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Four people sit together comfortably with snacks and wine

Reference Project

Digitalization

Process Automation

Smart web application for efficient mentoring events

owl maschinenbau e. V. automates the organization of its mentoring events. The effect: less effort and greater participant satisfaction.

The project at a glance

Initial situation

Solution

Three people sit around a cozy table and discuss a project together

Drei Personen sitzen um einen gemütlichen Tisch herum und diskutieren zusammen über ein Projekt

Result

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<p>Typischerweise sind bei Hackathons viele Soft- und Hardware-Entwickler zu finden, die innerhalb eines begrenzten Zeitraums versuchen, kreative und ungewöhnliche Lösungen in Form von Code und ersten Prototypen für vorher definierte Challenges zu erarbeiten. Beim BIE City Hackathon (<a href="http://www.bie-city.de" target="_blank">www.bie-city.de</a> ) der Open Innovation City Bielefeld und dem Digitalisierungsbüro der Stadt Bielefeld wurden davon abweichend auch insbesondere Nicht-Techies eingeladen, um die kollektive Intelligenz einer Stadt zu nutzen – zur Generierung und Findung von Ideen für die Herausforderungen einer Stadt im neuen Alltag mit COVID-19. Als Teilnehmerin und Mentorin konnte ich einige spannende Lösungsansätze in ihrer Entstehung begleiten. Die zu lösenden Probleme kamen aus den Bereichen Breitensport, Einzelhandel, Kunst und Kultur, öffentlicher Raum, Mobilität und Gastronomie.</p><h2>Die Challenge</h2><p>Mein eigenes Team hat die Herausforderung der Erkennung und Vermeidung von überfüllten Plätzen und einem verantwortungsvollen Miteinander bearbeitet. Überfüllte Plätze sind in der aktuellen Pandemie- und in den alltäglichen Situationen eine besondere Herausforderung für die Stadt und ihre BürgerInnen. Aktuell steigert ein hohes Menschenaufkommen auf begrenztem Raum das Ansteckungsrisiko mit COVID-19. Zudem wird aber auch die Bevölkerungszahl in Bielefeld über Corona hinaus zunehmen – der Platz der Stadt bleibt aber begrenzt, was auch eine generelle Verringerung der Aufenthaltsqualität an öffentlichen Plätzen zur Folge haben kann.</p><h2><b>Unsere Lösung</b></h2><p>Unsere Lösung überzeugte die Jury und zeichnete sie als eine der beiden Gewinner-Lösungen aus. Neben der Freude über das Preisgeld haben wir die Hoffnung, dass die Lösung, die wie folgt aussieht, zeitnah realisiert wird:</p><ul><li> Wir zählen Personen im Bereich der Innenstadt, sowie an relevanten Orten und Verkehrsknotenpunkten (Haltestellen ÖPNV, Marktplätze, etc.) mittels Sensorik.</li><li> Die Daten zur Personendichte werden dann in Form einer Heatmap mit zusätzlichen Informationen veröffentlicht, z. B. auf den offiziellen Seiten der Stadt Bielefeld (<a href="http://www.bielefeld.de" target="_blank">www.bielefeld.de</a> ) und Bielefeld Marketing (<a href="http://www.bielefeld.jetzt" target="_blank">www.bielefeld.jetzt</a> ). Dabei wird das Personenaufkommen mittels Ampelsystem abgebildet und es werden noch nicht so stark besuchte Alternativen (Orte, Routen, Veranstaltungen) vorgeschlagen, aber auch Prognosen über die zukünftige Entwicklung der Personenzahlen ausgegeben.</li><li>Zusätzlich werden die Informationen an relevanten Orten mit Displays zur Verfügung gestellt und die Daten zu überfüllten Plätzen werden auch in der App von moBiel, dem Anbieter des öffentlichen Nahverkehrs in Bielefeld, beim Suchen nach Verkehrsverbindungen angezeigt.</li></ul><p><a href="https://eu-central-1.graphassets.com/AiE4QoWSSiIQO3k152ugkz/1c84f5JmQF6ezVdvcRiC"><img src="https://eu-central-1.graphassets.com/AiE4QoWSSiIQO3k152ugkz/1c84f5JmQF6ezVdvcRiC" alt="bie city hackathon" width="455" height="304" /></a> <i>Foto der Team-Leiter der beiden Sieger-Teams: rechts Helen Bielawa vom Team Sport, links Meike Wocken. (Foto: Open Innovation City).