Ausstellung

Data4UrbanMobility
Die fortschreitende Urbanisierung hat zu einer zunehmenden Komplexität und Relevanz der Mobilitätsdienste geführt. Gleichzeitig werden diese Dienste durch langfristige Trends wie E-Mobilität und kurz- und mittelfristige Trends wie Wetter, Baustellen oder Großveranstaltungen beeinflusst, die zu Herausforderungen für Verkehrsteilnehmer, Mobilitätsdienstleister, Anbieter öffentlicher Verkehrsmittel, Automobilhersteller und Stadtverwaltung führen. Die zunehmende Verfügbarkeit von Daten wie Verkehrsinformationen, geotaggten Daten oder Social Media-Daten birgt ein großes Potenzial für die Nutzung effizienter und innovativer Mobilitätsdienste und -infrastrukturen. Die vorhandenen Möglichkeiten zur Beantwortung komplexer Probleme sind jedoch begrenzt, da die vorhandenen Daten unvollständig sind oder in isolierten Systemen gespeichert werden.

 


Simple-ML
Die zunehmende Digitalisierung in vielen Anwendungsbereichen der Wirtschaft, Verwaltung und Wissenschaft führt zu ständig wachsenden Datenmengen und damit immer häufiger zur Notwendigkeit, datenbasierte Prognosen zu erstellen und Zusammenhänge in großen heterogenen Datenmengen zu erkennen. Machine Learning (ML) ist ein Kernthema in diesem Bereich, mit dem sich 64% aller deutschen Unternehmen aktiv beschäftigen. Die effiziente Anwendung aktueller ML-Verfahren erfordert jedoch ein sehr hohes Maß an Expertenwissen, was einer verbreiteten Nutzung von Machine Learning-Ansätzen, insbesondere durch kleine und mittlere Unternehmen (KMU), im Wege steht. Die zentrale Forschungsfrage des Simple-ML Projekts lautet daher: Wie kann die Benutzbarkeit von ML-Verfahren signifikant verbessert werden um diese für einen breiteren Anwenderkreis leichter zugänglich zu machen?

 

CampaNeo
In diesem Projekt wird eine herstellerunabhängige Plattform entwickelt, auf welcher private und öffentliche Institutionen kampagnenbasiert und in Echtzeit Fahrzeugdaten erheben und analysieren können. Ziel ist der Aufbau einer prototypischen Plattform zur sicheren kampagnenbasierten Datenerhebung in Hannover, Wolfsburg und in überregionalen Szenarien, sowie die Umsetzung von ersten intelligenten Use Cases auf Basis der Kampagnendaten. Im Fokus stehen insbesondere die Data Ownerships der Fahrzeughalter sowie die Nachverfolgbarkeit der Datenverarbeitung.

 

Metapolis
METAPOLIS – so bezeichnet die Forschungsgruppe Netzwerke großer, mittelgroßer und kleiner Siedlungen in einer ländlichen Umgebung, die durch Verkehrs-, Waren- und Datenströme sowie durch Alltagshandlungen ihrer Bevölkerung miteinander verbunden sind. In den kommenden vier Jahren untersuchen Wissenschaftlerinnen und Wissenschaftler der Technischen Universität Braunschweig und der Leibniz Universität Hannover diese Netzwerke mit ihren besiedelten Flächen, Landschaften und ihren Bewohnerinnen und Bewohnern. Projektziel ist die Entwicklung von Konzepten und Strategien für nachhaltige Beziehungen zwischen Stadt und Land in Niedersachsen. In einer interaktiven Plattform sollen Ergebnisse und Szenarien mit Akteurinnen und Akteuren, sowie interessierten Bürgerinnen und Bürgern, diskutiert werden.

