Liitreaalsuse (AR) integreerimine bio-inspireeritud nägemisuuringutesse muudab põhjalikult viisi, kuidas õpilased õpivad, katsetavad ja uuendavad. Kaasahaaravate 3D-simulatsioonide, interaktiivse visuaalse kaardistamise ja tehisintellektil põhineva analüütika abil loob AR silla bioloogilise nägemisteaduse ja insener-optikasüsteemide vahel.

Käed-külge AR-õppe kogemuse kaudu on järgmise põlvkonna teadlased ja insenerid paremini varustatud arendamaks täiustatud bionilisi nägemistehnoloogiaid, tehisintellektil juhitud robotandureid ja liitreaalsusega optilisi liideseid, kujundades bio-inspireeritud innovatsiooni tulevikku.

Faas Kirjeldus
Avasta

Sissejuhatus suurandmete (Big Data) mõistesse: maht, mitmekesisus, kiirus. Liitreaalsuse (AR) abil visualiseerivad õpilased, kuidas suuri andmevooge kogutakse, analüüsitakse ja kasutatakse päriselus.
Kaasahaaravate näidete kaudu uurivad nad AR-is struktureeritud, poolstruktureeritud ja struktureerimata andmete erinevusi, simuleerides toorandmete muutmist kasulikuks teabeks.
Kasutatakse 3D-mudeleid ja liitreaalsusega kontseptuaalseid kaarte, et jälgida andmete peamisi allikaid (digiseadmed, sotsiaalmeedia, andurid, veebitehingud).
Algsete digioskuste hindamine AR-viktoriinide ja interaktiivsete töötubade kaudu, et kohandada õpetamisviisi vastavalt õpilaste eelnevatele teadmistele.
Tegutse

Kavanda nutikaid keskkondi AR-is (nt ühendatud kodu, digikool), simuleerides andmevooge anduritest, täituritest ja mobiilseadmetest. Iga grupp saab parameetreid muuta ja mõõta mõju reaalajas.
Simuleeri AR-is, kuidas andmeid pilve edastatakse, salvestatakse ja töödeldakse. Nad esitavad lihtsustatud pilvearhitektuure 3D-s, et mõista SaaS-i, PaaS-i ja IaaS-i mõisteid.
Analüüsivad reaalseid või simuleeritud andmekogumeid, mis on seotud säästva arengu eesmärkidega (nt Eesmärk 3 – Tervis, Eesmärk 11 – Säästvad linnad) ja visualiseerivad neid AR-graafikute ja juhtpaneelide abil. Iga meeskond pakub andmeanalüüsi põhjal välja säästvaid tegevusi.
Täiusta

Interaktiivsed virtuaalkeskkonnad (nt metsad, rannikulinnad, elektrijaamad), et mõista keerukaid kliima- ja energiasüsteeme.
Muudavad oma AR-mudelis energia parameetreid (nt muudavad energiaallikaid või ehitusmaterjale) ja visualiseerivad mõjusid heitkogustele või soojusmugavusele reaalajas.
Koguvad punkte, lahendades interaktiivseid viktoriine kliimamuutuse põhjuste, tagajärgede ja lahenduste kohta ning täidavad grupipõhiseid disainülesandeid, liikudes edasi säästvate energiasüsteemide kavandamise kõrgematele tasemetele.
3D-mudelid täiustatud AR-iga, vastavad dünaamilistele viktoriinidele ja mõtisklevad liitreaalsuse tulevase rolli üle teaduslikus, keskkonna- ja inseneriteadlikkuses.