Im Projekt »DataGenie« entwickeln wir einen funktionsfähigen Prototyp für die KI-gestützte Datenqualitätsanalyse von Produktstammdaten. Ein Chat-Agent erfasst fachliches Kontextwissen von Datenverantwortlichen und Mitarbeitenden aus den Fachabteilungen. So können Large Language Models (LLMs) unternehmensspezifische Regeln berücksichtigen, Fehler präziser erkennen und Fehlalarme reduzieren.
Im Projekt MECC@Solingen entsteht ein modularer Digitaler Zwilling für datenbasierte Stadtentwicklung. Aufbauend auf Vorarbeiten und vorhandener Infrastruktur der Stadt Solingen werden Datenquellen, Sensoren und Systeme vernetzt. So entsteht eine offene, skalierbare Dateninfrastruktur, die Verwaltung, Planung und Betrieb unterstützt und künftige Smart-City-Anwendungen flexibel integrierbar macht. Im Fokus stehen die Bereiche Betriebshof, urbane Kreuzung und smarte Bauwerksinspektion.
Der Geo Data Space Germany ist ein vom data analytics institute (dai) und dem Fraunhofer ISST entwickelter nationaler Geodatenraum. Er konsolidiert und harmonisiert alle relevanten Geodaten, von 3D-Gebäudedaten über Straßennetze bis hin zu Katasterinformationen, in einem einheitlichen Modell. Diese Daten dienen als Basisinfrastruktur zur Unterstützung fachspezifischer Datenräume, beispielsweise für den Energiesektor oder den Katastrophenschutz.
Im Projekt »BoostEDIC M&L« unterstützen wir die Etablierung einer gemeinsamen europäischen Dateninfrastruktur für den Mobilitäts- und Logistiksektor. Ziel des vierjährigen Vorhabens ist die Weiterentwicklung des European Mobility Data Space (EMDS) und der Aufbau eines European Digital Infrastructure Consortium (EDIC). Wir entwickeln einen Knowledge Hub als zentrale Wissensplattform und erarbeiten Empfehlungen für interoperable Datenräume, die grenzüberschreitenden Datenaustausch in ganz Europa ermöglichen.
Das Projekt »NGDI« entwickelt die technologsichen und organisatorischen Grundlagen für die nächste Generation europäsischer Datenräume. Ziel ist es, die Interoperabilität zwischen domänespezifischen Datenräumen zu ermöglicen und dadurch innovative, branchenübergreifende Geschäftsmodell zu fördern. Mithilfe von Semantic Web Technologien, Large Language Models und verteilten Persistent Identifier Systemen werden die Einstiegsberrieren für Unternehmen gesenkt und die souveräne, sichere Datennutzung über Sektorgrenzen hinweg realisiert.
Das Projekt optimiert das Onboarding von KMU als Datengebende in den Mobility Data Space (MDS) durch die Etablierung eines Datentreuhänders. Im Fokus stehen KMU aus der Logistik, insbesondere aus der First- und Middle-Mile-Logistik. Mit standardisierten Schnittstellen, klaren Mindestanforderungen und einem sicheren Datentreuhandmodell werden technische und organisatorische Hürden gesenkt und der Weg zu datengetriebenen Anwendungen geebnet.
Im Auftrag der Deutschen Energie-Agentur (dena) konzipiert und implementiert das Testfeld-Konsortium unter der Leitung des Fraunhofer IEE die zwei definierten Anwendungsfälle des Use Case Energie in einem Datenraum. Dabei ist das Testfeld neben dem Branchendialog und Wissenstransfer ein Baustein des Gesamtprojekts, das die dena im Auftrag des Bundesministeriums für Wirtschaft und Energie (BMWE) durchführt. Im Mittelpunkt steht der operative Datenaustausch, der für die smarte Einbindung dezentraler Anlagen wie beispielsweise Photovoltaik, Wärmepumpen und Ladeinfrastrukturen für E-Autos essenziell ist. Ziel ist es, hochwertige Energiedaten sektorenübergreifend zu vernetzen, aufzubereiten und nutzbar zu machen, um die Energiewende voranzutreiben.
