Im SCLL werden am Standort Kaiserslautern in Kooperation mit zahlreichen Partnern innovative Ansätze für die Stadt der Zukunft erprobt und erforscht. Wir wollen moderne Technologien im städtischen Raum sinnvoll und systematisch einsetzen, um in verschiedenen Bereichen zu einer nachhaltigen Stadtentwicklung beizutragen.
Wie können die verteilten und oft heterogenen urbanen Daten verwaltet, organisiert und zur Verfügung gestellt werden, so dass hochperformante Analysen & Visualisierungen möglich sind? Wie können die Aspekte Ethik und Datenschutz dabei adäquat berücksichtigt werden?
Mittels interaktiver Analyseverfahren auf vielfältigen urbane Daten werden beim Spatial Profiling Charakteristika von Regionen identifiziert. Diese können sich auf verschiedenste Aspekte wie lokale Infrastrukturen, Bevölkerungsdaten oder Umweltdaten beziehen.
Um Entscheidungsträger:innen in verschiedenen Bereichen zu unterstützen, kann in Cockpits die Vielfalt relevanter Datenquellen für verschiedene Themenbereiche aggregiert und visualisiert werden. So können Fachanwender:innen Zusammenhänge erkennen und informierte Entscheidungen treffen.
Einige unserer Projekte und andere interessante Ergebnisse.
Das Projekt „Ageing Smart – Räume intelligent gestalten“ adressiert die geburtenstarken Jahrgänge 1955 bis 1969 ("Babyboomer"). Da diese sukzessive ins Rentenalter eintreten, sind Kommunen gefordert, altersgerechte Wohnstandorte und Versorgungstrukturen zu schaffen. In einem integrierten Ansatz bringen die Forschenden daher erstmals raumplanerische und versorgungsseitige Ansätze und die Sicht der „Babyboomer“ und der Kommunen zusammen. Ziel ist es, ein datengestütztes System zu entwickeln, das öffentlichen Akteuren als Entscheidungshilfe in ihren Planungsprozessen dient.
Das Land Berlin, vertreten durch die Tegel Projekt GmbH, das DFKI und die Stadt Kaiserslautern haben 2020 eine Absichtserklärung unterzeichnet, um gemeinsam städtisches Datenmanagement voranzubringen. Ziel ist es, beim Aufbau und Betrieb von Daten-Plattformen zusammenzuarbeiten und reproduzierbare Lösungen zu entwickeln. Eine zentrale Rollespielt dabei das FUTR HUB Kompetenzzentrum für urbane Daten.
Im Rahmen der "Modellprojekte Smart Cities" des BMI ist das DFKI formaler Kooperationspartner der Stadt Kaiserslautern und trägt insbesondere durch das SmartCity Living Lab maßgeblich zur Konzeption des städtischen Datenmanagements bei und bringt seine Erfahrungen in konkreten Einzelprojekten und in grundlegenden Digitalisierungsprozessen ein. Weitere Themen sind die Nutzung und Erprobung von Technologien aus der anwendungsorientierten (KI-)Forschung für die Verwaltung.
Wissenschaftliche Erkenntnisse können dazu beitragen, Krisen erfolgreich zu bewältigen und sich für künftige Herausforderungen zu rüsten. In der Corona-Pandemie werden in den unterschiedlichsten Bereichen Erfahrungen gesammelt, aus denen neues Wissen generiert werden kann. Dies gilt insbesondere für Kernthemen der zivilen Sicherheit vom Pandemie-Management über Versorgungssicherheit und Risikokommunikation bis hin zur Simulation der Pandemieausbreitung.
Das vom BMVI geförderte GaNEsHA-Projekt adressiert Ursachen des Verkehrskollapses wie Intransparenz, fehlende Marktsteuerung, egoistisches Verhalten, geringe Transportmittelauslastung und mangelnde Abstimmung nachfrageinduzierender Akteure über einen ganzheitlichen Optimierungsansatz. Einzelfaktoren werden quantifiziert, globaloptimale Echtzeitempfehlungen an Akteure gegeben, und Anreize zu kooperativem Verhalten geschaffen. Das DFKI realisiert hierzu datengetriebene Analyse- und Prognosealgorithmen und integriert diese in eine prototypische interaktive Entscheidungsunterstützungslösung für urbane Mobilitätsplanung.
Ziel des Projekts SmartRegio (gefördert durch das BMWI) war die Nutzung heterogener Massendaten im urbanen Umfeld, um insbesondere lokalen KMU bessere Dienstleistungen anbieten zu können. Fokus der Arbeiten des DFKI war die Analyse von Social-Media-Beiträgen mit räumlichen Dimensionen und die Bereitstellung von Data-Mining-Technologien.
