27.07.2018

Große Datensätze besser nutzen

Querschnittsprojekt Big-Data-Plattform startet am DLR.

Wie können immer größere wissenschaftliche Daten­mengen verarbeitet und aus­gewertet werden? Und wie kann man Erd­beobachtungs­daten mit Messungen am Boden sinn­voll kombinieren und damit neue Informations­quellen erschließen? Im Quer­schnitts­projekt Big-Data-Plattform erarbeiten Wissen­schaftler des Deutschen Zentrums für Luft- und Raumfahrt (DLR) Methoden für den Zukunfts­bereich Big-Data-Science. In dem inter­disziplinären Forschungs­projekt arbeiten 21 DLR-Institute aus den Forschungs­bereichen Raum­fahrt, Luft­fahrt, Verkehr, Energie und Sicher­heit zusammen. Das Projekt hat eine Lauf­zeit von vier Jahren und ein Finanz­volumen von über 21 Millionen Euro.

Abb.: Die Vernetzung von Daten kann sogar bei der Parkplatzsuche helfen. (Bild: DLR / IMF)

Die Menge an wissenschaftlich verwertbaren Daten wächst jedes Jahr enorm. Erst effektive Daten­analysen oder intelligente Ver­netzungen ermöglichen die systematische Aus­wertung und Nutzung dieser Daten. Gleich­zeitig ist der Umgang mit großen Daten­mengen auch eine große Heraus­forderung. „Big-Data-Science ermöglicht eine Viel­zahl neuer Forschungs­ansätze und ist ein Schlüssel des digitalen Wandels, der sich in der gesamten Gesellschaft vollzieht – inklusive der Wirt­schaft. Mit dem Quer­schnitts­projekt Big-Data-Plattform, das in der Strategie zur Digitalisierung fest verankert ist, erarbeitet das DLR Methoden, um aus Daten gesell­schaftlich relevantes Wissen zu erzielen", sagte Pascale Ehren­freund, Vorstands­vorsitzende im DLR. „Wir verfügen bereits in vielen Bereichen über große Erfahrungen im Bereich Big-Data-Science, zum Beispiel in der Fern­erkundung, in der Verkehrs­forschung und bei detaillierten Computer­simulationen in der Luft­fahrt. Mit dem breit aufgestellten Projekt Big-Data-Platt­form können wir Synergie­effekte aus unseren unter­schiedlichen Forschungs­bereichen hervor­ragend nutzen."

Ein wichtiges Ziel des Projekts ist die Entwicklung von Methoden zur Analyse großer Daten­sätze. Zudem arbeiten die Forscher an Daten­management­techniken, die das Zusammen­führen von hetero­genen Daten­sätzen ermöglichen. „Das DLR arbeitet schon lange in diesem Forschungs­bereich und hat große Erfahrungen bei der Inter­pretation großer Daten­sätze", betont Rolf Hempel, Projekt­koordinator und Leiter der DLR-Einrichtung Simulations- und Software­technik. „Durch die Verknüpfung unter­schiedlicher Daten­sätze, etwa von Satelliten­bildern mit Gebäude­aufnahmen, die in den sozialen Medien ver­öffentlicht wurden, können wir neue, bislang nicht erkenn­bare Informationen ableiten. Dadurch lassen sich zum Beispiel unter­schiedliche Stadt­gebiets­typen viel besser voneinander unter­scheiden – eine Information, die beispiels­weise für die Stadt­planung genutzt werden kann."

Ein weiterer Fokus im Querschnitts­projekt Big-Data-Platt­form liegt auf der Erforschung von Analyse­verfahren, die „Data-Mining" und maschinelles Lernen nutzen. Data-Mining umfasst dabei die Analyse von Daten mit dem Ziel, Informationen und Gesetz­mäßigkeiten aufzuspüren. Beim maschinellen Lernen sollen hingegen nicht nur Muster und Gesetz­mäßigkeiten erkannt werden, das System soll vielmehr seine Fähigkeiten durch Ver­arbeitung von Trainings­daten­sätzen weiter­entwickeln. In der Erd­beobachtung beispiels­weise können Daten­sätze mit selbst­lernenden Systemen besser und schneller interpretiert werden. Dadurch lassen sich Gebäude, Straßen oder auch Vegetations­typen aus Luft- und Satelliten­bildern wesentlich genauer ableiten. Maschinelle Lern­verfahren bilden ferner einen wichtigen Bau­stein zum Aufbau von Systemen im Bereich „autonomes Fahren" und „intelligente Mobilität".

Ein konkretes Anwendungsbeispiel ist die hoch­genaue Ableitung von Straßen und Straßen­markierungen, mit der in einer Echtzeit-Analyse freie Park­plätze in einer Stadt heraus­gefiltert werden können. Die Echtzeit-Analyse von Bild­daten für ein schnelles Krisen­management ist eine weitere konkrete Anwendung, die im Projekt Big-Data-Platt­form bearbeitet wird: Lage­daten und andere spezifische Informationen bieten Rettungs­kräften eine wichtige Unter­stützung bei ihren Einsätzen. Intelligente Daten­analysen mit Methoden des maschinellen Lernens kommen zudem auch in der Klima­informatik zum Einsatz.

DLR / DE

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