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Im Vorhaben DAYSTREAM sollen Daten der BMVI-Datenangebote mCloud und MDM mit anderen offenen Daten sowie mit Daten einzelner Verkehrsträger und anderer mobilitätsrelevanter Unternehmen verbunden und gemeinsam analysiert werden um (i) neue Anwendungen zur Früherkennung, zeitnahen Verfolgung, tiefen Analyse und bestmöglichen Vorhersage von sicherheits- und ablaufkritischen Ereignissen prototypisch zu entwickeln, (ii) neue Datenressourcen durch die automatische Interpretation, Erweiterung und semantische Vernetzung der bestehenden Daten zu schaffen und (iii) diese neuen Datenbestände so in die mCloud einzuspeisen, dass sie den Wert bestehender Daten erhöhen und zusammen mit diesen die Grundlage für eine Vielfalt künftiger Anwendungen bilden.

Durch den Transfer aktueller Ergebnisse aus laufenden oder gerade abgeschlossenen Vorhaben der BMBF-geförderten Grundlagenforschung (z.B. Berlin Big Data Center) und der BMWi- bzw. industriegeförderten Anwendungsforschung (z.B. Smart-Data Projekte des BMWi und Google Research Awards) können hier erstmals neue Technologien und Methoden zusammengebracht werden. Die Entdeckung und tiefe Analyse von Ereignissen beruht auf der Kombination einer neuen Ereignisontologie, maschinell trainierter Ereigniserkennung in Echtzeitdaten und der automatischen Zuordnung von textuellen und nichttextuellen Daten zu Ereignissen. Für die Sicherung der Interoperabilität zwischen Datenquellen und Analytikkomponenten wird ein Wissensnetz (knowledge graph) eingesetzt, das mit der Linked-Open-Data Welt, mit offenem Wissen (Wikipedia/WikiData/DBpedia) und mit ersten Realisierungen von Corporate Knowledge Graphs kompatibel ist. Grundlage der interpretativen und prädiktiven Analytik ist der Einsatz traditioneller und tiefer maschineller Lernverfahren. Essentiell für die Skalierbarkeit ist die Einbettung der Daten-Analytik in eine bestehende Open-Source Big-Data-Analytik-Plattform (Apache Flink), die sich besonders für Streaming-Anwendungen eignet.

 

 

 

 

 

Das Projekt DAYSTREAM ist Teil der Forschungsinitiative „mFund“, die vom Bundesministerium für Verkehr und digitale Infrastruktur (BMVI) unter Förderkennzeichen 19F2031A gefördert wird.