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Freie Universität Bozen

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Wirtschaft und Big Data. Neue Wertschöpfungsketten durch das Projekt CyclOps

Das dreijährige Projekt, das von Horizon Europe finanziert wird, wird von einem europäischen Konsortium geleitet, an dem unibz, Eurac Research und Ontopic beteiligt sind.

By Redaktion

Karte von Europa mit verschiedenen Städten, die durch unterschiedlich große rote Kreise hervorgehoben sind.
Um einen einheitlichen und wettbewerbsfähigen Binnenmarkt für Daten zu schaffen, wurden „Common European Data Spaces“ (Gemeinsamen Europäischen Datenräumen) entwickelt. Foto: KOBU Agency | Unsplash

Die Europäische Datenstrategie setzt das ehrgeizige Ziel, auch in diesem Bereich einen einheitlichen europäischen Markt zu schaffen und Europas Wettbewerbsfähigkeit sowie die Sicherheit von Daten und ihrer Verwendung zu garantieren. Diese Strategie führte zur Entwicklung von „Common European Data Spaces“ (Gemeinsamen Europäischen Datenräumen), die vorerst für 14 Sektoren wie Gesundheitswesen, Forschung und Innovation, Mobilität, Landwirtschaft oder Kulturerbe entwickelt werden. Damit diese „Datenräume“ das wichtigste Instrument zur gemeinsamen Nutzung und zum Austausch von Informationen in einer datengesteuerten Wirtschaft werden können und das Potenzial des „Golds des 21. Jahrhunderts“ ausgeschöpft werden kann, benötigen öffentliche und private Organisationen Technologien zur Verwaltung der Daten.

Das Projekt und seine Anwendungsmöglichkeiten

Die Freie Universität Bozen mit der Forschungsgruppe von Prof. Diego Calvanese von der Fakultät für Ingenieurwesen, das Institut für Erdbeobachtung von Eurac Research und Ontopic, das erste Spin-off der unibz, sind die Südtiroler Partner im Konsortium des europäischen Projekts CyclOps. Dieses wird von Horizon Europe, dem EU-Förderprogramm für Forschung und Innovation finanziert und umfasst 25 europäische Organisationen, darunter Universitäten, Forschungsinstitute und Unternehmen. „Das Ziel von CyclOps ist es, die Anforderungen von Unternehmen und der wissenschaftlichen Community zu erfüllen, den gesamten Datenlebenszyklus zu verwalten, also Daten von unterschiedlichsten Quellen auszutauschen und gemeinsam zu nutzen. Dies ermöglicht es, die Entwicklung neuer Dienste mit hohem Mehrwert voranzutreiben“, erklärt Prof. Diego Calvanese. Der Fokus der Forschungsaktivitäten der drei Südtiroler Partner liegt vor allem auf Umweltdaten. „Ein Beispiel dafür sind Satellitenbilder. Daten wie jene zur Konzentration von Feinstaub und Partikeln in der Luft oder zu chemisch-physikalischen Indikatoren, die Aussagen über die Wasserqualität von Flüssen, Seen oder Trinkwasser ermöglichen, sind für die lokalen Behörden von grundlegender Bedeutung. Sie dienen dazu, Maßnahmen zur Reduzierung der Folgen des Klimawandels zu bewerten oder Katastrophenschutzmaßnahmen zu planen“, ergänzt Alessandro Mosca, Forscher an der unibz.

Die wichtigste Innovation des Forschungsprojekts ist eine intelligente Automatisierung des gesamten Datenlebenszyklus mit Hilfe von Wissensgraphen (Knowledge Graphs), mit der Prozessabläufe verbessert werden. Wissensgraphen sind Modelle, um sowohl Daten als auch die Strukturen, in denen Daten organisiert werden, darzustellen. Ziel ist es, sie zu vereinheitlichen und einen Austausch von Informationen zu ermöglichen. Eine wichtige Referenz für das Projekt sind die FAIR-Prinzipien für Datenmanagement (Findability, Accessibility, Interoperability, and Reusability). Damit wird sichergestellt, dass die Daten durch die Verwendung von allgemein akzeptierten Standardsprachen zugänglich und wiederverwendbar sind.

Erwartete Ergebnisse

Das CyclOps-Konsortium verwendet eine konzeptionelle Architektur, die auf mehreren Ebenen basiert. Jede dieser Ebenen ist für die Automatisierung der verschiedenen Phasen des Datenlebenszyklus verantwortlich: Auf der ersten Ebene, DataOps, wird die Qualität der eingehenden Daten gesichert; auf der zweiten Ebene, AIOps, wird ein dezentralisiertes Repertoire an KI-basierten Algorithmen bereitgestellt; die nächste Ebene zielt schließlich darauf ab, die Datenverarbeitung und -analyse durch spezielle Schnittstellen zu erleichtern, mit denen die Anfragen von Anwender:innen interpretiert werden (z.B. aus Beschreibungen von Datenabfragen oder spezifischen Analyseanfragen in natürlicher Sprache). Überwacht wird das gesamte Framework (Rahmenstruktur) von der sogenannten Smart Data Governance and Trust: einer übergeordneten semantischen Ebene, die dafür verantwortlich ist, die Komponenten des gesamten Systems zu koordinieren. Sie gewährleistet auch, dass die Datenverarbeitung den europäischen Vorschriften wie der DSGVO und dem Artificial Intelligence Act entspricht.

„Wir glauben fest an das dieses Projekt. Durch unsere Beteiligung am CyclOps-Konsortium haben wir die Möglichkeit, innovative Technologien zu entwickeln, die perfekt zu unserer Unternehmensmission passen: die Datennutzung einfacher und gleichzeitig effizienter zu gestalten – ob innerhalb unseres Unternehmens oder für unsere Kunden. Ebenso bedeutend ist die Teilnahme an einem wegweisenden Projekt wie ‚Common European Data Spaces‘. Es bietet uns eine einzigartige Chance, unsere Sichtbarkeit auf europäischer Ebene zu steigern und unser Unternehmen auf einem neuen Markt mit großem Potenzial zu positionieren“, sagt Peter Hopfgartner, CEO von Ontopic.

„Durch das Projekt CyclOps erhalten wir die Chance, unsere Technologien zur Verarbeitung von Erdbeobachtungsdaten mit denen der Common European Data Spaces zu vereinen. Gleichzeitig können wir eine Vielzahl neuer Datenströme in unsere Modellierungsketten integrieren. In Zusammenarbeit mit dem Centre for Climate Change and Transformation von Eurac Research konzentrieren wir uns innerhalb von CyclOps insbesondere auf die Analyse von Klimafolgenketten Unser Ziel ist es, diese Ketten gezielt mit neuen Data Space-Technologien zu verknüpfen und damit die Aussagekraft über die Auswirkungen verschiedener Extremereignisse zu erhöhen, insbesondere in Bezug auf Wasserverfügbarkeit und Dürre“, erklärt Alexander Jacob, Forscher am Institut für Erdbeobachtung bei Eurac Research.

 

Artikel auch auf Italienisch verfügbar

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