Erfolg beim Data-Science-SlamDDLitLab fördert SICSS-Forschungsgruppe mit 10.000 Euro

24. August 2023

Foto: A. Pereira Santos, Sojung-Oh

Ferdinand Hölzl, Shivanshi Asthana, Shuyue Qu und Sojung Oh mit Moderator Kai-Uwe-Schnapp.

Woher wissen lokale und nachhaltige Landwirtinnen und Landwirte, wo die Nachfrage für ihre Produkte am höchsten ist? Helfen könnte eine digitale Plattform, die Algorithmen und Straßenkarten miteinander verbindet. Für die Umsetzung dieser datengetriebenen Projektidee haben Gicela Vergara, Ferdinand Hölzl, Shivanshi Asthana, Shuyue Qu und Sojung Oh der CEN Graduiertenschule SICSS 10.000 Euro erhalten.

Herzlichen Glückwunsch! Was ist so einzigartig an Ihrem Projekt, dass Sie den Preis gewonnen haben?

Wir freuen uns sehr – auch weil zehn andere tolle Teams für das kommende Semester gefördert werden. Unser Projekt ist interdisziplinär und innovativ. Wir haben frei verfügbare geografische Daten zur Demografie und zum Produzentenstandort kombiniert, die von der Handelskammer und der Urban Data Plattform stammen, und dabei OpenStreetMap eingesetzt. Bisher gab es nur sehr wenige Arbeiten, die Straßenkarten und Algorithmen für maschinelles Lernen verwendet haben. Durch Python-Programmierung und die Integration verschiedener Datenquellen kommen wir zu neuen Erkenntnissen.

Wer kann von diesen Informationen profitieren und wie?

Eindeutig nachhaltige und lokale Landwirtinnen und Landwirte im Hamburger Raum. Unser Ziel besteht darin, ihnen über eine digitale Plattform zu zeigen, wo ihre Produkte am meisten nachgefragt werden. Informationen zu den kaufkräftigen Gebieten geben den Erzeugerinnen und Erzeugern die Möglichkeit zu entscheiden, in welcher Supermarktfiliale, mit welcher Strategie und zu welchem Preis sie ihre Produkte verkaufen. Eher beim Discounter in Norderstedt oder doch beim Bio-Supermarkt an der Alster? Das sagt ihnen unsere Plattform.

Und auch die Verbraucherinnen und Verbraucher profitieren von unserem Projekt. Über die Plattform finden sie Standorte lokaler Landwirtinnen sowie Landwirte und können sich über deren Produkte informieren. Dadurch können sich Konsumentinnen und Konsumenten bequem und mit nachhaltig erzeugten Lebensmitteln ernähren.

Profitiert davon auch die Stadt?

Unser Projekt trägt zu zwei Zielen bei: Die Entwicklung nachhaltiger Städte und Gemeinden sowie ein nachhaltiger Konsum und eine umweltfreundliche Produktion. Durch die Stärkung lokaler Lieferketten und die Förderung des Konsums regionaler Produkte, kommen wir diesen nachhaltigen Zielen näher. Davon profitiert auch Hamburg.

Warum haben Sie sich bei diesem Projekt für maschinelles Lernen entschieden?

Weil maschinelles Lernen bei der Verarbeitung komplexer und umfangreicher Datensätze sehr leistungsfähig ist. Algorithmen des maschinellen Lernens können große Datenmengen effizient verarbeiten und analysieren und ermöglichen es, Zusammenhänge nachzuvollziehen. Diese sind mit traditionellen statistischen Methoden nicht so leicht zu erkennen. 

Haben Sie schon Pläne, wie Sie das Preisgeld verwenden wollen?

Wir werden ab dem kommenden Semester beim DDLitLab angestellt sein und mithilfe der 10.000 Euro an dem Projekt arbeiten. Es wird ein herausforderndes Semester – aber wir haben bereits viele Ideen, die wir umsetzen wollen.