<br /> </i></p><h2><b>Umsetzung </b></h2><p>Generell basiert der Ansatz auf der Nutzung eines (inner)städtischen LoRaWans, welches die Sensoren zur Zählung der Menschen verbindet. LoRaWAN steht für <b>Lo</b>ng <b>Ra</b>nge <b>W</b>ide <b>A</b>rea <b>N</b>etwork und ist eine energieeffiziente Funktechnologie für die Datenübertragung insbesondere von Sensoren, Zählern, oder anderen Messinstrumenten. Die reinen Zähldaten werden über ein Gateway des LoRaWans ans Backend übermittelt und stehen dort mittels Open Data API zur Verfügung, um z.B. dann auf den Webseiten in Form einer Heatmap dargestellt zu werden.</p><p><a href="https://eu-central-1.graphassets.com/AiE4QoWSSiIQO3k152ugkz/cWOrw5xOR8yrpDU7fMfc"><img loading="lazy" src="https://eu-central-1.graphassets.com/AiE4QoWSSiIQO3k152ugkz/cWOrw5xOR8yrpDU7fMfc" alt width="371" height="209" /></a> </p><p>Aber wie zählen Sensoren Personen? Wir als Menschen können das durch einfache Beobachtung feststellen, ob es sich um ein hohes Menschenaufkommen handelt. Für unseren Prototypen zur Umsetzung der Lösung haben wir uns für den Einsatz einer Kamera entschieden, die erkennen soll, ob viele Menschen auf einem Platz zusammen kommen. D.h. der Sensor besteht aus einem Mikrocontroller (z. B. Raspberry Pi) plus Kamera. Auf dem Mikrocontroller läuft dann eine lokale Bilderkennung (KI-basiert), die Fußgänger, Radfahrer, Kinderwagen etc. erkennt und zählt.</p><p>Wichtig ist bei diesem Einsatz: Die Kamera speichert keine Bilder und gibt auch keine Bilder für die Auswertung weiter. Es ist keine Anbindung an das Internet oder eine Cloud erforderlich. Die Bilder werden sofort lokal ausgewertet und dabei analysiert die KI nur die einzelnen Pixel und deren Farbverläufe im Bild hinsichtlich bekannter Formen, die Menschen, Radfahrern oder Kinderwagen ähneln. Daher muss es bei dieser Lösung keine Datenschutzbedenken geben. Die einzigen Daten, die weitergegeben werden, sind die reinen Zählstände der erkannten Objekte und diese Datenweitergabe ist LoRaWan-basiert. Neben der Kameratechnik kann aber auch andere Sensortechnik zum Erkennen von Menschenmengen genutzt werden, beispielsweise Infrarot, Paxcounter oder Lichtschranken.</p><h2>Open Data</h2><p>Uns war es wichtig herauszustellen, dass unsere Lösung auch über die Corona-Zeit hinaus einen Mehrwert liefern wird. Wir legen viel Wert auf das Open-Data-Konzept, dass die Daten von jedermann verwendet werden können. Unsere Vision ist es, dass die Daten zu einer stärkeren Bürgerbeteiligung in der Stadtentwicklung führen werden, da transparent für alle Gruppen in der Stadt dargestellt wird, wie sich die Mobilität von Menschen ändert, aber auch wie Plätze angenommen werden. Somit können diese Daten (politische) Argumente liefern, mehr Platz für Menschen zu schaffen, z. B. durch die Sperrung von Straßen. Auch Geschäftsmodelle werden sich mithilfe dieser Daten ändern können, z. B. neue Angebote im Nahverkehr, dass beispielsweise der Einsatz von Bussen und Bahnen unter Berücksichtigung der wartenden Personen an den Haltestellen passiert.</p><p><a href="https://eu-central-1.graphassets.com/AiE4QoWSSiIQO3k152ugkz/oATZ8gTQat6Et8SRTuhg"><img loading="lazy" src="https://eu-central-1.graphassets.com/AiE4QoWSSiIQO3k152ugkz/oATZ8gTQat6Et8SRTuhg" alt="bie city hackathon" width="434" height="245" /></a> </p><h2>Die Orga des BIE City Hackathon</h2><p>Es war ein hundertprozentiger Remote-Hackathon, wobei neben dem Organisatoren-Team aber auch weitere Teilnehmer im Pioneers Club gehackt haben, dem Coworking Space, in dem auch das codecentric-Team Bielefeld sitzt. Dort saßen wir auf Distanz in den unterschiedlichen Konferenzräumen verteilt und haben gemeinsam mit weiteren remote arbeitenden Teammitgliedern an unseren Lösungen gearbeitet. Die Kooperation mittels Slack, Miro-Board und Zoom-Sessions hat sehr gut geklappt. Auf die zu erwartende hohe No-Show-Rate einer Remote-Veranstaltung hat das Orga-Team schnell und gut reagiert und hat die Teams passend zusammengestellt.</p><p>Es wäre schön, wenn diese Lösung über den Hackathon hinaus weiterverfolgt würde und die Hackathon-Organisatoren Open Innovation City Bielefeld und das Digitalisierungsbüro der Stadt Bielefeld dafür Sorge tragen würden, dass nächste Schritte in Richtung Umsetzung gemacht werden. Vielen Dank an die Organisatoren für den Hackathon und an mein Team Kim Simon Kreutz, Jürgen Große-Ophoff und Lill Bretz für die tolle Zusammenarbeit!</p>

