DATA INTELLIGENCE HUB - Für Geschäftskunden

ERLEBEN, WAS VERBINDET.

Die Zukunft der Mobilität mitgestalten: Deutsche Telekom Hackathon 2021

Die Deutsche Telekom veranstaltete am 18. und 19. März den #AIHack4Mobility. Nach dem Erfolg mit #AIHack4Diversity in 2019 (Link) und dem #AIHack4Ladies 2018, dreht sich dieses Jahr alles um das Thema „Future Mobility“ unter dem Motto „Künstliche Intelligenz für Diversity-Teams“. Die Partner sind Telekom Innovation Laboratories, Telekom Mobility Solutions, Telekom Code+Design und der Smart Mobility Provider Ioki.

Abbildung 1: Moritz Oesterlink (Director of Business Development CleverShuttle) und Gunnar Froh (CEO von Wunder Mobility)

#AIHack4Mobility: Der Hackathon der Deutschen Telekom in 2021 zu „Mobility Data Spaces“

Das Thema einer nachhaltigen Mobilität bewegt – nicht zuletzt auch die Deutsche Telekom in Zeiten einer sich wandelnden Arbeitswelt. Denn Mobilität, vor allem im beruflichen Kontext, muss sich den wechselnden Arbeitsumgebungen anpassen und soll gleichzeitig möglichst umweltfreundlich, kosteneffizient und komfortabel sein (siehe „Stuck in Traffic“, Link). Das Ziel des diesjährigen Hackathons #AIHack4Mobility ist es, Algorithmen des maschinellen Lernens einzusetzen, um zu verstehen, welche spezifischen Anforderungen heute schon durch die zunehmend dynamische Arbeitswelt an unterschiedliche Mobilitätsdienstleister gestellt werden.

Das Ziel beim Hackathon: Gewinnen und Durchstarten in der Start-up Szene

Es winken Preisgelder für die erst-, zweit- und drittplatzierten Gewinner des Hackathons mit 5.000 Euro für den ersten Platz, und mit 3.000 bzw. 2.000 Euro für den zweiten bzw. dritten Platz. Neben der finanziellen Belohnung lockt aber auch die Nähe und Möglichkeiten des Hubraums, der Technologie-Inkubator der Deutschen Telekom (Link). Seit 2012 ist der Hubraum mit seinen Standorten in Berlin, Krakau und Tel Aviv ein aktives Mitglied der Start-up Szene und den digitalen Ökosystemen. So kommt z.B. der E-Scooter Provider Tier, der europäische Marktführer, aus dem Hubraum, gegründet 2018 durch Lawrence Leuschner (Geschäftsführer), Julian Blessin (CPO) und Matthias Laug (CTO) (siehe „Intermodal Simulation“, Link).

Hackathon mit Konferenz #HacKon4Mobility am zweiten Tag

Während die Hacker und Hackerinnen entwickelten, fand am zweiten Tag (19.3.2021) eine virtuelle Konferenz statt mit Mobilitätsexperten und -expertinnen für B2B-Entscheider/innen und Akteuren. Geplant wurden Einzelvorträge aus Praxis und Data Science sowie Interviews und Panel-Diskussionen. Teilnehmer waren unter anderem Dr. Daniel Dettling (Zukunftsinstitut), Florian Pronold (Staatssekretär für Umwelt), sowie weitere Experten aus Forschung und Praxis mit Fokus auf Mobilität, Verkehrswende und Nachhaltigkeit.

Hackathon gehostet auf dem Telekom Data Intelligence Hub

Auch dieses Jahr wurde der Hackathon wieder auf der Plattform des Telekom Data Intelligence Hubs (DIH) gehostet. Der DIH ist eine Datendrehscheibe mit angeschlossener KI-Werkstatt (Künstliche Intelligenz), alles aus der Cloud heraus und als ein Platform-as-a-Service (PaaS) Angebot (Link). Er setzt auf offene Standards und bietet den Hackathon-Teilnehmern und -Teilnehmerinnen einen Browser-basierten Jupyter Notebook mit kuratiertem Angebot von Python Bibliotheken für die schnelle, skalierbare Entwicklung von Algorithmen.

