Gemeinsames Team der TU Berlin und des DFKI belegte den ersten Platz bei der Data Science Challenge der BTW 2019

Die Deutsche Gesellschaft für Informatik (GI) veranstaltet jedes Jahr ein Symposium zu Datenbanksystemen für Wirtschaft, Technologie und Web (BTW). In diesem Jahr fand das 18. jährliche Symposium an der Universität Rostock statt. In diesem Rahmen fand eine Data Science Challenge statt. Das Thema der diesjährigen Herausforderung war die Luftqualität in ganz Deutschland.

Team der TU Berlin und des DFKI zeigen ihren Preis

An der Data Science Challenge beteiligte sich ein gemeinsames Team aus Forschern der TU Berlin-Gruppen Datenbanksysteme und Informationsmanagement (DIMA) und Big Data Management (BigDaMa) sowie der DFKI-Gruppe Intelligent Analytics for Massive Data (IAM). Das gemeinsame Team bestand aus Mahdi Esmailoghli, Sergey Redyuk, Ricardo Martinez, Ariane Ziehn, Prof. Ziawasch Abedjan, Prof. Tilmann Rabl und Prof. Volker Markl. Ihr Beitrag mit dem Titel „Erklärung der Luftverschmutzung durch externe Datenquellen“ wurde von einer Jury, bestehend aus Vertretern der Wissenschaft und der Industrie, mit dem 1. Platz ausgezeichnet.

Das Ziel der Herausforderung bestand darin, Feinstaub-Emissionsdaten, die von freiwilligen Teilnehmern eines Citizen Science-Projektes (https://luftdaten.info/de/home-de) gesammelt wurden, zu analysieren, und datengestützte Einblicke in mögliche Luftverschmutzungsursachen in deutschen Großstädten und der näheren Umgebung zu geben.

Hierbei wurde ein starker Fokus auf die Auswirkung der Luftverschmutzung auf die menschliche Gesundheit sowie die Auswirkungen staatlich regulierter Fahrverbote auf die Luftqualität in den deutschen Städten gesetzt. Am 5. März präsentierte der Doktorand Mahdi Esmailoghli die wichtigsten Ergebnisse des Teams auf der BTW. Dabei wurde mit Hilfe von ergänzende Datenquellen (z. B. Wetter, Verkehr, Geo-Position) über die potenziellen Faktoren, die die Luftqualität beeinflussen und Systemdesign-Entscheidungen berichtet.

 

Kontaktperson:
Mahdi Esmailoghli (BigDaMa, TU Berlin)
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