 

EAST CITIES
Mit der Fokussierung auf „Großstädte“ zwischen einer und fünf Millionen Einwohnern zielt das internationale, interdisziplinäre Konsortium chinesischer und deutscher Architekten und Stadtplaner, Landschafts-, Wasser- und Verkehrsplaner, Ingenieure, Ökonomen, Informatiker und Geoökologen auf einen spezifischen Stadttyp, der angesichts der Größe und Anzahl dieser Städte – und als urbanes Komplement zu den Megacities und -regionen – ein großes Potenzial für eine nachhaltigere und ausgewogenere Entwicklung des Gesamtsystems Stadt verkörpert und weit außerhalb des Planungsfokus liegt.
Unser Ziel ist es, die Provinz Qingdao, China, innerhalb der jeweiligen Disziplinen zu analysieren und die einzelnen Analysen unter der Topoi-Methode zusammenzuführen. Die Topoi-Methode wurde im Rahmen des Metapolis-Projekts entwickelt, einer von der ISU geleiteten Forschung zu nachhaltigen Landnutzungsmustern in deutschen Regionen. Durch die Topoi-Methode können wir ein besseres Verständnis für ländlich-urbane Siedlungsmuster und -beziehungen gewinnen, indem wir die Grenzen von Städten, Ortschaften, Dörfern etc. neu definieren. Durch das Aufbrechen der politisch geschaffenen Grenzen und die Neuziehung der Grenzen durch einen morphologischen Ansatz sind wir in der Lage, städtische und ländliche Siedlungen genauer zu definieren und zu analysieren.

 

ISU SPACE LAB
Mit Unterstützung durch die „Momentum“-Förderung wird das Institut seine Forschung im Bereich des digitalen Städtebaus ausbauen. Im Hinblick auf die Transformation und Entwicklung zukünftiger Städte und Stadtregionen spielt die Digitalisierung eine immer wichtigere Rolle. Um den digitalen Bereich für die Stadtentwicklung zu erforschen, wird das ISU eine eigene Infrastruktur aufbauen – das sogenannte „ISU SPatial Analytics + Crossdisciplinary Experimentation Lab“, kurz ISU SPACE LAB, ein hochmodernes Kompetenzzentrum für multidisziplinäre Stadtforschung. Dieses Labor untersucht den digitalen Bereich (Daten, Methoden und Infrastrukturen), um die disziplinären Grenzen von Architektur, Städtebau und Planung zu überwinden. Mithilfe des Labors sollen die Möglichkeiten für bessere partizipative Planungsprozesse erweitert, die Ressourcennutzung (einschließlich des physischen Raums) optimiert und schließlich ein besseres Verständnis der Bedürfnisse des städtischen Raums und der Infrastrukturnutzer erreicht werden.
Ziel ist es, ganzheitliche Methoden und Strategien für eine nachhaltigere Entwicklung zu erarbeiten und damit das wirtschaftliche, soziale und ökologische Wohlergehen in Ballungsräumen und Gemeinden zu fördern. Teil des ISU SPACE LAB ist die TRIPLING-Komponente, ein Versuchsaufbau zur Kopplung der Untersuchung realer physikalischer Räume, digitaler und physischer Modelle.
Mit Hilfe des ISU SPACE LAB können Professorin Carlow und ihr Team ihre Arbeit auf die nächste Stufe heben, von der Erforschung vererbter und „konventioneller“ Methoden des Städtebaus hin zu einer explorativeren und hypothesengetriebeneren Erforschung des nachhaltigen Städtebaus.

 

SmashHit
Das Ziel von smashHit ist es, einen vertrauenswürdigen und sicheren Austausch von Datenströmen von persönlichen und industriellen Plattformen zu gewährleisten, die für den Aufbau sektoraler und sektorübergreifender Dienste erforderlich sind, indem ein Rahmen für die Verarbeitung der Einwilligung des Dateninhabers und der gesetzlichen Vorschriften und wirksamen Vertragsgestaltung sowie gemeinsame Sicherheits- und Datenschutzmechanismen geschaffen werden. Die Vision von smashHit ist es, Hindernisse in der schnell wachsenden Data Economy zu überwinden, die durch heterogene technische Designs und proprietäre Implementierungen gekennzeichnet ist, und Geschäftsmöglichkeiten aufgrund der inkonsistenten Zustimmung und der gesetzlichen Vorschriften zwischen verschiedenen Akteuren und Betreibern von Data-Sharing-Plattformen zu blockieren. Das Framework wird Methoden und Werkzeuge wie den Smart Data Dispatcher bereitstellen, um eine gemeinsame Zustimmung zu den geteilten Daten unter Verwendung semantischer Modelle der Zustimmung und gesetzlicher Regeln zu gewährleisten. Zu den neuen Tools gehören die Rückverfolgbarkeit der Datenverwendung, der Daten-Fingerprinting und das automatische Vertragswesen zwischen den Datenbesitzern, Datenanbietern, Dienstleistern und Nutzern.