Abbildung 3: Dandan Wang (Data Scientist) und Anto Tony Rajan (Data Scientist) führen die Teilnehmer in den Data Intelligence Hub und seine Kapabilitäten ein

Mobility Analytics und Prototyp aus der Praxis

Der Data Intelligence Hub der Deutschen Telekom baut im Rahmen des von der NPM (Nationale Plattform Zukunft der Mobilität) initiierten Reallabors Hamburg für den 2021 ITS World Congress einen ersten Datenraum Demonstrator auf (Link). Gezeigt wird, wie der neue Datenstandard IDS (International Data Spaces) helfen kann, innovative, nachhaltige Mobilitätsangebote bundesweit zu ermöglichen, die die Interaktion unterschiedlicher Mobilitätsdienstleister und deren Daten und Plattformen erfordern.

Der DIH stellte sich um 12.55 Uhr im Slot „Datenraum Mobilität mit IDS am Beispiel von Intermodaler Mobilität“ vor und die Zuschauer erhalten erste spannende Einblicke in das ökonomische Potenzial von Daten für Intermodales Reisen am Beispiel des Real Labors der Hamburger Hochbahn (NPM Pressemitteilung, Link).

Den Mobility Analytics Experten/-innen und Data Scientists des Telekom Data Intelligence Hub ist es gelungen, mittels Simulationsexperimenten aufzuzeigen, wie das „smarte“ oder intelligente Verknüpfen von Verkehrsmitteln echte Endnutzervorteile aufweist und im Endeffekt kürzere Reisezeiten entstehen können (siehe „Intermodal Simulation“, Link und „Berlin Digital Twin“, Link).

Laut Bundesverkehrsminister Andreas Scheuer können führende deutsche Unternehmen die Möglichkeiten des RealLabHH nutzen, „um den Digitalisierungsschub für unsere Mobilität zu nutzen und innovative neue Angebote für die Menschen erlebbar zu machen [gewinnen] wertvolle Erkenntnisse durch die parallele Erprobung diverser intelligenter Mobilitätslösungen und leisten damit einen Beitrag zum Klimaschutz. (Bundesminister Scheuer, Link). Laut Handelsblatt ist auch die Automobilindustrie an einem sicheren Datenaustausch interessiert: „Das Bundesverkehrsministerium finanziert einen ersten Versuch in Hamburg. Dort will die Stadt mit den Geldern ein „Reallabor“ einrichten, das letztlich zum Prototyp des bundesweiten Datenraums werden soll. (Handelsblatt, 07.09.2020, Link in Deutsch).

Die anwesenden Gäste kamen u.a. aus den Bereichen neue Technologien und Mobilitätstrends wie Mikromobilität und EV-Sharing. Gemeinsam mit Experten von T-Systems diskutierten sie die Anforderungen an einen offenen Datenaustausch für die Mobilität der Zukunft.

Anhand der Architekturentwürfe der International Data Spaces Association (IDSA) konnten die Teilnehmer Daten teilen und bündeln, ohne die Datenhoheit zu verlieren. Das IoT-Geschäft der Deutschen Telekom ist mit dem Telekom Data Intelligence Hub ein Vorreiter bei der ersten Umsetzung dieser Blueprints. Auf der Hannover Messe 2019 stellte T-Systems seine IDS-basierte Konnektorlösung zum Teilen von Daten mit Kontrolle über die Data Governance vor (siehe IDS RAM 3.0, Link).

Telekom Data Intelligence Hub mit Mobility AnalytiX Innovation: Intermodale Vorteile quantifizieren

