„Smarte Informationen“ statt „Big Data“
Wie lassen sich aus einer Flut von Daten möglichst zielgenau Informationen über unsere Umwelt gewinnen? Diese Frage wird seit Jahresbeginn an der Universität Siegen in dem Projekt „Menelaos_NT“ erforscht.
Zahlreiche Sensoren vermessen permanent und detailliert die Umwelt und produzieren eine „enorme Datenmenge“, von der nur ein Bruchteil analysiert werden kann. Ziel der Siegener Wissenschaftler ist es, mithilfe neuartiger Technologien Signale und Bilder gezielt so zu erfassen, dass nur die interessanten Informationen herausgefiltert werden.
„Wir hätten dann die Möglichkeit, grundlegende Prozesse unserer Umwelt genauer zu beobachten und sie besser zu verstehen. Das wäre im Hinblick auf viele aktuelle Herausforderungen von großem Nutzen – vom Klimawandel, über nachhaltige Land- und Forstwirtschaft bis hin zu einer effizienten Ressourcennutzung und dem Schutz von Frieden und Sicherheit in Europa“, sagt Prof. Dr. Otmar Loffeld, Vorsitzender des Zentrums für Sensorsysteme der Universität und Koordinator von Menelaos_NT. Die neuartige Methode der Informationsgewinnung könnte konkret dazu beitragen, dass selbstfahrende Autos Hindernisse schneller und exakter erkennen.
Haben das Projekt MENELAOS_NT gemeinsam auf den Weg gebracht (v.l.n.r.): Katharina Haut (ZESS), Peter Stolpp (Referat Forschungsförderung), Prof. Dr.-Ing. Otmar Loffeld (Coordinator Menelaos_NT und ZESS-Vorsitzender), Dr. Miguel Heredia Conde (General Manager MENELAOS_NT, ZESS), Silvia Niet-Wunram (ZESS), Dr. Holger Nies (Strukturierte Promotionsprogramme, ZESS), Arne Stadermann (Laboringenieur, ZESS). Foto: Universität Siegen
Das Projekt ist eines der größten Forschungsvorhaben an der Universität Siegen und wird im Rahmen des EU-Programms für Forschung und Innovation „Horizon 2020“ über vier Jahre mit 3,7 Millionen Euro gefördert.
wsp