Wandervis ist ein interaktives Visualisierungs-Tool für Stadtplaner:innen und Mitarbeiter:innen der Verwaltungen, um Bevölkerungsbewegungen besser zu überblicken und verstehen. Es entstand aus einem interdisziplinären Forschungsprojekt des DFKI, der FH Mannheim und Stadt KL.
Diese Studie wurde im Auftrag der Entwicklungsagentur Rheinland-Pfalz e.V. von DFKI, dem Fachgebiet Stadtsoziologie an der TU Kaiserslautern und dem Fraunhofer IESE erstellt.
Diese Studie wurde im Auftrag der Entwicklungsagentur Rheinland-Pfalz e.V. von DFKI, dem Fachgebiet Stadtsoziologie an der TU Kaiserslautern und dem Fraunhofer IESE erstellt.
Einige unserer Partner und Kooperationen
Martin arbeitet seit 2003 im Rahmen verschiedener Projekte am DFKI in Kaiserslautern und leitet seit einigen Jahren das SCLL. Er interessiert sich für die Wechselwirkungen von KI und sozialen Prozessen und hat viel Freude an seinem Engagement in der Bender Genossenschaft.
Heinz ist unser Experte für Server- und Softwarelösungen und mag gerne Kommandozeilen und Katzen.
Julia ist Mathematikerin und seit April 2021 Teil des SCLL. Sie fungiert als interdisziplinäre Schnittstelle, hauptsächlich im Projekt Ageing Smart, hat große Freude am Vermitteln von wissenschaftlichen Themen und lernt selbst immer gerne dazu. Nachhaltige und inklusive Stadtentwicklung liegt ihr nicht nur als begeisterte Mitbewohnerin der Lebensgemeinschaft Burghof Stauf am Herzen.
Johannes Ruf ist ein Informatiker und seit Januar 2023 Teil des Teams bei SCLL. Sein Interesse gilt dem Deep Learning und den Anwendungsmöglichkeiten in urbanen Umfeldern. Insbesondere liegt ihm die Verbesserung von Verwaltungsprozessen durch Automatisierung am Herzen, und er legt großen Wert darauf, dass jede Maßnahme direkt den Bürgern zugutekommt. In seiner Freizeit beschäftigt er sich gerne mit Themen rund um Ernährung und Erziehung.
Rishavraj studiert Informatik im Master an der TU Kaiserslautern und ist seit Januar 2023 Teil der SCLL-Gruppe. Seine Interessen sind Künstliche Intelligenz, Statistik und Fußball.
Viele Kommunen in Deutschland veröffentlichen jährlich einen statistischen Jahresbericht. Diese Statistiken beinhalten u.a. soziodemografische Informationen zur Bevölkerung (z.B. Alter, Familienstand), zur Wirtschaft (z.B. Gewerbesteuer, Insolvenzverfahren) und Verkehr (z.B. PKW-Neuzulassungen, Verkehrsunfälle), und zu Kultur und Sport (z.B. Bibliotheksbestand, Vereinsmitgliedschaften). Sie sind wertvolle Ratgeber für Planung, Handel und Politik. Trotz ihres großen Nutzens ist die Erstellung der oft mehrere hundert Seiten langen Jahresberichte aber noch weitestgehend Handarbeit: Statistiken werden mühevoll zusammengetragen und Visualisierungen erstellt – eine Tätigkeit, die sich durch Linked (Open) Data vollständig automatisieren ließe. Ziel dieser Arbeit ist es, am Beispiel der Stadt Kaiserslautern den statistischen Jahresbericht als Linked (Open) Data umzusetzen und eine interaktive Darstellung zu ermöglichen, die über die bisherige Druckfassung hinausgeht. Für die Materialien und Anwendungspartner sind gute Deutschkenntnisse erforderlich.
Floating Car Data can contain a lot of useful information in the urban context: Where du commuters come from? When are most of them entering which part of the city and when are they leaving? In which districts or streets is a lot parking search traffic? What is the average speed and are there anomalies during the day? Therefore the Raw Data needs to be prepared and analysed. Results should be presented in an easily understandable form. Visualizations on maps play a crucial role here. As there are many thinkable use cases this topic would suit for a Masterproject done in a team.
In Collaboration with the Urban Planners from RPTU we want to create a tree cadastre. So a as result there should be a map with all trees of KL and certain attributes like height and species. Oriented to this project we need to create a user-friendly surface where people can enter information. Authentification and georefererencing might play a crucial role here, as well as an OSM-API.
Wann sind welche Themen präsent im Rat? Um dies zu visualisieren, soll ein WordStream auf Grundlage des Ratsinformationssystems erstellt werden. Dafür müssen Schnittstellen integriert und Kategorien erstellt werden.
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