DaFne: Plattform Data Fusion Generator für die Künstliche Intelligenz - Ergebnisse des HCU Digital City Science: Sachbericht zum Verwendungsnachweis

Jörg Noennig; Ayse Glass; Burak Bek; Maria Barbara  Ziegler

doi:10.34657/40894

DaFne: Plattform Data Fusion Generator für die Künstliche Intelligenz - Ergebnisse des HCU Digital City Science: Sachbericht zum Verwendungsnachweis

Jörg Noennig, Ayse Glass, Burak Bek, Maria Barbara Ziegler

Abstract

Das DaFne-Projekt hatte zum Ziel, eine Plattform zu entwickeln, die die Fusion und Generierung synthetischer Daten für verschiedene KI-Anwendungen erleichtert, mit besonderem Fokus auf Smart-City-Anwendungsfälle wie urbane Mobilität und Infrastruktur. Die HafenCity Universität Hamburg (HCU) war an den Arbeitspaketen 2 (Bewertungsmethoden) und 4 (Anwendungsevaluierung im Bereich Smart Cities) beteiligt und entwickelte u. a. ein Reinforcement-Learning-basiertes Fußgängerpfad-Generierungstool sowie Methoden zur Validierung synthetischer Daten anhand realer Datensätze (AGMA, NBI Bridge, OpenStreetMap).

Original language	English
Place of Publication	Hannover
Number of pages	28
DOIs	https://doi.org/10.34657/40894
Publication status	Published - 2026

UN SDGs

This output contributes to the following UN Sustainable Development Goals (SDGs)

SDG 11 Sustainable Cities and Communities

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10.34657/40894Licence: CC BY-ND

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@techreport{30e79432c1df48e09a00ac5f0178c599,

title = "DaFne: Plattform Data Fusion Generator f{\"u}r die K{\"u}nstliche Intelligenz - Ergebnisse des HCU Digital City Science: Sachbericht zum Verwendungsnachweis",

abstract = "Das DaFne-Projekt hatte zum Ziel, eine Plattform zu entwickeln, die die Fusion und Generierung synthetischer Daten f{\"u}r verschiedene KI-Anwendungen erleichtert, mit besonderem Fokus auf Smart-City-Anwendungsf{\"a}lle wie urbane Mobilit{\"a}t und Infrastruktur. Die HafenCity Universit{\"a}t Hamburg (HCU) war an den Arbeitspaketen 2 (Bewertungsmethoden) und 4 (Anwendungsevaluierung im Bereich Smart Cities) beteiligt und entwickelte u. a. ein Reinforcement-Learning-basiertes Fu{\ss}g{\"a}ngerpfad-Generierungstool sowie Methoden zur Validierung synthetischer Daten anhand realer Datens{\"a}tze (AGMA, NBI Bridge, OpenStreetMap).",

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year = "2026",

doi = "10.34657/40894",

language = "English",

type = "WorkingPaper",

}

TY - UNPB

T1 - DaFne: Plattform Data Fusion Generator für die Künstliche Intelligenz - Ergebnisse des HCU Digital City Science

T2 - Sachbericht zum Verwendungsnachweis

AU - Noennig, Jörg

AU - Glass, Ayse

AU - Bek, Burak

AU - Ziegler, Maria Barbara

PY - 2026

Y1 - 2026

N2 - Das DaFne-Projekt hatte zum Ziel, eine Plattform zu entwickeln, die die Fusion und Generierung synthetischer Daten für verschiedene KI-Anwendungen erleichtert, mit besonderem Fokus auf Smart-City-Anwendungsfälle wie urbane Mobilität und Infrastruktur. Die HafenCity Universität Hamburg (HCU) war an den Arbeitspaketen 2 (Bewertungsmethoden) und 4 (Anwendungsevaluierung im Bereich Smart Cities) beteiligt und entwickelte u. a. ein Reinforcement-Learning-basiertes Fußgängerpfad-Generierungstool sowie Methoden zur Validierung synthetischer Daten anhand realer Datensätze (AGMA, NBI Bridge, OpenStreetMap).

AB - Das DaFne-Projekt hatte zum Ziel, eine Plattform zu entwickeln, die die Fusion und Generierung synthetischer Daten für verschiedene KI-Anwendungen erleichtert, mit besonderem Fokus auf Smart-City-Anwendungsfälle wie urbane Mobilität und Infrastruktur. Die HafenCity Universität Hamburg (HCU) war an den Arbeitspaketen 2 (Bewertungsmethoden) und 4 (Anwendungsevaluierung im Bereich Smart Cities) beteiligt und entwickelte u. a. ein Reinforcement-Learning-basiertes Fußgängerpfad-Generierungstool sowie Methoden zur Validierung synthetischer Daten anhand realer Datensätze (AGMA, NBI Bridge, OpenStreetMap).

U2 - 10.34657/40894

DO - 10.34657/40894

M3 - Research Report/Research paper

BT - DaFne: Plattform Data Fusion Generator für die Künstliche Intelligenz - Ergebnisse des HCU Digital City Science

CY - Hannover

ER -