BIE Spotty – unsere Lösung beim BIE City Hackathon

Die Bedeutung von künstlicher Intelligenz wächst in der heutigen Welt. Doch wie funktioniert KI? Es hat zumindest nichts mit Magie zu tun – auch wenn KI gerne damit assoziiert wird. 

Normalerweise beantworte ich diese Frage ausführlich bei uns im IT Consulting unseren Kunden und helfe ihnen dabei, die Potenziale der künstlichen Intelligenz zu erschließen. Doch aufgrund der wachsenden Relevanz von KI sowohl in der Arbeitswelt als auch der Gesellschaft bin ich der Ansicht, dass KI und Datenkenntnisse mittlerweile zu den grundlegenden Fähigkeiten gehören, die jeder Mensch in der heutigen Welt beherrschen sollte. Insbesondere junge Menschen leben in einem Technologie-geprägten Alltag (nur ein kleiner Auszug):

- Ihre Welt in den sozialen Medien ist gesteuert durch Empfehlungsalgorithmen 
- Texte formulieren sie mithilfe von ChatGPT
- Für den schnellsten Weg von A nach B wird ein online Routing-Planer befragt, um zu entscheiden, ob das Ziel zu Fuß, mit dem Rad oder mit ÖPNV optimal zu erreichen ist.

Im Januar 2024 habe ich daher einmal eine andere Rolle eingenommen und war nicht als IT Consultant unterwegs, sondern stand vor einer 12. Klasse des beruflichen Gymnasiums mit Schwerpunkt Betriebsinformatik am [Berufskolleg Werther Brücke](https://bkwb.de) in Wuppertal. In einem zweistündigen Workshop habe ich ein Grundverständnis für künstliche Intelligenz vermittelt. Schülerinnen und Schülern sollten verstehen, in welchen Bereichen KI Mehrwerte stiften kann, aber auch Risiken verstehen. Die Klasse kannte bereits Algorithmen und hatte den Begriff Machine Learning kennengelernt, doch es fehlte ihr der Zusammenhang und auch die Unterscheidung zwischen den drei Begriffen Algorithmus, Machine Learning und künstliche Intelligenz. 

