Mobilitätsdaten 25.01.2021, 08:11 Uhr

Sicher erfassen und auswerten

Prof. Dr. Alena Otto und Prof. Dr. Kai von Lewinski können sich über eine Projektfinanzierung durch das Bundesministerium für Verkehr und digitale Infrastruktur (BMBF) freuen.
Forscher der Uni Passau untersuchen, wie Mobilitätsdaten sicher erfasst und ausgewertet werden können.
(Quelle: www.uni-passau.de )
Die Wirtschaftswissenschaftlerin und der Rechtswissenschaftler setzten sich mit ihren jeweiligen Beiträgen zur Optimierung der Datenerfassung sowie zur Qualität, Operabilität und Validität von Verkehrsdaten beim Ideenwettbewerb im Rahmen des vom BMBF geförderten Verbundprojekts KIMoNo (KI-basierte typübergreifende Mobilitätsoptimierung in non-urbanen Regionen) durch.
In ihrem Forschungsvorhaben »Learning Precedence Relations with Interviews: Optimization Approaches (Learn2WIn)« geht Prof. Dr. Alena Otto zusammen mit Prof. Dr. Jochen Gönsch von der Universität Duisburg-Essen sowie Dr. Benedikt Finnah der Frage nach, wie interviewbasierte Datenerfassung noch zielgerichteter und damit ressourcenschonender erfolgen kann. »Die Erfassung und Pflege relevanter Daten ist der Grundstein für die Automatisierung und Rationalisierung von Logistik und Transport«, so Otto. Eine Vielzahl von Daten werde heute bereits automatisiert, zum Beispiel anhand von Sensoren, gesammelt und dann mit weiteren Informationen angereichert und präzisiert – etwa aus Experteninterviews. Solche Interviews seien in vielen Fällen unabdingbar, jede einzelne Frage aber ist mit Zeit und Kosten verbunden. »Aus Gründen der Wirtschaftlichkeit können nicht unbegrenzt viele Fragen gestellt werden.« Man müsse sich daher vorher darüber klar sein, mit welchen Fragen man das beste Ergebnis erzielen könne. Vor diesem Hintergrund will das Forschungsteam Algorithmen entwickeln und Methoden finden, um dieses Datenerfassungsproblem, das in ihren Augen gleichzeitig ein Optimierungsproblem ist, zu lösen.



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