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.
Akhil studiert im Master Informatik an der TU Kaiserslautern. Er ist seit April 2022 Teil des SCLL. Er interessiert sich für Webentwicklung und Tennis.
The increasing importance of urban forestry and green infrastructure necessitates advanced methods for monitoring and managing trees in urban environments. This Masters Thesis aims to establish a comprehensive benchmark for urban tree detection, leveraging state-of-the-art machine learning techniques. The project will involve a thorough review of existing datasets and methods, the creation or unification of a large-scale dataset, and the evaluation of various tree detection algorithms.
Population data contain personal references and are therefore sensitive. However, they play a role in many use cases in a SmartCity. Since it is often not possible to use the data without risk of disclosing legally protected personal information, and general randomly generated data often does not adequately represent statistical relationships, a synthetic data set for Kaiserslautern is to be created that contains some real statistical characteristics but does not reveal any sensitive information. Good statistical knowledge is required for this. Knowledge of geodata is an advantage.
For a tool that captures standard-compliant metadata (DCAT-AP.de), a user-friendly page should be designed that allows filtering by various characteristics and provides an easy-to-understand surface. Knowledge in javascript (elasticsearch) and web-design are an advantage.
Do you have an interesting idea for a student's project that fits into our portfolio? Contact us and we will talk about the potentials.
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