Prognostische Daten läuten neue Ära der Verkehrssteuerung ein

EU-finanzierte Forscher entwickeln die Überwachungssysteme der nächsten Generation, welche die Vorhersagbarkeit von Routen und Ereignissen verbessern und die Möglichkeiten von Managern und Betreibern im Luft- und Schifffahrtsverkehr stärken, um über riesige geographische Bereiche hinweg Betriebssicherheit und -effizienz gewährleisten zu können.

Digitale Wirtschaft

Der zunehmende Luft- und Schifffahrtsverkehr erfordert ein immer noch präziseres und vorausschauendes Management, um Sicherheit gewährleisten, Effizienz erreichen und Staus verhindern zu können. Fortschrittliche Überwachungssysteme, mit denen es möglich ist, historische Daten zu beweglichen Objekten zu verwalten und zu nutzen, können Behörden mit prognostischen Fähigkeiten zur Vorbeugung von Unfällen und Verzögerungen ausstatten, und sicherstellen, dass der weltweite Transport reibungslos funktioniert. „Präzise Prognosen von Routen und Ereignissen sind wichtig für die Sicherheit, Kosten, Glaubwürdigkeit und Umweltfreundlichkeit“, erklärt Professor George Vouros vom University of Piraeus Research Centre in Griechenland, der Koordinator des Projekts datACRON (Big Data Analytics for Time Critical Mobility Forecasting). „Die Vermeidung von Schiffsunfällen aufgrund einer besseren Überwachung der Fahrzeugaktivität bedeutet zum Beispiel wesentliche Einsparungen für Schifffahrtsgesellschaften und schützt maritime Ökosysteme.“ Das Ziel des EU-finanzierten Projekts datACRON ist daher die Entwicklung von Technologie, mit der die Routen beweglicher Objekte erkannt und prognostiziert werden können, um wichtige Ereignisse zu erkennen und vorherzusagen, bevor diese passieren, und alle diese Daten anschließend zu verarbeiten und den Betreibern visuell zur Verfügung zu stellen. Reibungsloser Betrieb Nach der Installation und Inbetriebnahme wird das neue System das Situationsbewusstsein im maritimen Bereich steigern und zu neuen Prognoseinstrumenten für Manager und Lotsen in der Luftfahrt führen. „Dies könnte zum Beispiel bedeuten, dass es möglich ist, Ungleichgewichte zwischen Nachfrage und Ressourcenkapazität (z. B. Luftraumsektoren) und das Ausmaß, in dem Flugzeuge von ursprünglichen Flugplänen abweichen müssen, zu identifizieren“, sagt Prof. Vouros. „Im maritimen Bereich kann die kontinuierliche Überwachung von Fischereifahrzeugen und des Umgebungsverkehrs Sicherheit gewährleisten und illegale Fischereitätigkeiten einschränken.“ In der Online-Schicht des Systems werden die Positionen sich bewegender Instanzen über das Streaming von Überwachungsdaten beschrieben. Diese Daten werden daraufhin in das System eingespeist, in dem mehrere Online-Operationen ausgeführt werden, welche auf der unteren Ebene die Ereigniserkennung, Routenrekonstruktion und Komprimierung online stellen sollen: Dies ist wichtig, da das Ziel darin besteht, ausschließlich hochqualitative Daten zu führen, die für die Routenanalyse und für komplexe Ereignisprognosekomponenten von Bedeutung sind. Das System verwandelt Daten von jeder Quelle in nützliche Informationen. Dies bedeutet, dass relevante Daten, die von anderen Quellen stammen, integriert werden und folglich informationsreiche Routen erstellt werden. Eine eingehendere Analyse dieser angereicherten Routen ermöglicht Prognosen zum zukünftigen Standort beweglicher Objekte sowie eine komplexe Ereignisprognose. Offline-Komponenten werden zur Analyse von Routen und Entdeckung versteckter Muster verwendet. Die Herausforderung visualisieren Bei der Entwicklung des Systems musste das Projektkonsortium Wege für die Verwaltung von Daten von einer Vielzahl unterschiedlicher Quellen finden. „Dies bedeutete eine Reihe von Herausforderungen wie z. B. die Skalierbarkeit der Verarbeitung, die Integration und die effiziente Verwaltung von Daten“, sagt Prof. Vouros. „Die Prognose von Routen und Erkennung/Vorhersage von Ereignissen beinhaltet die Online-Rekonstruktion der gesamten Route eines Objekts, die durch die Online-Verarbeitung und Analyse von Datenströmen gestützt wird. Algorithmen zur Prognose voraussichtlicher Routen in verschiedenen Zeitskalen und Algorithmen für die Erkennung und Vorhersage komplexer Ereignisse sind weitere Herausforderungen, die angegangen werden.“ Die nächste Herausforderung, der das Team gegenüberstand, bestand darin, diese Daten ergänzend zum menschlichen Fachwissen vollständig zugänglich zu gestalten. „In dieser Hinsicht hat die visuelle Analyse Möglichkeiten für eine echte Zusammenarbeit von menschlichen Analysten und Computern geschaffen“, sagt Prof. Vouros. „Wir entwickelten passende visuelle Tools, die die Einbindung des impliziten Wissens von Experten im menschlichen Bereich und deren logischer und intuitiver Fähigkeiten in den Entscheidungsprozess erleichtern.“ Die wegbereitende Technologie von Prof. Vouros und seinen Kollegen, die Ende 2018 fertiggestellt werden soll, wird derzeit sowohl im Bereich der Luftverkehrskontrolle als auch im Bereich der Meeresüberwachung validiert. Das Feedback von diesen Übungen wird in den letzten Phasen des Projekts integriert. „Genau an diesem Punkt befinden wir uns jetzt, obgleich ständig weitere Verfeinerungen auf allen Ebenen des Systems eingeführt werden“, sagt Prof. Vouros.

Schlüsselbegriffe

DATACRON, Luftfahrt, maritim, Meeres-, Überwachung, Analyse, Daten, Güterverkehr, Schifffahrt

Big Data Analytics for Time Critical Mobility Forecasting

Prognostische Daten läuten neue Ära der Verkehrssteuerung ein

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