Visualização de dados projetados no espaço de componentes principais utilizando realidade virtual

• Processo: 16/23004-0
• Modalidade de apoio: Bolsas no Brasil - Iniciação Científica
• Data de Início da vigência: 01 de janeiro de 2017
• Data de Término da vigência: 31 de julho de 2017
• Área de conhecimento: Engenharias - Engenharia Elétrica
• Pesquisador responsável: Paula Dornhofer Paro Costa
• Beneficiário: Gustavo Granela Plensack
• Instituição Sede: Faculdade de Engenharia Elétrica e de Computação (FEEC). Universidade Estadual de Campinas (UNICAMP). Campinas , SP, Brasil
• Assunto(s): Realidade virtual Big data Visualização de dados Engenharia de computação
• Palavra(s)-Chave do Pesquisador: Análise de componentes principais | big data | Realidade Virtual | visualização imersiva de dados | Engenharia de Computação

Resumo

A era do "Big Data" é caracterizada pela disponibilidade de uma grande quantidade de dados sobre os mais variados fenômenos naturais e sócio-econômicos. O entendimento e a modelagem destes fenômenos depende da extração de informação e síntese de conhecimento deste volume massivo de dados. Dentre as teorias e ferramentas computacionais para extração de informação de dados, a pesquisa na área de visualização tem buscado combinar o poder computacional das máquinas modernas com a capacidade humana de detecção visual de padrões. Em particular, a tecnologia de realidade virtual, cada vez mais acessível ao usuário comum, vem sendo explorada como uma ferramenta capaz de oferecer a visualização imersiva dos dados. O objetivo deste projeto é explorar a utilização do ambiente virtual para visualização de dados de alta dimensionalidade projetados num espaço tridimensional de componentes principais obtidos a partir de parâmetros definidos interativamente pelo usuário. Para o presente estudo utilizaremos o sistema de realidade virtual Oculus Rift. Além do desenvolvimento de uma ferramenta, o projeto também buscará definir uma metodologia de análise e avaliação de eficácia na visualização de dados imersiva versus a visualização tradicional (na tela de computadores) para a extração de informação relevante dos dados visualizados. (AU)