PolyVR - A Virtual Reality Authoring Framework for Engineering Applications

Die virtuelle Realität ist ein fantastischer Ort, frei von Einschränkungen und vielen Möglichkeiten. Für Ingenieure ist dies der perfekte Ort, um Wissenschaft und Technik zu erleben, es fehlt jedoch die Infrastruktur, um die virtuelle Realität zugänglich zu machen, insbesondere für technische Anwendungen. Diese Arbeit bescheibt die Entstehung einer Softwareumgebung, die eine einfachere Entwicklung von Virtual-Reality-Anwendungen und deren Implementierung in immersiven Hardware-Setups ermöglicht. Virtual Engineering, die Verwendung virtueller Umgebungen für Design-Reviews während des Produktentwicklungsprozesses, wird insbesondere von kleinen und mittleren Unternehmen nur äußerst selten eingesetzt. Die Hauptgründe sind nicht mehr die hohen Kosten für professionelle Virtual-Reality-Hardware, sondern das Fehlen automatisierter Virtualisierungsabläufe und die hohen Wartungs- und Softwareentwicklungskosten. Ein wichtiger Aspekt bei der Automatisierung von Virtualisierung ist die Integration von Intelligenz in künstlichen Umgebungen. Ontologien sind die Grundlage des menschlichen Verstehens und der Intelligenz. Die Kategorisierung unseres Universums in Begriffe, Eigenschaften und Regeln ist ein grundlegender Schritt von Prozessen wie Beobachtung, Lernen oder Wissen. Diese Arbeit zielt darauf ab, einen Schritt zu einem breiteren Einsatz von Virtual-Reality-Anwendungen in allen Bereichen der Wissenschaft und Technik zu entwickeln. Der Ansatz ist der Aufbau eines Virtual-Reality-Authoring-Tools, eines Softwarepakets zur Vereinfachung der Erstellung von virtuellen Welten und der Implementierung dieser Welten in fortschrittlichen immersiven Hardware-Umgebungen wie verteilten Visualisierungssystemen. Ein weiteres Ziel dieser Arbeit ist es, das intuitive Authoring von semantischen Elementen in virtuellen Welten zu ermöglichen. Dies sollte die Erstellung von virtuellen Inhalten und die Interaktionsmöglichkeiten revolutionieren. Intelligente immersive Umgebungen sind der Schlüssel, um das Lernen und Trainieren in virtuellen Welten zu fördern, Prozesse zu planen und zu überwachen oder den Weg für völlig neue Interaktionsparadigmen zu ebnen

Real-time Multi-scale Smart Energy Management and Optimisation (REMO) for buildings and their district

Energy management systems in buildings and their district today use automation systems and artificial intelligence (AI) solutions for smart energy management, but they fail to achieve the desired results due to the lack of holistic and optimised decision-making. A reason for this is the silo-oriented approach to the decision-making failing to consider cross-domain data. Ontologies, as a new way of processing domain knowledge, have been increasingly applied to different domains using formal and explicit knowledge representation to conduct smart decision-making. In this PhD research, Real-time Multiscale Smart Energy Management and Optimisation (REMO) ontology was developed, as a cross-domain knowledge-base, which consequently can be used to support holistic real-time energy management in districts considering both demand and supply side optimisation. The ontology here, is also presented as the core of a proposed framework which facilitates the running of AI solutions and automation systems, aiming to minimise energy use, emissions, and costs, while maintaining comfort for users. The state of the art AI solutions for prediction and optimisation were concluded through authors involvement in European Union research projects. The AI techniques were independently validated through action research and achieved about 30 - 40 % reduction in energy demand of the buildings, and 36% reduction in carbon emissions through optimisation of the generation mix in the district. The research here also concludes a smart way to capture the generic knowledge behind AI models in ontologies through rule axiom features, which also meant this knowledge can be used to replicate these AI models in future sites. Both semantic and syntactic validation were performed on the ontology before demonstrating how the ontology supports the various use cases of the framework for holistic energy management. Further development of the framework is recommended for the future which is needed for it to facilitate real-time energy management and optimisation in buildings and their district