{"id":12991,"date":"2021-06-17T11:00:00","date_gmt":"2021-06-17T14:00:00","guid":{"rendered":"https:\/\/mindthegraph.com\/blog\/?p=12991"},"modified":"2022-10-18T08:09:15","modified_gmt":"2022-10-18T11:09:15","slug":"urban-computing-challenges-big-cities","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/mindthegraph.com\/blog\/de\/urban-computing-challenges-big-cities\/","title":{"rendered":"Urbanes Rechnen: Bew\u00e4ltigung der gro\u00dfen Herausforderungen der Gro\u00dfst\u00e4dte"},"content":{"rendered":"

Heutzutage stehen Gro\u00dfst\u00e4dte vor gro\u00dfen Problemen wie Verkehrs\u00fcberlastung, Luftverschmutzung und Energieverbrauch. Diese gro\u00dfen Probleme in Gro\u00dfst\u00e4dten k\u00f6nnen durch folgende Ma\u00dfnahmen gel\u00f6st werden gro\u00dfe Daten<\/strong><\/a> (d. h. Verarbeitung gro\u00dfer Datenmengen).<\/p>\n\n\n\n

Das ist genau das, was Urban Computing ist. Es kann einfach definiert werden als die Nutzung von Big Data zur Bew\u00e4ltigung der gro\u00dfen Probleme von Gro\u00dfst\u00e4dten<\/em>.<\/p>\n\n\n\n

Lassen Sie uns das n\u00e4her erl\u00e4utern.<\/p>\n\n\n\n

Urban Computing umfasst einen Prozess der Erfassung, Integration und Analyse gro\u00dfer und heterogener Daten, die von verschiedenen Quellen im st\u00e4dtischen Raum erzeugt werden. Zu diesen Datenquellen geh\u00f6ren Sensoren, mobile Ger\u00e4te, Fahrzeuge, Geb\u00e4ude und Menschen.<\/p>\n\n\n\n

Was ist Urban Computing?<\/strong><\/p>\n\n\n\n

In dem Papier mit dem Titel \"Urban Computing: Konzepte, Methoden und Anwendungen<\/a>\" stellen die Autoren einen allgemeinen Rahmen f\u00fcr die Implementierung von Urban Computing vor.<\/p>\n\n\n\n

Urban Computing verbindet nicht-intrusive und allgegenw\u00e4rtige Sensortechnologien, fortschrittliches Datenmanagement, Analysemodelle und neuartige Visualisierungsmethoden, um L\u00f6sungen zur Verbesserung der st\u00e4dtischen Umwelt, der Lebensqualit\u00e4t der Menschen und der st\u00e4dtischen Betriebssysteme zu entwickeln.<\/p>\n\n\n\n

Wir m\u00fcssen auch betonen, dass Urban Computing ein interdisziplin\u00e4res Gebiet ist. Es integriert die Informatik mit anderen Bereichen wie Verkehr, Bauwesen, Wirtschaft, \u00d6kologie und Soziologie im Zusammenhang mit st\u00e4dtischen R\u00e4umen.<\/p>\n\n\n\n

Wahrscheinlich ist die gro\u00dfe Frage, die Ihnen gerade durch den Kopf geht: Wie kann man Urban Computing einsetzen, um die Probleme der Gro\u00dfst\u00e4dte zu l\u00f6sen?<\/p>\n\n\n\n

Nun, gute Nachrichten, es gibt einen Rahmen daf\u00fcr!<\/p>\n\n\n\n

Urban Computing Rahmen<\/strong><\/p>\n\n\n\n

In dem Papier mit dem Titel \"Urban Computing: Konzepte, Methoden und Anwendungen<\/a>\" stellen die Autoren einen allgemeinen Rahmen f\u00fcr die Implementierung von Urban Computing vor.<\/p>\n\n\n\n

Der Rahmen setzt sich aus vier Ebenen zusammen: Urban Sensing, Urban Data Management, Data Analytics und Service Providing. Jede Ebene hat eine bestimmte Funktion.<\/p>\n\n\n\n

Die Urban Sensing<\/strong> Schicht ist f\u00fcr die Sammlung von Daten aus dem st\u00e4dtischen Raum zust\u00e4ndig. Diese Datenerfassung kann durch verschiedene Techniken wie partizipatives Sensing, Crowdsensing und mobiles Sensing erfolgen.<\/p>\n\n\n\n

Die St\u00e4dtische Datenverwaltung<\/strong> Schicht erm\u00f6glicht die Organisation von Daten durch eine Indizierungsstruktur, die sowohl raum-zeitliche Informationen als auch Texte zur Unterst\u00fctzung einer effizienten Datenanalyse einbezieht.<\/p>\n\n\n\n

In der Datenanalyse-Schicht<\/strong>verschiedene Techniken wie Data Mining<\/a>, Maschinelles Lernen<\/a>und Visualisierung von Daten<\/a> werden verwendet, um Muster in Daten zu erkennen und daraus wertvolle Informationen f\u00fcr die sp\u00e4tere Entscheidungsfindung zu gewinnen.<\/p>\n\n\n\n

Die Dienstleistende<\/strong> Schicht umfasst verschiedene L\u00f6sungen und Dienste, die darauf abzielen, das Fahrverhalten der Menschen zu verbessern und Verkehrsstaus, Luftverschmutzung und Energieverbrauch zu verringern. Wird beispielsweise eine Verkehrsanomalie erkannt, werden diese Informationen an die Verkehrsbeh\u00f6rde weitergeleitet, um den Verkehr zu leiten und die Anomalie zu diagnostizieren.<\/p>\n\n\n\n

Vor welchen Herausforderungen steht Urban Computing also?<\/strong><\/p>\n\n\n\n

F\u00fcr eine ideale Umsetzung steht Urban Computing vor drei gro\u00dfen Herausforderungen: <\/p>\n\n\n\n

1.Sensorik und Datenerfassung.<\/strong><\/p>\n\n\n\n

Bei dieser Herausforderung geht es darum, wie st\u00e4dtische Daten auf nicht-intrusive und kontinuierliche Weise gesammelt werden k\u00f6nnen, da die Anzahl der in der Stadt verteilten Sensoren begrenzt ist. <\/p>\n\n\n\n

Der Aufbau neuer Erfassungsinfrastrukturen k\u00f6nnte das Ziel erreichen, w\u00fcrde aber die Belastung der St\u00e4dte erh\u00f6hen.<\/p>\n\n\n\n

Der Mensch als Sensor ist ein neues Konzept, das dazu beitragen kann, diese Herausforderung zu bew\u00e4ltigen, indem seine Beitr\u00e4ge in den sozialen Medien oder seine GPS-Spuren genutzt werden, um die Ereignisse um ihn herum zu verstehen.<\/p>\n\n\n\n

Der Mensch als Sensor bringt neue Herausforderungen mit sich, wie zum Beispiel:<\/p>\n\n\n\n