TU Darmstadt auf der CeBIT 2013

Universität präsentiert vier Forschungsprojekte

01.03.2013 von

Spielerisch lernen und die Gesundheit fördern, Feuerwehren und Rettungskräfte besser alarmieren, Bilder nach Farben und Musikstücke nach Tonalität suchen sowie Börsenkurse mit Tweets und Facebook-Einträgen prognostizieren – die Technische Universität Darmstadt zeigt vom 5. bis 9. März 2013 auf der CeBIT in Hannover, wie es geht.

Dieses Jahr präsentiert die TU Darmstadt vier Forschungsprojekte auf der CeBIT in Hannover. Bild: Deutsche Messe

Serious Games: Spiele zum Lernen und zur Gesundheitsförderung

Das Fachgebiet Multimedia-Kommunikation der Technischen Universität Darmstadt präsentiert verschiedene „Serious Games“ – Spiele zur Gesundheitsförderung sowie zum Lernen. Die Spiele zur Gesundheitsförderung trainieren das Herz-Kreislauf-System, Kraft, Koordination und Balance.

Kollaborative Lernspiele erlauben den Teilnehmern, spielerisch in Gruppen zu lernen. Dabei werden sowohl die dafür nötigen ,Soft Skills' wie Teamwork, Kommunikationsfähigkeit und Verhandlungsbereitschaft trainiert als auch spezifische Lerninhalte in der Gruppe gelernt. Das Fachgebiet Multimedia Kommunikation entwickelt Konzepte zum Design von kollaborativen Multiplayer Serious Games sowie Konzepte des Game Mastering und der automatischen Adaption von Spielen zur Optimierung auf die Bedürfnisse der Spieler unter den Gesichtspunkten Spielen, Lernen und Interaktion.

Video: Der will doch nur spielen – Serious Games

Alarm-App: Smartphones schlagen „Pieper“

Kostengünstige Alternative für Rettungskräfte – die AlarmApp für Smartphones. Bild: Paul Glogowski
Kostengünstige Alternative für Rettungskräfte – die AlarmApp für Smartphones. Bild: Paul Glogowski

Feuerwehren, Rettungskräfte und Hilfsorganisationen wie das Rote Kreuz oder das Technische Hilfswerk alarmieren ihre Mitglieder bislang vor allem über Funkmeldeempfänger, sogenannte Pieper. Diese technisch veraltete Form der Alarmierung hat jedoch den Nachteil, dass die Leitstelle nicht weiß, wie viele Mitglieder den Alarm erhalten haben und wer tatsächlich am Einsatz teilnimmt.

Um dieses Informationsdefizit in den Leitstellen zu beseitigen, wurde an der TU Darmstadt die so genannte AlarmApp entwickelt. Mit der App erhalten die Einsatzkräfte den Alarm einfach und schnell über das mobile Internet auf ihre Smartphones. Dann können sie mit einem einzigen Klick die Teilnahme an dem Einsatz entweder bestätigen oder ablehnen. Die AlarmApp überträgt diese Rückmeldungen wiederum an die Leitstelle. Das neue Alarmierungsverfahren hat mehrere Vorteile: Erstens erkennt die Leitstelle, wie viele und welche Mitglieder den Alarm erhalten haben. Zweitens weiß die Leitstelle viel schneller, wie viele Einsatzkräfte teilnehmen.

Subares: Bilder nach Farben und Musikstücke nach Tonalität suchen

Subares ist ein neuartiges Datenbanksystem, mit dem beliebige multimediale Dokumente wie Bilder, Texte oder Musikstücke inhaltsbasiert indexiert werden können. Subares analysiert und indexiert Multimediadokumente vollautomatisch. Je nach Anwendungszweck können in Bildern z.B. die dominanten Farben und Formen, bei Texten das übergeordnete Thema, oder bei Musikstücken die Tonalität erkannt und für komplexe Suchanfragen verwendet werden.

Dank skalierbarer Datenstrukturen können selbst mehrere Millionen Dokumente in Millisekunden durchsucht werden. Subares eröffnet damit völlig neue Möglichkeiten zur Anwendungsentwicklung für die unterschiedlichsten Bereiche. Die Technologie wird bereits in der iOS-App „DeviantART on a Map“ verwendet.

Mit dieser App kann der umfangreiche Datenbestand der bekannten Künstler-Community DeviantArt mittels einer visuell-interaktiven Suche durchstöbert werden. Der Nutzer navigiert auf einer Farbkarte, Subares liefert in Echtzeit die dazu passenden Bilder. So entsteht nicht nur eine visuell ansprechende Darstellung, sondern es kann auch mit Leichtigkeit durch Millionen von Bildern navigiert werden.

HIVE-Financials: Börsenkurs-Prognose mit Text Mining

Das Ziel von HIVE Financials besteht darin, durch die Analyse von Einträgen in sozialen Netzwerken (z.B. Facebook, Twitter) Börsenkurse zu prognostizieren. Seit Anfang 2011 sammeln die Computersysteme von HIVE Financials in Echtzeit Daten aus dem Internet, pro Tag werden unter anderem 4 Millionen Tweets ausgewertet. Mit Hilfe von Text Mining- Verfahren können die Äußerungen der Internetnutzer automatisch analysiert und in positive oder negative Stimmungsdimensionen eingeteilt werden.

Das HIVE Trading Tool beinhaltet einen Algorithmus, der je nach Stimmungslage automatisch Handelsempfehlungen generiert. Das HIVE Financials-Portfolio beinhaltet Unternehmen, über die im Netz vielfältig diskutiert wird. Bei positiver Stimmungslage wird die entsprechende Aktie gekauft, bei negativer Stimmungslage verkauft. Mit dieser Strategie schneidet das HIVE-Financials-Portfolio deutlich besser ab als Vergleichsindizes (z.B. DAX, S&P 500), was den Nutzen von Social Media für Investoren unterstreicht. Hive Financials entstand am Fachgebiet Wirtschaftsinformatik/electronic markets der TU Darmstadt.

Alle Projekte der TU Darmstadt präsentieren sich am Stand D20 des TechnologieTransferNetzwerks Hessen, Halle 9.

Soziale Netzwerke wie Facebook – eine Quelle, um Börsenkurse zu prognostizieren. Bild: Paul Glogowski
Soziale Netzwerke wie Facebook – eine Quelle, um Börsenkurse zu prognostizieren. Bild: Paul Glogowski