Ziel des Projekts »DEPLOYTOUR« ist der Aufbau eines Europäischen Tourismus Datenraums (ETDS). Durch die Bereitstellung einer vertrauensvollen und auf Richtlinien und Regeln basierenden Datenraumarchitektur soll der Austausch von Daten zwischen Akteuren des Tourismussektors gefördert werden, um nachhaltige und innovative Entwicklungen zu schaffen. Aufgrund der Abhängigkeit des Tourismussektors zu anderen Sektoren soll der ETDS als übergreifender, interoperabler Datenraum fungieren.
Das Projekt zielt darauf ab, bestehende Ansätze des Datenteilens weiterzuentwickeln und den intersektoralen Austausch von Geodaten zu fördern. Dafür wird ein optimiertes Datentreuhandmodell entwickelt, das Geodaten für verschiedene Domänen verfügbar macht.
Im Zuge des Wandels direkter Geschäftsbeziehungen hin zu Wertschöpfungsnetzwerken entstehen komplexe Ökosysteme mit einer Vielzahl von dynamisch wechselnden Teilnehmenden. Die Teilnehmenden in den Ökosystemen stehen in unterschiedlichen technischen und geschäftlichen Abhängigkeiten zueinander, die kombiniert mit der Dynamik eine hohe Komplexität mit sich bringen. In diesem Kontext ermöglichen Datenräume, also mehrseitige technologische Plattformen, das organisationsübergreifende Teilen von Daten.
Das Projekt »FDOOne – FAIR Digital Object One« dreht sich vollumfänglich um die Vernetzung von Datenräumen nach einem Basis-Standard, welcher die FAIR-Prinzipien erfüllt. Das Akronym FAIR steht dabei für Findable (Auffindbar), Accessible (Zugänglich), Interoperable (Interoperabel) und Reusable (Wieder-verwendbar). Mit diesem Ansatz soll der stark fragmentierte digitale Raum aller digitalen Objekte zusammengeführt werden. Um dieses Ziel zu erreichen, hat man sich auf drei Projektschwerpunkte geeinigt: 1. die Vernetzung von Datenräumen, wobei der Transfer von Daten in si-chere, vertrauenswürdige Anwendungen der Künstlichen Intelligenz (KI) im Fokus steht, 2. das Stärken des Vertrauens in KI, was vor allem auch Reproduzierbar-keit beinhaltet, 3. das Stärken des KI-Ökosystems insbesondere durch das Definieren und Verbessern von Rahmenbedingungen für Unternehmen.
Im Projekt »MDSxNRW« entwickeln und erproben wir eine intelligente Recommendation Engine, die Organisationen einen passgenauen Connector für die Teilnahme am Mobility Data Space (MDS) empfiehlt. Grundlage für diese Empfehlung sind unternehmensspezifische Angaben, die in einem Questionnaire abgefragt werden. Basierend auf den Nutzerangaben werden anschließend detaillierte Anleitungen zur Anbindung an den MDS bereitgestellt sowie Möglichkeiten zur automatisieren Anbindung an den MDS empfohlen.
Das Projekt Opt-In bringt Datensouveränität in die Welt des »smarten Zuhauses« (Smart Home). Im Zentrum stehen die Anforderungen und Bedarfe der Bürgerinnen und Bürger, um freie Entscheidungen über ihre Daten zu treffen. Individuen werden befähigt, die Kontrolle über ihre Daten zu behalten und zugleich ermutigt, innovative Dienste mit ihren Daten zu ermöglichen.
Ziel des Projektes »BuildingTrust« ist es, einen modularen Datentreuhänder für Gebäudedaten zu entwickeln, der Nutzer motiviert, (persönliche) Daten bereitzustellen, zu pflegen und anonymisiert zu tauschen. Ziel ist es, durch einen selbstbestimmten Datentreuhänder, der Mehrwerte für Datengebende und Datennehmende generiert und Vertrauen zum Teilen von Daten schafft, das nachhaltige Bauen zu optimieren und zu beschleunigen.
Im Projekt »ScaleDTM« erarbeiten wir die technischen Bausteine zur Realisierung dezentraler Datentreuhandmodelle. Ziel des zweijährigen Einzelvorhabens ist die Erstellung einer wettbewerbsfähigen, skalierbaren und leicht-erweiterbaren Datentreuhänderarchitektur zur Förderung der gemeinschaftlichen Datenverarbeitung und Wertschöpfung.
Fraunhofer-Institut für Software- und Systemtechnik ISST