Der Begriff Intermodaler Personenverkehr bezeichnet laut Wikipedia „die Nutzung verschiedener Verkehrsmittel entlang einer Strecke“ (Wikipedia zu “ Intermodaler Personenverkehr“, Zugriff 2020, 23. Juli). Interessant ist der intermodale Verkehr insofern, als dass er mehr Flexibilität auf dem Weg von A nach B bietet. Insbesondere Technologien für die letzte Meile, wie z. B. E-Scooter, werden sehr positiv wahrgenommen, da sie „für die letzten Kilometer zum Ziel eine ideale Ergänzung zu Bus und Bahn sein können und damit den ÖPNV attraktiver machen“ (Achim Berg, Präsident des Digitalverbands Bitkom, Link, 2019).
Doch trotz dieser unübersehbaren Transportmöglichkeiten für das letzte Segment der Reise zum Zielort ist noch kein intermodales Angebot entwickelt worden. Und das wirft einige Fragen auf: Warum eigentlich nicht? Worauf warten wir noch? Warum lässt sich das Potenzial als Zubringer und Enabler für intermodales Reisen nicht nutzen?
Den Datenwissenschaftlern des Telekom Data Intelligence Hub ist es gelungen, nachzuweisen, dass die „smarte“, also intelligente Verknüpfung von Verkehrsmitteln die Reisezeiten für den Endnutzer verkürzen kann – zunächst anhand eines fiktiven Standorts mit Durchschnittswerten (#4 Intermodale Simulation, Link). Dieses Modell wurde dann auf die Stadt Berlin zu bestimmten Tageszeiten und mit für den Stadtverkehr entscheidenden Strecken angewendet, und die Ergebnisse bestätigen den Trend quantitativ (#5 Berlin Digital Twin, Link). Mit Hilfe von Mobility AnalyticX Innovation gelingt es den Data-Scientist-Experten als Pionieren, ein reales Experiment anstelle von Simulationen im Bereich der Mobility Data Spaces zu starten.

Die Sieger Teams des Deutsche Telekom #AIHack4Mobility

1. Platz: Team „GenAI“

Das Gewinnerteam schlug eine All-in-One-Mobilitäts-App vor, die alle Verkehrsmittel verschiedener Mobilitätsanbieter miteinander verbindet, einschließlich unternehmensinterner Verkehrsmittel. Die App selbst nutzt KI und ML, um optimierte Routen mit der Idee von „Eco-Points“ zu empfehlen. Die ganze Idee hinter diesen Öko-Punkten ist es, das Bewusstsein für die Umweltauswirkungen jedes Reisevorschlags zu schärfen, als Beispiel wird ein (privates) Fahrzeug mit Verbrennungsmotor 0 Punkte generieren. Um den Gamification-Gedanken hinter der App noch zu verstärken, können die Nutzer diese „Öko-Punkte“ gegen Belohnungen eintauschen. Damit wird sichergestellt, dass die Nutzer einen Anreiz und eine Motivation haben, die Route mit dem geringsten CO2-Ausstoß zu wählen.

Abbildung 5: Gewinnende Lösung – „On Demand Transportation“

Herzlichen Glückwunsch an Bianca Schloo, Christian Esther Enrique Morales, Vipul Malik, Wenzhang Xu, Sakib Hasa, Aleksei Karetnikov

2. Platz: Team „Future Mobility“

Dieses Team wendete einen DBSCAN (Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise) Algorithmus auf den vorgegebenen Datensatz an. Die ganze Idee eines DBSCAN-Algorithmus ist das Clustern von Punkten in einem Datensatz, die dicht gepackt sind. Für die Lokalisierung von Bushaltestellen wurde sowohl auf die Bushaltestelle als auch auf die DBSCAN-Daten ein K-Nächster-Nachbar-Algorithmus angewendet. Wenn es in einer bestimmten Entfernung (z. B. 300 m vom Benutzer) keine Bushaltestelle als Nachbar gab, kann eine neue Bushaltestelle konstruiert werden. Für weniger besiedelte Gebiete schlug das Team vor, dass Carsharing genutzt werden kann. Die CO2-Reduktion wurde ebenfalls berechnet, um dem Benutzer eine Vorstellung vom ökologischen Fußabdruck zu geben.

Herzlichen Glückwuns an: Peter Duronelly, Aron Asztalos, Marton Forgach, Zsolt Neszmelyi, Yasaman Abdollahian

3. Platz: Team „MobAI“

Dieses Team hat eine App entwickelt, die eine End2End-Lösung zur Reduzierung von Staus und CO2-Emissionen beim Pendeln bietet. Wie GPS-Daten zeigten, wohnten Mitarbeiter oft in den gleichen Gebieten in der Nähe des Büros und teilten große Teile ihres Arbeitsweges. MobAI clustert diese Personen in Gruppen und bietet eine kollektive Pendelstrecke an, die auf individuellen Mustern und der Gesamtverkehrsbelastung basiert. Ein Angebot, das Nachhaltigkeit und individuelle Präferenzen berücksichtigt.

Herzlichen Glückwunsch an: Cini Razzaghi, Andreea Rogojan, Jiaming Song, Luiza Sivestru, Alketa Bardhsohi, Niklas Schwertner, Daniel Garcia