Hackathon

Landingspage: https://www.gdi-de.org/hack4GDI_DE

Diese Seite soll der Koordinierung und Konzeptionierung des Hackathons mit der FH Mainz im Mai 2022 dienen.

Der Hackathon soll am 27./28.05.2022 in Mainz stattfinden. Denkbar wäre ggf. auch, den Hackathon gleichzeitig an den FH / Uni - Standorten und Mainz durchzuführen. Die Planung ist aktuell (August/September 2021) in der konzeptionellen Phase, d.h. wir können seitens mFund Anforderungen an den Hackathon einbringen.

 Seitens der FH Mainz werden voraussichtlich Zweitsemester Studenten teilnehmen, die über ein von der FH Mainz entwickeltes QGIS Plugin SPARQL Abfragen programmieren werden, Daten harmonisieren und verschneiden.

 Seitens mFund könnten wir z.B. in einer zweiten Sequenz nach den Arbeiten der FH Mainz Analysen im Sinne unserer Projektpartner bzw. deren Anwendungsfälle durchführen. Das muss natürlich noch näher spezifiziert werden.

 Hier ein Ausschnitt der Technologien und Themen des Hackathon (derzeitiger Stand):

Die Durchführung von Hackathons ist zur Erprobung neuer technologischer Konzepte sehr gut geeignet. Aktuell werden im Rahmen der Architekturmaßnahme A1.14 Konzepte und Standards zur intelligenten Datenerfassung, Haltung und Bereitstellung in der öffentlichen Verwaltung erstellt. Diese beinhalten unter anderen neue Spatial Data on the Web-Standards wie OGC API-Features. Aber auch Datenhaltungskonzepte über RDF-Triple Stores und neue Bereitstellungsformen für LinkedData mit SPARQL-Schnittstellen werden in der Maßnahme untersucht. Auch für die Weiterentwicklung der Architektur der GDI-DE wäre eine Erprobung solcher neuen Konzepte hilfreich, insbesondere vor dem Hintergrund der Akzeptanz innerhalb der Geocommunity aber auch darüber hinaus für Entwickler und Datennutzer außerhalb des Geo-Umfeldes von enormer Bedeutung.

 Neben der Erprobung neuer Technologien und Standards ergeben sich Geodatenbasierte Fragestellungen, die anhand konkreter Anwendungsfälle untersucht werden können. In der GDI-DE werden bereits vielfältige Geodaten und Dienste der unterschiedlichsten Themen (INSPIRE, Fachbereiche, OpenData) über das Geoportal.de zentral verfügbar gemacht. Offen ist auch hier, ob die Geodaten und Dienste der GDI-DE auch einfach gefunden bzw. genutzt werden können, um diese in konkreten Anwendungsfällen z.B. Umwelt und Verkehr (Navigation) einzusetzen. Im Rahmen des mFund-Projektes „envVisio-GI“ werden derzeit konkret Daten der beteiligten Kommunen für den Anwendungsfall „Klima und Mobilität“ zusammengetragen, die dann bei einem Hackathon genutzt werden könnten.

 Hinzu kommen interessante Themen wie KI (Künstliche Intelligenz), Augmented Reality (erweiterte Realität) oder sprachgestützte Antwortsysteme (vgl Alexa-Skills). Diese „speziellen“ Themen könnten im Hackathon zusätzlich zu einer „Data“- und „API“-Challenge als Herausforderungen zur Auswahl gestellt werden.

Ggf. sollten seitens einer weiteren FH / Uni  z.B. Studenten eines höheren Semesters anspruchsvollere Analysen für unsere Anwendungsfälle durchführen, bzw. kreativ aus den Anforderungen unserer Projektpartner Anwendungsfälle generieren und auch hinsichtlich der Aussagekraft der im Hackathon neu entwickelten Produkte Aussagen treffen.

Für den Hackathon sollen hier die Anforderungen bzw. die gewünschten Ergebnisse, die dafür notwendigen Daten/Dienste und Tools gesammelt und eingeordnet werden.

Erste Ergebnisse der Besprechung mit dem Kreis Lippe am 10.08.2021 im Rahmen der AG Anwendungsfälle:

Im Rahmen des Hackathons sollen idealerweise Produkte und ggf. Anwendungen entstehen die alternative Verkehrskonzepte unterstützen:

• Identifizierung von multimodalen Verkehrsknoten (ÖPNV, E-Bikes, E-Taxi, ...)
  • Optimierung der Standorte (Kriterien)
• Anreize für den Umstieg vom Privat PKW zu ÖPNV und Co. / zum multimodalen Verkehr
  • CO2 - Reduzierung
  • Lärmreduzierung
  • Verkehrsdichte, Verkehrslenkung
• Optimierung der Haltestellen aus Nutzer- und Dienstleistersicht
• Siri vs Alexa vs chatbots - Usability, Individuelle Verbindungsinformationen mit Computerunterstützung finden
•  Erkennen von Haltestellenbelegungen zur Meldung an den Linienbus  (Stehen potentielle Nutzer an den Haltestellen?)
• ...

Daten: siehe https://wiki.gdi-de.org/x/WYBvLQ 

Da nicht für alle notwendigen Parameter auch daten verfügbar sind, müssen voraussichtlich für einige Parameter bestimmte Annahmen getroffen werden (z.B. für die CO2 Bilanz: wie stark i.d.R. ein Bus ausgelastet ist, wie dicht der Verkehr ist, wie lange ein Bus i.d.R. an einer Haltestelle hält, etc...) Diese Werte sind idealerweise über eine Oberfläche anpassbar.

Wo sind die Schnittstellen zu den Anwendungsfällen der anderen Projektpartner (z.B. Lärmkartierung, ...)