Gli ultimi progressi nell'informatica e nella realtà virtuale (VR) hanno consentito ai ricercatori di KAUST di sviluppare una suite di app che consentono agli utenti di visualizzare e interpretare set di dati grandi e complessi in tre dimensioni.

La modellazione statistica si è tradizionalmente basata su mappe ad alta risoluzione di grandi e complessi dataset spazio-temporali, che contengono dati che variano in base alla posizione e all'ora. Questo tipo di modellazione aiuta gli scienziati a comprendere le relazioni all'interno dei dati e come variano nel tempo; li aiuta anche a quantificare le incertezze.

I progressi nella potenza di calcolo e l'avvento della realtà virtuale completamente immersiva, però, offrire strumenti nuovi e più potenti per l'analisi dei dati, permettendo agli statistici di visualizzare, esplorare e valutare i dati, portando a modelli più accurati.

"Nuove applicazioni statistiche per la modellazione dei dati nello spazio e nel tempo, soprattutto nel contesto dei dati globali, si stanno concentrando su come possiamo rappresentare un modello che assomigli ai dati originali, " spiega Marc Genton di KAUST. "Questo ci ha portato a indagare sul ruolo della visualizzazione, in particolare VR, per generare mappe visivamente simili ai dati originali."

Pionieri nell'uso della realtà virtuale e delle tecnologie immersive per la visualizzazione di set di dati del mondo reale, Facoltà KAUST Genton e Ying Sun, in collaborazione con Stefano Castruccio dell'Università di Notre Dame negli Stati Uniti, ha lavorato con il KAUSTVisualization Core Laboratory, una struttura all'avanguardia che offre un ambiente VR completamente immersivo per realizzare la propria app. Il team ha utilizzato i dati sulla temperatura globale dal 2006 al 2100 per confrontare un modello climatico con una simulazione di un modello statistico, chiamato emulatore. Utilizzando un visore VR con tecnologia di acquisizione del movimento wireless, gli utenti possono esplorare in modo interattivo le caratteristiche dei dati, consentendo loro di confrontare quanto visivamente simile fosse il modello climatico all'emulatore.

"La capacità di esplorare visivamente i dati in modo tridimensionale, ambiente immersivo offrirà uno strumento più potente per interpretare i dati rispetto a quello bidimensionale, mappatura planare, "dice Sole.