Qrowd

Qrowd

Die Inte­gra­tion von Big Data in europäis­chen Städten ist von größter Bedeu­tung für Kom­munen und Unternehmen, um effek­tive Infor­ma­tions­di­en­ste anzu­bi­eten, einen effizien­ten datenges­teuerten Verkehr und Mobil­ität zu ermöglichen, CO2-Emis­sio­nen zu reduzieren, die Effizienz der Infra­struk­tur zu bew­erten und die Leben­squal­ität der Bürg­er zu verbessern. Derzeit ist diese Inte­gra­tion auf­grund der fol­gen­den Fak­toren erhe­blich eingeschränkt: 1) Urban Big Data ist in isolierten indus­triellen und öffentlichen Sek­toren eingeschlossen, und 2) Die eigentliche Big Data-Inte­gra­tion ist auf­grund der Het­ero­gen­ität der Daten­quellen, der Vielfalt der For­mate, Größen, Qual­itäten und Aktu­al­isierungsrat­en ein extrem schwieriges tech­nis­ches Prob­lem, so dass die Inte­gra­tion erhe­bliche men­schliche Ein­griffe erfordert. QROWD begeg­net diesen Her­aus­forderun­gen, indem es Meth­o­d­en zur sek­torüber­greifend­en Stream­ing Big Data Inte­gra­tion anbi­etet, ein­schließlich geografis­ch­er, trans­port­be­zo­gen­er, mete­o­rol­o­gis­ch­er, domä­nenüber­greifend­er und Nachrich­t­en­dat­en, bei gle­ichzeit­iger Nutzung men­schlich­er Feed­back-Kanäle. Die Hauptziele von QROWD sind: (1) Erle­ichterung der sek­torüber­greifend­en Inte­gra­tion von Big Data Streams für die städtis­che Mobil­ität, ein­schließlich Echtzeit­dat­en über den indi­vidu­ellen und öffentlichen Verkehr in Kom­bi­na­tion mit weit­eren ver­füg­baren Quellen, wie Wet­terbe­din­gun­gen und Infra­struk­tur­in­for­ma­tio­nen, um einen umfassenden Überblick über den Stadtverkehr zu erhal­ten; (2) Unter­stützung der Teil­nahme und des Feed­backs ver­schieden­er Inter­es­sen­grup­pen zur Förderung datengetrieben­er Inno­va­tio­nen in Städten; und (3) Auf­bau ein­er Plat­tform für hybride Berech­nungsmeth­o­d­en auf der Grund­lage effizien­ter Algo­rith­men, die durch men­schliche Berech­nung und Feed­back ergänzt wer­den.
Die Hauptergeb­nisse von QROWD sind: (1) Zwei Dat­en-Wertschöp­fungs­ket­ten in den Sek­toren städtis­che Mobil­ität und öffentlich­er Verkehr unter Ver­wen­dung ein­er Mis­chung aus groß angelegten het­ero­ge­nen mehrsprachi­gen Daten­sätzen; und (2) sek­torüber­greifende und sprachüber­greifende Tech­nolo­gie, ein­schließlich Algo­rith­men und Tools, die alle Phasen der sek­torüber­greifend­en Big Data Val­ue Chain abdeck­en, basierend auf W3C-Stan­dards und unter Nutzung ein­er flex­i­blen und effizien­ten Kom­bi­na­tion aus men­schlich­er und maschineller Berechnung.

Auf der Pro­jek­t­seite der Europäis­chen Kom­mis­sion gibt es weit­ere Details.

Laufzeit: 12/2016 – 11/2019
Förder­pro­gramm: EU-Forschungs- und Inno­va­tions­förder­pro­gramms Hori­zon 2020
Förder­num­mer: 732194

Projektteam

  • Simon Bin
  • Gor­dian Dziwis
  • Claus Stadler
  • Patrick Westp­fahl

Neuigkeiten im Projekt

Projektförderung

Dieses Pro­jekt wurde im Rah­men der Finanzhil­fevere­in­barung Nr. 732194 aus dem Forschungs- und Inno­va­tion­spro­gramm der Europäis­chen Union Hori­zon 2020 finanziert.

Projektpartner