Name des Teilnehmers: Julio de Melo Borges
Beschreibung des IT-Forschungsprojektes: Die Verwaltung von städtischer Infrastruktur ist ein wichtiges Thema in modernen Städten (Smart Cities) aber auch zunehmend in Entwicklungsländern.
Infrastrukturprobleme (z.B. kaputte Ampeln, Verschmutzungen, Gefahren-stellen, etc.) in einer Stadt, schränken das Leben aller Bürger ein. Die Fortschritte und die steigende Verfügbarkeit von ubiquitären Technologien ermöglichen einen neuen Ansatz der Datenerhebung: das sogenannte Participatory-Sensing. Bei diesem Ansatz geht es um die Datenerhebung einer großen Anzahl von Menschen durch Crowdsourcing, wie bspw. die Sammlung von Messdaten für Infrastrukturüberwachung in einer Stadt.
Gerade in Szenarien ohne Authentifizierung wie diesen bzw. mit der gesamten Öffentlichkeit als Nutzer, können vorsätzliche oder versehentliche Fehlmeldungen anfallen.
Die Überwachung von städtischer Infrastruktur erfordert die manuelle Bearbeitung durch Sachbearbeiter. Dies wird zusätzlich dadurch erschwert, dass unterschiedliche Meldungen gegebenenfalls von unterschiedlichen Ämtern bearbeitet werden müssen. Durch die Analyse der räumlichen und zeitlichen Korrelation verschiedener Meldungen, (z.B. Meldungen, die in ihrer zeitlichen und räumlichen unmittelbaren Nähe erfasst wurden) können die Datenqualität automatisch erhöhen und Fehlinterpretationen vermeiden.
Ziel des Vorhabens ist es, Mechanismen und Erkenntnisse aus den Forschungsbereichen der Spatio-Temporal Datenanalyse und Participatory-Sensing / Crowsdsourcing für das Szenario der kollaborativen Infrastrukturüberwachung zu kombinieren. Durch intelligente Datenverarbeitung lassen sich hier potenziell viele Abläufe optimieren: Meldungen könnten gruppiert werden, wodurch die Duplikaterkennung erleichtert wird, sich aber auch Meta-Informationen wie z.B. die Dringlichkeit eines Problems ableiten lassen.
Software Campus-Partner: KIT, Software AG
Umsetzungszeitraum: 01.04.2014 – 31.03.2015
