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Human meets Artificial Intelligence: Fahrzeugdaten Hackathon mit Wissenschaft in Böblingen

Teilnehmer des Daimler TSS Hackathon
Unternehmen

von  am 23. Jan 2018 um 16:36 Uhr

30 Studenten, Gigabytes an Daten und eine Umgebung mit einer wahrlich automobilen Seele: Ende letzten Jahres fand in der Motorworld in Böblingen – inmitten ausgestellter Fahrzeugklassiker - unter dem Titel Hackathon2017.meets.car.data gemeinsam mit der Hochschule der Medien Stuttgart, der Universität Stuttgart sowie dem Max-Planck Institut für Intelligente Systeme ein Hackathon zum Thema Maschinelles Lernen auf der Basis von Fahrzeugdaten statt.

Daimler TSS Hachathon in der Motorworld Böblingen

Zur Verfügung standen die Fahrzeugdaten aus einem Evaluierungsprojekt von Daimler – hier wurde in mehreren Ländern von freiwilligen Fahrern eine Vielzahl von Informationen während der Fahrt gesammelt und gespeichert. Die Herausforderung im Hackathon hieß sinnvolle Fragestellungen zu identifizieren – „Was kann ich sinnvoll aus dem Fahrverhalten lernen?“. Diese Erkenntnisse galt es dann mit Informationen wie Geolokation, Stellung des Gaspedals, Geschwindigkeit oder der Innen- und Außentemperatur zu beantworten. Ziel: ein verbessertes Verständnis für moderne Mobilität und die Möglichkeiten maschinellen Lernens sowie Artificial Intelligence, in einem gemeinsamen Ansatz von Hochschulen und Daimler.

Vorstellung des Themas beim Daimler TSS Hackathon durch eine Daimler-Mitarbeiterin

Rund 32 Stunden wurde fast durchgehend gearbeitet. Dabei wurden die Hacker rund um die Uhr von einem Koch mit frisch gekochtem Essen und Getränken versorgt. Zwischendurch abschalten war in einem separaten Ruheraum mit Decken oder Schlafsäcken möglich.

Am Ende wurden sieben kreative Ideen vorgestellt:

1. EASYRider/EASYParker – leichteres Einparken durch das Auffinden parallel ausgerichteter Parkplätze

2. Identify: Real Time Driver Ident – Diebstahlschutz und Bezahlmodell für Versicherer

3. Personalized Travel Assistant – Fahrzeitoptimierung für Pendelstrecken

4. CarSurfing – CarSharing 2.0 – Fahrer und Mitfahrer anhand ihres Profils optimal zusammen bringen

5. Drive Safety Improvement – Straßenabschnitte mit Stresspotenzial erkennen

6. Car2Vec: Fahrerprofilerkennung – Fahrer erkennen und Einstellungen im Fahrzeug anpassen

7. ERGO-Recommender – die optimale Innenraumtemperatur für das Fahrer/Nutzerprofil vorhersagen und einstellen

Die von den Teilnehmern gemeinsam am besten bewertete Idee hieß am Ende der Veranstaltung „Personalized Travel Assistant“ – eine Vorhersage-App, welche die optimale Abfahrtzeit von und zum Arbeitsort bestimmt. Als kleines Dankeschön erhielten die Mitstreiter des Gewinnerteams je eine moderne Grafikkarte – quasi der kleinen „Motor“ der Machine Learning Welt, überreicht durch unseren CFO Steffen Bäuerle.

Die Gewinner des Daimler TSS Hackathon

Jetzt bei unseren spannenden automotive Projekten mitwirken! Daimler TSS sucht Mitarbeiter im Bereich Big Data für die Standorte Stuttgart, Karlsruhe und Ulm. Zum Beispiel als Inhouse Big Data Engineer, Database Engineer und in vielen weiteren Car IT Jobs. Nähere Informationen hierzu sind im Daimler TSS Karriereportal und in den Stellenausschreibungen zu finden.

Karriereportal: https://www.daimler-tss.com/de/karriere/

Stellenausschreibungen: https://www.daimler-tss.com/de/karriere/jobs/

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