В NASA разработали VR-инструментарий для изучения Марса и анализа больших массивов данных

Специалисты NASA, занимающиеся исследованием Марса, столкнулись с проблемой определения расстояния при изучении снимков Красной планеты, отправленных с одного из марсоходов, поскольку это сложно сделать с помощью только 2D-изображений. Для этого NASA построило виртуальный мир, который позволяет исследователям изучать ландшафт с помощью VR-гарнитуры. Сейчас исследователи разрабатывают VR-технологию для работы с данными, отправляемыми с марсоходов.

Источник изображений: HotHardware

Разработкой новой технологии занимается команда Лаборатории реактивного движения (JPL) NASA. Ранее исследователи пытались использовать стереоизображения, но такой подход не обеспечивал достаточно реалистичного погружения в среду. В NASA обратили внимание на то, что геологи уже использовали VR для создания иммерсивного окружения, которое, в частности, позволяло эффективно определять расстояние и размер объектов на Марсе. Это подтолкнуло команду JPL к использованию VR для работы с более сложными «многомерными» данными, полученными с ровера Curiosity.

JPL отмечает, что в 3D «восприятие ведёт себя по-другому <…> аналитик может взглянуть на любую научную или инженерную проблему и увидеть закономерности и корреляции более чётко, чем в плоской версии». JPL заручилась поддержкой исследователей из Калифорнийского технологического института, которые изучали возможность создания иммерсивных сред для визуализации научных данных и совместной работы. Вместе они создали ПО, использующее 3D-визуализацию для изучения взаимосвязей между данными. Для повышения эффективности в ПО внедрили другие технологии, такие как ИИ, которые упрощают нахождение закономерностей и взаимосвязей.

Разработанное ПО можно использовать на настольных ПК, оно совместимо с несколькими популярными VR-гарнитурами. Согласно NASA, новую технологию можно использовать везде, где присутствует работа с большими массивами данных, но больше всего она подойдёт для банковского сектора, ретейла и медицинских исследований. С её помощью можно визуализировать данные, такие как электронная таблица, в большой «выбор данных» без необходимости их перемещения из мест хранения.