Ga naar hoofdinhoud

Museumbezoek en wegverkeer kunnen efficiënter

Museumbezoek en wegver-keer zijn twee totaal ver-schillende dingen, maar ze kunnen gebruik maken van dezelfde technieken en filosofieën. In een museum kunnen geëxposeerde objecten worden voorzien van zenders en bezoekers aanbevelingen geven over andere objecten, die voor hen interessant kunnen zijn. Vergelijkbare technieken zijn toepasbaar in het wegverkeer: hoe kunnen intelligente en doel-gerichte routes voor voertuigen worden gepland?

Wetenschappers aan de Universität Hildesheim zoeken in grote hoeveel-heden data naar regelmaat en patronen om voor de toekomst een aanbe-veling of voorspelling te doen. Het museumproject is in het kader van het onderzoeksproject Remix is ontwikkeld door onderzoekers uit het vak-gebied Machinaal leren van de Universität Hildesheim in samenwerking met een aantal partners.

De universiteit fungeert tevens als coördinator in het door de EU gesubsi-dieerd project Reduction. Hierin ontwikkelen wetenschappers uit vijf landen (Duitsland, Griekenland, Denemarken, Cyprus en Nederland) tot 2014 een intelligent transportsysteem voor het management van verkeer, eveneens door het gebruiken van verkregen data. Uit Nederland is Trinité Automa-tisering in Uithoorn bij het project betrokken.

Remix
Doel van het Remix-project is, museumbezoekers een ‘gepersonaliseerd bezoek’ te kunnen bieden. Op dit moment ontwikkelen de onderzoekers een aanbevelingssysteem dat bezoekers van het Roemer- und Pelizaeus-Museum in Hildesheim (foto) tentoongestelde objecten ‘aanbeveelt’. Het is gebaseerd op RFID-technologie (Radio Frequency Identification). Alle tentoongestelde objecten zijn voorzien van zenders, de bezoekers van smartphones en RFID-ontvangers.

Tijdens het museumbezoek worden data van bezoekers opgenomen, die inzicht kunnen geven in de interessen van de bezoekers. Met behulp van de lokaliseringstechnieken in de museumruimten kan men vaststellen, waar zich iemand bevindt in het museum. Gecombineerd met de daar opgenomen informatie over de door de bezoeker bekeken objecten, kunnen door het Remix-systeem aanvullende aanbevelingen worden verkregen.

Uit de verkregen data kunnen aanbevelingen voor toekomstige bezoekers worden berekend. In het museum zouden bezoekers bovendien extra informatie kunnen opvragen. Musea zouden met Remix informatie over voorkeuren van bezoekers kunnen verzamelen, analyseren en hun dienstverlening daarop kunnen aanpassen.

Reduction
De effectieve en milieuvriendelijke transport van goederen is een grote uitdaging voor de Europese transportsector. Het vervoer van personen en goederen levert een behoorlijke bijdrage aan de productie van kooldioxide (CO2). Ondanks ontwikkelingen bij voertuigfabrikanten is het gebruik van aanvullende technologie noodzakelijk.

In het ‘Reduction’ project ontwikkelen wetenschappers een intelligent transportsysteem voor het management van verkeer door het nuttig gebruik van data. Hierbij wordt gebruik gemaakt van nieuwe informatie- en com-municatietechnieken (ICT). De wetenschappers verzamelen historische en actuele data over het rijgedrag en de trajecten. De data komen uit simu-laties en veldonderzoek in Cyprus, Denemarken en Nederland.

Door de verwerking van de data moet er voor toekomstige ritten een voorspelling uitrollen. Doel is om het rijgedrag en de route te optimaliseren. In de uitgebreide hoeveelheid data die de onderzoekers al hebben en de komende maanden nog verzamelen, zoeken ze naar patronen tijdens het rijden, zoals acceleratie- en remgedrag en de routekeuze.

De uitdaging is hoe men het rijgedrag kan optimaliseren en bestuurders kan ondersteunen bij het maken van keuzes: wanneer moeten ze remmen, wanner accelereren ze zo zuinig mogelijk? Bestuurders krijgen op een beeldscherm in real-time individuele aanbevelingen over hun rijgedrag en voorstellen ter verbetering.

x
Mis niet langer het laatste nieuws

Schrijf u nu in voor onze nieuwsbrief.

Inschrijven