CONTACTs Bin Zhao gewinnt IoT Challenge von T-Systems mit Elements for IoT

PR-Gateway: Die 2018 IoT Challenge von T-Systems stellt die Frage, wie sich Umweltschäden durch Hochwasser mithilfe des Internets der Dinge und Data Analytics begrenzen lassen. Gewonnen hat sie der Softwareentwickler Bin Zhao. Seine Lösung erfasst und analysiert die Daten in Echtzeit und nutzt dafür CONTACT Elements for IoT.

Die Aufgabe

Der Hauptsitz der Deutschen Telekom liegt am Rhein, der immer wieder millionenschwere Schäden durch Überschwemmungen verursacht. Deutschlands längster Fluss wird zwar gut überwacht, nicht aber seine vielen Zuflüsse. Und die teils schnell fließenden Gewässer verursachen zunehmend Probleme. Hier setzt der IoT-Wettbewerb von T-Systems an.

Die Anforderung an die Teilnehmer lautet, mit Hilfe modernster Data-Analytics-Methoden bessere Hochwasserprognosen möglich zu machen. Die Lösung soll Parameter wie Wasserpegel und Fließgeschwindigkeit der Rheinzuflüsse in Echtzeit erfassen, mit Sensordaten aus anderen Quellen (Wetterstatus, Regenmenge etc.) kombinieren und mittels Algorithmen auswerten können.

Die Lösung

Bin Zhao setzt bei seinem "Water Monitoring and Flow Measurement System" auf einen Mix aus Open Source Software, Standards und einer offenen, modularen IoT-Plattform. Seine Lösung sieht ein Netz von Messstationen vor, die einfach an Brücken oder Masten montiert werden. Die Sensordaten werden in Echtzeit über das Narrow Band IoT-Modul BC 95 an CONTACT Elements for IoT übertragen ( Bild). Der Prognose-Algorithmus ist dabei für jedes Endgerät ferngesteuert anpassbar.

Zur Vorhersage verwendet Zhao einen bewährten Standard aus der KI: das Long Short-Term Memory Modell, kurz LSTM, das das maschinelle Lernen in mehrschichtigen neuronalen Netzen unterstützt. Neben den Echtzeitdaten nutzt Zhao Durchschnittswerte aus den vergangenen Monaten wie Pegelstände des Rheins, Regenmengen und Schneeschmelze, um sein Modell zu trainieren und belastbare Hochwasserprognosen zu erhalten.

Der Nutzen

Ein verlässliches Monitoring der Rheinzuflüsse hilft Bund und Ländern, drohende Überschwemmungen rechtzeitig zu erkennen und Maßnahmen für die öffentliche Sicherheit und den Umweltschutz einzuleiten. Relevant sind solche Daten beispielsweise auch für Wetterdienste, Versicherungen, die Landwirtschaft oder den Bereich Smart Metering.

Bin Zhao (27) ist Entwickler für IoT-Anwendungen in der Geschäftsstelle Stuttgart von CONTACT Software.
CONTACT ist der führende Anbieter von offener Standardsoftware für den Produktentstehungsprozess und die digitale Transformation. Unsere Produkte helfen, Projekte zu organisieren, Prozesse verlässlich auszuführen und weltweit anhand von virtuellen Produktmodellen und ihrem digitalen Zwilling zusammenzuarbeiten. Unsere offene Technologie und die Elements Plattform sind ideal, um weitere IT-Systeme und das Internet of Things für durchgängige Geschäftsprozesse zu verbinden. Wir hören zu und sind stolz auf viele langjährige Kundenbeziehungen.
CONTACT Software GmbH
Barbara Scholvin
Wiener Str. 1-3
D-28359 Bremen
barbara.scholvin@contact-software.com
+49 (421) 20153-17
https://www.contact-software.com/de/newsroom/

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Die 2018 IoT Challenge von T-Systems stellt die Frage, wie sich Umweltschäden durch Hochwasser mithilfe des Internets der Dinge und Data Analytics begrenzen lassen. Gewonnen hat sie der Softwareentwickler Bin Zhao. Seine Lösung erfasst und analysiert die Daten in Echtzeit und nutzt dafür CONTACT Elements for IoT.

Die Aufgabe

Der Hauptsitz der Deutschen Telekom liegt am Rhein, der immer wieder millionenschwere Schäden durch Überschwemmungen verursacht. Deutschlands längster Fluss wird zwar gut überwacht, nicht aber seine vielen Zuflüsse. Und die teils schnell fließenden Gewässer verursachen zunehmend Probleme. Hier setzt der IoT-Wettbewerb von T-Systems an.

Die Anforderung an die Teilnehmer lautet, mit Hilfe modernster Data-Analytics-Methoden bessere Hochwasserprognosen möglich zu machen. Die Lösung soll Parameter wie Wasserpegel und Fließgeschwindigkeit der Rheinzuflüsse in Echtzeit erfassen, mit Sensordaten aus anderen Quellen (Wetterstatus, Regenmenge etc.) kombinieren und mittels Algorithmen auswerten können.

Die Lösung

Bin Zhao setzt bei seinem "Water Monitoring and Flow Measurement System" auf einen Mix aus Open Source Software, Standards und einer offenen, modularen IoT-Plattform. Seine Lösung sieht ein Netz von Messstationen vor, die einfach an Brücken oder Masten montiert werden. Die Sensordaten werden in Echtzeit über das Narrow Band IoT-Modul BC 95 an CONTACT Elements for IoT übertragen ( Bild). Der Prognose-Algorithmus ist dabei für jedes Endgerät ferngesteuert anpassbar.

Zur Vorhersage verwendet Zhao einen bewährten Standard aus der KI: das Long Short-Term Memory Modell, kurz LSTM, das das maschinelle Lernen in mehrschichtigen neuronalen Netzen unterstützt. Neben den Echtzeitdaten nutzt Zhao Durchschnittswerte aus den vergangenen Monaten wie Pegelstände des Rheins, Regenmengen und Schneeschmelze, um sein Modell zu trainieren und belastbare Hochwasserprognosen zu erhalten.

Der Nutzen

Ein verlässliches Monitoring der Rheinzuflüsse hilft Bund und Ländern, drohende Überschwemmungen rechtzeitig zu erkennen und Maßnahmen für die öffentliche Sicherheit und den Umweltschutz einzuleiten. Relevant sind solche Daten beispielsweise auch für Wetterdienste, Versicherungen, die Landwirtschaft oder den Bereich Smart Metering.

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