Business Information Systems / VLBA
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...to the department Business Information Systems / Very Large Business Applications (VLBA).
The scope of research and teaching covers large corporation-wide business and business-to-business (b2b) information systems. The VLBA department also focuses on operational environmental information systems (BUIS), business intelligence (BI) and big data. We work closely with the Institute of Informatics OFFIS e.V. in various research projects (e.g. NetzDatenStrom and enera) in energy and smart city contexts regarding questions and applications that concerns data science, Internet of Things and Industry 4.0.
On our website, we present individual research topics and information on selected national and international projects.
We are looking forward to your interest and inquiries regarding co-operation, further projects, academic thesis, etc.
Jorge Marx Gómez
27.12.2024: Workshop konkretisiert Anforderungen an KI Systeme zur Erkennung von Radfahrenden
Das neu gestartete Forschungsprojekt BikeDetect hat im Rahmen eines Stakeholderworkshops seine Anforderungsanalyse konkretisiert und die kommenden Entwicklungsarbeiten mit praktischen Bedürfnissen abgestimmt. Das Meeting, das am 27. November 2024 bei der Stadt Osnabrück stattfand, konnte aktiv Akteure u.a. aus den Bereichen öffentlicher Nahverkehr, Verkehrs- sowie Geodaten und Stadtreinigung in die Diskussion zur datenunterstützten Erhöhung der Verkehrssicherheit von Radfahrdenen einbinden. Übergeordnet ging es um die Fragestellung, welche Funktionalitäten ein KI System zur Erkennung von Radfahrenden im Straßenverkehr abdecken muss und wie ein darauf aufbauendes Fahrassistenzsystem für den Autofahrer ausgestaltet sein könnte.
Zunächst wurden potentiell nutzbare Sensorsysteme diskutiert. Es sollen dabei Sensoren kombiniert werden, die sich a) für die Detektion von Radfahrenden und b) für die Messung von Abständen eignen. Durch die Vereinigung der Datenströme könnten zu enge Manöver zum Überholen bzw. Vorbeifahren detektiert werden. Die genaue Definition eines Überholvorganges kann aus rechtlichen Vorgaben, aber auch anhand des technischen Aufbaus der Fahrzeuge im realen Straßenverkehr abgeleitet werden. Darauf aufbauend lassen sich verschiedene Anforderungen an die Eigenschaften der KI Modelle definieren, die im Workshop mit den Expertinnen und Experten diskutiert wurden. Die Detektion von Radfahrenden muss grundsätzlich in Echtzeit im Straßenverkehr erfolgen können, um perspektivisch Autofahrende über die unzureichende Einhaltung geltender Verkehrsregeln in Kenntnis setzen zu können. Für die kamerabasierte Datenerhebung im Straßenverkehr bestehen zudem seitens des Datenschutzes erhöhte organisatorische Anforderungen, die ausführlich erörtert wurden.
Die Datengrundlage wird mit einem Feldtest, der für den Herbst 2025 im Stadtgebiet von Osnabrück geplant ist, geschaffen. Die ausgewählten Sensoren werden dabei an der Außenfläche eines Transporters montiert. Die Diskussion bezog sich im Zusammenhang mit der Befahrung der Verkehrsinfrastruktur auch auf unterschiedliche Ausprägungen von Radverkehrsanlagen. Grundsätzlich sollten alle Strecken mit hoher Radverkehrsstärke wiederholt durch das Messfahrzeug befahren werden, um möglichst viele Radfahrende robust aufnehmen zu können. Damit Autofahrende perspektivisch sinnvoll gewarnt werden können, sollten künftig auch verlässliche Geodaten z.B. zur Ausprägung der Fahrradinfrastruktur Eingang in das Datenmanagement finden, da bei manchen Führungen des Radverkehrs Warnhinweise während der Fahrt eher ablenken könnten. Der abschließende Teil der Diskussion bezog sich auf eine spätere mögliche Ausgestaltung eines Fahrassistenzsystems für Autofahrende. Warnhinweise zu Radfahrenden sollten im Fahrzeug grundsätzlich (wie heute bereits üblich) visuell und auditiv deutlich wahrnehmbar sein, aber auch nur dann erscheinen bzw. ertönen, wenn es die Fahrsituation dies wirklich erfordert.
Das Projekt BikeDetect will datenbasiert die Verkehrssicherheit von Radfahrenden erhöhen. Hierzu sollen Ansätze identifiziert werden, die eine Verknüpfung von KI basierten Detektionen von Radfahrenden im Straßenverkehr mit Abstandsmessungen ermöglichen, um perspektivisch Autofahrende bei der Einhaltung von Mindestabständen unterstützen zu können. Das Projekt BikeDetect wird für 18 Montate mit ca. 200.000 € durch die Innovationsinitiative mFUND des Bundesministeriums für Digitales und Verkehr (BMDV) gefördert. Die Universität Oldenburg hatte zum Projektstart auch eine entsprechende Pressemitteilung verbreitet. Wir bedanken uns sehr herzlich bei der Stadt Osnabrück für das Hosting und die Organisation des Austauschs mit den Fachexpertinnen und Fachexperten
25.11.2024: Visit from Ghana - Internship at OOWV
On the 25th of November 2024, the Oldenburgisch-Ostfriesischer Wasserverband (OOWV) and the University of Oldenburg welcomed two doctoral students from Ghana, Africa. Ivy Serwaa Gyimah Akuoko and Pearl Awudor are visiting Germany for a total of three weeks to complete an internship as part of their doctoral program.
The two environmental scientists are particularly interested in wastewater management, so they have been offered an internship in the water supply and wastewater disposal department at OOWV, the largest water supplier in the north-west in terms of area.
In addition to the actual internship content, a series of excursions are planned during the three weeks to provide practical insights into the topic of water management. These include visits to a water laboratory in Nethen, a sewage treatment plant in Oldenburg and a waterworks on Spiekeroog.
We wish the two interns every success in completing their internship and will be actively supporting them over the next few weeks!
22.11.2024: Kick-off expert advisory board for the TiPP project
The inaugural meeting of the expert advisory board for the TiPP research project as part of the Oldenburger-Münsterland future region took place on 19 November 2024. The 20 experts represent individual areas of the value chain as well as interest groups and research institutions. In this context, the individual work packages of the project were first presented and then discussed in a lively manner. One of the main tasks of the expert advisory board will be to support the development of indicators for the pig value chain. We are delighted to welcome such a broad-based expert advisory board as part of the project and look forward to an exciting and constructive collaboration!
Jorge Marx Gómez, Lawal O. Yesufu
Sustainable Development Through Data Analytics and Innovation
Weitere Informationen finden Sie unter Veröffentlichungen oder durch Klick auf das Buch.
J., Marx Gómez, M. R. Lorini
Digital Transformation for Sustainability
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Jorge Marx Gómez, Devotha Godfrey Nyambo, Anael Elkana Sam
ICTA-EMOS Book of Abstracts
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