité virtuelle (VR) ont permis aux chercheurs de KAUST de développer une suite d'applications permettant aux utilisateurs de visualiser et d'interpréter des ensembles de données volumineux et complexes en trois dimensions.

La modélisation statistique s'est traditionnellement appuyée sur des cartes à haute résolution de grands ensembles de données spatio-temporelles complexes, qui contiennent des données qui varient selon le lieu et l'heure. Ce type de modélisation aide les scientifiques à comprendre les relations au sein des données et leur variation dans le temps; cela les aide également à quantifier les incertitudes.

Les progrès de la puissance de calcul et l'avènement de la VR totalement immersive, cependant, offrir des outils nouveaux et plus puissants pour l'analyse des données, permettant aux statisticiens de visualiser, explorer et évaluer les données, conduisant à des modèles plus précis.

"De nouvelles applications statistiques pour la modélisation des données dans l'espace et le temps, surtout dans le contexte des données mondiales, se concentrent sur la façon dont nous pouvons représenter un modèle qui ressemble aux données d'origine, " explique Marc Genton de KAUST. " Cela nous a conduit à étudier le rôle de la visualisation, en particulier la réalité virtuelle, pour générer des cartes visuellement similaires aux données d'origine."

Pionniers dans l'utilisation de la VR et des technologies immersives pour visualiser des jeux de données du monde réel, Faculté KAUST Genton et Ying Sun, en collaboration avec Stefano Castruccio de l'Université de Notre Dame aux États-Unis, travaillé avec le KAUSTVisualization Core Laboratory, une installation à la pointe de la technologie qui offre un environnement de réalité virtuelle entièrement immersif pour réaliser leur application. L'équipe a utilisé des données de température mondiale de 2006 à 2100 pour comparer un modèle climatique avec une simulation d'un modèle statistique, appelé émulateur. En utilisant un casque VR avec technologie de capture de mouvement sans fil, les utilisateurs pourraient explorer de manière interactive les caractéristiques des données, leur permettant de comparer à quel point le modèle climatique était visuellement similaire à l'émulateur.

« La capacité d'explorer visuellement les données dans un format tridimensionnel, environnement immersif offrira un outil d'interprétation des données plus puissant que le bidimensionnel, cartographie planaire, " dit Soleil.