Šiuolaikinėje technologinėje aplinkoje yra naudojama vis daugiau įrenginių ir sensorių, kurie generuoja įvairius duomenis. Tačiau šių duomenų analizė ir vizualizavimas gali būti sudėtingi dėl jų, galimai, nestruktūrizuotos prigimties ir standartizuotų analizės ir atvaizdavimo sprendimų nebuvimo. Daugelis organizacijų gali susidurti su iššūkiais, bandydamos analizuoti ir vizualizuoti erdvinės informacijos duomenis, o negebėjimas apdoroti ir pasinaudoti tokiais surinktais duomenimis gali sąlygoti tam tikros informacijos praradimą/ neįvertinimą, neefektyvią situacijos analizę ir tolimesnį planavimą bei padidinti klaidų tikimybę. Gautus duomenis apdorojant apmokytais dirbtinio intelekto/ mašininio mokymo modeliais – atsiras galimybė ženkliai praplėsti surinktų duomenų kokybę ir jų vertę. Rinkos netolygumai, kuriuos siekiama spręsti projektu: 1. IoT ir sensorių panaudojimo augimas; 2. Nestruktūrizuoti Duomenys; 3. Auganti 3D vizualizacijos svarba; 4. AI panaudojimo duomenų analizėje augimas, siekiant užtikrinti jos efektyvumą. Projekto įgyvendinimo metu numatomas sukurti vizualizacijos algoritmas galės būti jungiamas prie įvairių įrenginių, galinčių generuoti ir fiksuoti skirtingos kilmės impulsus/ signalus (regos, elektromagnetinius, vibracijos ir pan.), surinkti jų sugeneruotus ir perduodamus duomenis, ir, atitinkamai juos apdorojęs DI pagalba, transformuoti į 3D vizualizaciją. Sukurtą sprendimą bus galima naudoti labai plačiai - nuo pramonės iki medicinos, pvz. naftos ir dujų pramonėje vamzdynų ir įvairių erdvių korozijos nustatymo vizualizavimui, analizei, duomenų archyvavimui ir sprendimų dėl būklės priėmimui, remiantis surinktais ir DI apdorotais duomenimis. Kuriamas inovatyvus produktas leis realiu laiku priimti ir apdoroti gautus duomenis (iš daviklio/ sensoriaus/ kt. įrenginio su koordinatėmis) ir juos vizualizuoti/ atvaizduoti gautą informaciją 3D erdvėje. Dirbtinio intelekto/ mašininio mokymo algoritmais bus siekiama palengvinti gautų duomenų analizę. Taip pat tam tikrų daviklių duomenis yra sunku interpretuoti, todėl specialiai apmokyti modeliai padės atpažinti subtilius parodymus ar anomalijas. Algoritmai padės atrasti nekorektiškus duomenis ir/ ar koordinates, remiantis apmokytais modeliais. Sistema bus pritaikyta įvairiems atvaizdavimo įrenginiams: ekranams, nešiojamiems įrenginiams, AR/ VR daugelyje pramonės sričių. Vizualizacija bus pateikiama 3D formatu. Sukurtas prototipas leis prisidėti prie tvarumo skatinimo. Duomenų valdymo ir mainų posistemės pagalba bus galima kaupti surinktus iš daviklių duomenis ir formuoti duomenų archyvą su vizualizacijomis, kas leis mažinti sunaudotų resursų kiekį brangiai kainuojančioms apžiūroms tlikti ir jų trukmę. Sukurtą produktą bus galima naudoti labai plačiai nuo pramonės iki medicinos. Įgyvendinant projektą nebus pažeisti nustatyti horizontalieji prioritetai ir su jais susijusios Europos Sąjungos pagrindinių teisių chartijos nuostatos: darnaus vystymosi, įskaitant reikšmingos žalos nedarymo principas; lygių galimybių ir nediskriminavimo (dėl lyties, rasės, tautybės, pilietybės, kalbos, kilmės, socialinės padėties, tikėjimo, įsitikinimų ar pažiūrų, amžiaus, lytinės orientacijos, etninės priklausomybės, religijos, negalios ir kitų aspektų), įskaitant prieinamumo visiems reikalavimo užtikrinimą (paslaugų, infrastruktūros, fizinės ar e. aplinkos sprendimai, informacijos, transporto prieinamumas ir pan.); inovatyvumo (kūrybingumo) (įgyvendinant veiklas vykdomi inovatyvūs viešieji pirkimai, taikomos naujos technologijos, kuriami ar diegiami inovatyvūs sprendimai ir pan.). Laikantis darnaus vystymosi HP, įgyvendinant projektą bus laikomasi klimato ir aplinkos apsaugos standartų, siekiama naudoti atsinaujinančius išteklius bei užtikrinti pakartotinį resursų panaudojimą. Vykdant projektines veiklas, bus laikomasi lygybės, įtraukties ir nediskriminavimo principų. Projekto veikla tiesiogiai prisidės prie inovatyvumo (kūrybingumo) horizontaliojo principo įgyvendinimo, kadangi projekto įgyvendinimo.