**Was ist eine künstliche Intelligenz?**

Es war spannend, diese Frage durch Schülerinnen und Schüler beantworten zu lassen und zu sammeln. Anschließend hatten wir eine gemeinsame Definition erarbeitet und Methoden dazu sortiert. 

**Wie trifft eine KI selbständig Entscheidungen?**

Eine häufige Aufgabe von KI ist es, Dinge zu klassifizieren: Ist ein Werkstück kaputt, ja oder nein? Ist die E-Mail Spam, ja oder nein? Versucht jemand beim Online-Shopping zu betrügen, ja oder nein? Um zu erklären, wie eine KI Dinge klassifiziert, habe ich das Beispiel „Monkey Cards“ von <a href="https://www.aiunplugged.org/" target="_blank" rel="noopener noreferrer">aiunplugged.org</a> eingesetzt, die Beschreibung und Affendarstellungen findet ihr <a href="https://www.aiunplugged.org/german.pdf" target="_blank" rel="noopener noreferrer">hier</a>. Es handelt sich dabei um vereinfachte Comic-Abbildungen von verschiedenen Affengesichtern. Ein Teil davon waren freundliche, nicht beißende Affen. Der andere Teil gehörte zu beißenden Affen. 

Die dargestellten Affen wurden unterteilt in Trainings- und Testdaten. Gemeinsam mit der Klasse wurde überlegt, welche Merkmale innerhalb der Trainingsdaten zur Klassifizierung „beißender Affe“ und „nicht beißender Affe“ verwendet werden können. Das wurde in einen Entscheidungsbaum überführt. Anhand der Testdaten wurde gezeigt, dass unser Modell funktioniert und in der Mehrheit richtige Entscheidungen getroffen hatte, aber auch nicht perfekt ist.

**Was sind die Grenzen von KI?**

Um uns den Grenzen der KI anzunähern, habe ich dann ein Bild eines Affen gezeigt, dessen Merkmale deutlich von den Merkmalen der Trainingsdaten abgewichen ist. Es wurde schnell klar, dass eine KI bei unbekannten Merkmalen anfängt zu raten, um eine Entscheidung zu treffen. 

![IMG_7324.jpg](https://eu-central-1.graphassets.com/AiE4QoWSSiIQO3k152ugkz/2H3s9BKbSaGVhrvQ30mt)

Abschließend wurden Anwendungsfälle aus meiner beruflichen Praxis vorgestellt und in einem Gespräch über Begegnungen der Schülerinnen und Schüler mit KI in ihrem Alltag gesprochen. Mir war dabei wichtig, nicht nur theoretisches Wissen zu vermitteln, sondern auch die praktische Anwendbarkeit von KI-Kenntnissen. Die Schülerinnen und Schüler wurden von mir ermutigt, selber kreativ zu werden und innovative Lösungen für reale Probleme mithilfe von KI zu entwickeln. Sie hatten auch direkt die Möglichkeit dazu: Im Anschluss haben die Schülerinnen und Schüler mit der Bearbeitung ihrer praktischen Lernaufgabe begonnen, ein Lager-Assistenzsystems im Rahmen der Konzeption smarter Logistik-Prozesse zu programmieren. Ich bin gespannt auf die Ergebnisse, die hier entstehen werden!


Eine Einführung in das Thema künstliche Intelligenz für Schülerinnen und Schüler 

People Lead und Location Management Bielefeld

People Lead and Location Management Bielefeld

Any questions about the project?

Further references

A project discussion meeting with whiteboard and notebook

Ein Projektteam arbeitet in einem Meetingraum sitzend an Whiteboard und Notebook

Further reference projects

Smart web application for efficient mentoring events - Success story with owl maschinenbau e. V.

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