 

WorldKG
OpenStreetMap (OSM) ist eine reichhaltige Quelle für öffentlich zugängliche geografische Informationen. Die Darstellungen geografischer Einheiten im OSM sind jedoch sehr vielfältig und unvollständig. Kürzlich entstandene Wissensgraphen (d.h. grafikbasierte Wissensrepositorien) wie Wikidata, EventKG und DBpedia bieten eine reichhaltige Quelle an Kontextinformationen über geographische Einheiten und unterstützen semantische Abfragen. Während Wissensgrafiken eine große Bandbreite an ergänzenden semantischen Informationen für geografische Einheiten bereitstellen, die für Webanwendungen sehr nützlich sind, sind Identitätsverbindungen zwischen OSM und Wissensgraphen noch immer selten und werden hauptsächlich manuell von Freiwilligen definiert. Das Hauptziel des WordKG-Projekts ist die Erleichterung der world-scale Vernetzung von OSM-Datensätzen, die verschiedene geografische Regionen beschreiben, mit Wissensgraphen wie Wikidata, EventKG und DBpedia sowie die Vervollständigung des räumlichen Wissens in den Wissensgraphen anhand von OSM-Daten.

 

d-E-mand
Eine zentrale Voraussetzung für die Elektro-Mobilitätswende ist der Aufbau einer flächendeckenden Infrastruktur und digitalen Services für alle Arten von Elektrofahrzeugen. Diese Services sollen die bedarfsgerechte Versorgung der Elektro-Verkehrsteilnehmer mit Strom auch bei lokalen Engpässen und erhöhtem Bedarf gewährleisten.

 

iSCOR
iSCOR – interdisciplinary Studio for Communicational and Observational Research wird durch das BMBF-Programm teach4TU an der TU Braunschweig gefördert. Das Institut für Nachhaltige Stadtentwicklung etabliert in Zusammenarbeit mit dem Institut für Psychologie – Fachbereich Arbeits-/Organisations- und Sozialpsychologie eine neue Forschungs- und Lehrplattform für die Raumwahrnehmungsforschung, basierend auf dem ISU-Forschungsprojekt EYE TRACKING SPATIAL EXPERIENCES.
„EYE TRACKING SPATIAL EXPERIENCES versucht, neue Ansätze für urbane Analyse- und Gestaltungsprozesse zu entwickeln, indem konzeptionelle Modellierungs- und Simulationsmethoden sowie innovative Formen der Datenaggregation (z.B. Eye-Tracking oder Großdatenanalyse) integriert werden. In einem multidisziplinären Ansatz erforscht die ISU Themen wie die Nutzung urbaner Räume oder die Identifizierung neuer Entwurfsparameter. Diese Erkenntnisse fließen in neue digitale Methoden und Instrumente einer integralen, multiskalen und partizipativen Entwurfs- und Planungspraxis ein, wie z.B. eine interaktive urbane Szenarioplattform.

 


Leibniz-WissenschaftsCampus Postdigitale Partizipation

Der Fokus des „Leibniz-WissenschaftsCampus – Postdigitale Partizipation – Braunschweig“ (LWC PdP) liegt auf gesellschaftlicher Teilhabe in einer Welt, in der hybride analog-digitale Technologien und Praktiken unser Leben prägen. In einem Social Living Lab kommen Kultur-, Sozial- und Technikwissenschaften mit lokalen und regionalen Interessenvertreter*innen zusammen, um Partizipation in Bildung und städtischem Zusammenleben zu erforschen, zu gestalten und zu reflektieren. Ziele des LWC PDP sind die Vermessung und Gestaltung eines neuen interdisziplinären Forschungsfeldes und der Aufbau internationaler, interdisziplinärer Netzwerke, die Entwicklung digital gestützter Partizipationsformen mit lokalem und regionalem Fokus sowie die Gestaltung öffentlicher Diskurse zu (Post-)Digitalität und Partizipation.