Digitalisierung: EU-Projekt entwickelt Big-Data-Plattform für Seehäfen

DataPorts soll Basis für datengetriebene KI-Anwendungen schaffen.

Mithilfe des Projekts DataPorts sollen Abläufe in Seehäfen, wie das Entladen und Löschen zukünftig automatisiert stattfinden. (Symbolbild: Ake1150/Adobe Stock)
Mithilfe des Projekts DataPorts sollen Abläufe in Seehäfen, wie das Entladen und Löschen zukünftig automatisiert stattfinden. (Symbolbild: Ake1150/Adobe Stock)
Sandra Lehmann

Damit Seehäfen zukünftig ihre Datenschätze besser heben und etwa die Automatisierung ihrer Terminals mithilfe künstlicher Intelligenz vorantreiben können, arbeiten die Universität Duisburg-Essen (UDE), das Ruhr-Institute for Software Technology Paluno sowie weitere europäische Partner im Rahmen des EU-geförderten Projekts „DataPorts“ aktuell an der Entwicklung einer Big-Data-Plattform. Wie die UDE in einer Pressemitteilung vermeldet, soll die Plattform eine vertrauenswürdige und sichere Umgebung bieten, in der alle Akteure im Hafen ihre Daten teilen und austauschen können. DataPorts schaffe damit die Basis für vielfältige datengetriebene KI-Anwendungen – zum Beispiel für autonome Roboter, die in den Terminals schwere und gefährliche Aufgaben übernehmen. Aber auch neue Geschäftsmodelle seien denkbar, wenn die Häfen ihre Daten besser nutzen können.

Potenzial wird nicht richtig ausgeschöpft

Davon seien die meisten Seehäfen laut UDE noch sehr weit entfernt. In weniger als drei Prozent der Terminals weltweit laufe das Laden und Löschen automatisch ab, denn die Häfen könnten das Potenzial ihrer Daten noch nicht richtig für KI nutzen. So würden zwar enorm viele Daten produziert, doch diese ließen sich nur mit großem organisatorischen und technischen Aufwand zusammenführen.

Die Umsetzung wird der Pressemeldung zufolge an den Häfen von Valencia und Thessaloniki demonstriert und getestet. Ein Anwendungsfall sei etwa die präzise Vorhersage, wann ein Hochseecontainer an einer bestimmten Stelle im Logistikprozess sein wird, zum Beispiel bei der Zollabfertigung. Dadurch lasse sich die Logistikkette besser planen, wodurch mit möglichen Verzögerungen vorausschauend umgegangen werden könne.

„Wir bei Paluno werden die Technik des Ensemble-Deep-Learnings einbringen“, so Projektleiter Dr. Andreas Metzger von der Arbeitsgruppe Software Systems Engineering. „Bei diesem KI-Ansatz werden die Prognosen verschiedener neuronaler Netze kombiniert. Dies ermöglicht eine sehr hohe Prognosegenauigkeit, weil sich die Stärken der neuronalen Netze ergänzen und Schwächen einzelner Netze besser abgefangen werden.“

DataPorts wird nach Angaben der UDE von der EU über das Horizont-2020-Programm mit 5,7 Millionen Euro gefördert. 425.000 Euro sollen an die Hochschule im Ruhrgebiet fließen. Die Gesamtleitung des Projekts liegt bei der Universität Valencia.

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