Institut für Raumbezogene Informations- und Messtechnik
Hochschule Mainz - University of Applied Sciences

BAM - Big-Data-Analytics in Environmental and Structural Monitoring

Millionen von Menschen tragen Umweltsensoren bei sich, etwa zur Messung von Temperatur, Luftfeuchtigkeit oder Luftdruck. Multisensorsysteme spüren potentiell gefährlichen Umweltveränderungen nach. Aktuelle Zukunftsvisionen lassen erwarten, dass wir Umweltveränderungen in zunehmendem Maße quasi in Echtzeit interpretieren, bewerten und anschaulich kommunizieren werden. Im Idealfall kann die Lebensqualität dadurch nachhaltig verbessert oder gesichert werden, z.B. in den Bereichen Gesundheit, Umweltschutz oder Katastrophenvorbeugung.
Motivation und Ziele: 

Ziel des Forschungsvorhabens ist es, innovative Verfahren bereitzustellen, die den Nutzen stark wachsender Datenmengen mit Raumbezug für Wirtschaft und Gesellschaft wesentlich erhöhen. So wird etwa ein Big-Data-Analytics-System für Fragestellungen aus dem Bereich Smart-City entwickelt, das sich auf Analysen unterschiedlicher Sensordaten zu Umwelt- und Gesundheitsfragen konzentriert. Ferner wird der Autonomiegrad optischer Monitoringsysteme für die Präzisionsüberwachung großer Strukturen, wie Windenergieanlagen oder Brücken, auf der Basis von Bildanalyse mithilfe von Deep-Learning-Systemen gesteigert, auf Zuverlässigkeit untersucht und auf Praxistauglichkeit hin getrimmt. Die Anwendbarkeit der Resultate soll durch die Bereitstellung von Prototypen gewährleistet werden.

Aktivitäten: 

Ein interdisziplinäres Forscherteam der Hochschule Mainz widmet sich diesen Zielen und greift dabei sog. Big-Data-Verfahren auf, wie sie zurzeit in der Welt schnell wachsender und zunehmend heterogener Massendaten entstehen. In enger Zusammenarbeit entwickeln die Bereiche Geoinformatik im Fachbereich Technik mit dem i3mainz, Institut für Raumbezogene Informations- und Messtechnik und Big-Data-Analytics im Fachbereich Wirtschaft vielversprechende Verfahren im Hinblick auf das Monitoring von natürlichen und durch den Menschen verursachten Umweltveränderungen weiter. Das Vorhaben erforscht die Potentiale aktueller Data-Mining- und Machine-Learning-Verfahren für Fragestellungen mit Raum-Zeit-Bezug. Mit dem Aufbau eines Metalearning-Systems, also der Kombination von Vorhersagen aus mehreren Modellen und neuartigen Visualisierungsmethoden soll der Kreis der möglichen Anwender komplexer Analysen stark erhöht werden.

Eckdaten

Zeitraum:     01.04.2019 - 31.03.2022
  • – Prof. Dr. Gunther Piller (FB Wirtschaft)
  • – Thomas MĂĽller M.Sc. (FB Wirtschaft)
  • – Lisa Mosis B.Sc.(Geoinformatik und Vermessung)
  • – Linda Rau M.Sc. (Geoinformatik und Vermessung)
Titelbild:
  • Projektgruppe, v.l.n.r.: Martin SchlĂĽter, Jörg Klonowski, Klaus Böhm, Nicole Bruhn (alle i3mainz), Gunther Piller (FB Wirtschaft), Lisa Mosis (Geoinformatik und Vermessung), Thomas MĂĽller (FB Wirtschaft), Linda Rau (Geoinformatik und Vermessung), Alexander Rolwes (i3mainz) (Foto: Svenja Schwerdtfeger, Hochschule Mainz)

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