Ziel des Forschungsvorhabens ist es, innovative Verfahren bereitzustellen, die den Nutzen stark wachsender Datenmengen mit Raumbezug fĂŒr Wirtschaft und Gesellschaft wesentlich erhöhen. So wird etwa ein Big-Data-Analytics-System fĂŒr Fragestellungen aus dem Bereich Smart-City entwickelt, das sich auf Analysen unterschiedlicher Sensordaten zu Umwelt- und Gesundheitsfragen konzentriert. Ferner wird der Autonomiegrad optischer Monitoringsysteme fĂŒr die PrĂ€zisionsĂŒberwachung groĂer Strukturen, wie Windenergieanlagen oder BrĂŒcken, auf der Basis von Bildanalyse mithilfe von Deep-Learning-Systemen gesteigert, auf ZuverlĂ€ssigkeit untersucht und auf Praxistauglichkeit hin getrimmt. Die Anwendbarkeit der Resultate soll durch die Bereitstellung von Prototypen gewĂ€hrleistet werden.
Ein interdisziplinĂ€res 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 fĂŒr Raumbezogene Informations- und Messtechnik und Big-Data-Analytics im Fachbereich Wirtschaft vielversprechende Verfahren im Hinblick auf das Monitoring von natĂŒrlichen und durch den Menschen verursachten UmweltverĂ€nderungen weiter. Das Vorhaben erforscht die Potentiale aktueller Data-Mining- und Machine-Learning-Verfahren fĂŒr 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.
