Das DFG-geförderte Projekt RUSHMORE erforscht innovative Methoden zur Generierung synthetischer Mobilitätsdaten und unterstützt die Forschung mit FAIR-konformen Datendiensten.
Das Verständnis des Mobilitätsverhaltens - wie Verkehrsströme, die Nutzung von Fahrrädern und öffentlichen Verkehrsmitteln - ist eine entscheidende Herausforderung für Wissenschaftler, Stadtplaner und politische Entscheidungsträger. Wertvolle Mobilitätsdaten sind jedoch oft regional und zeitlich begrenzt. RUSHMORE (Resources for Human Mobility Research) will diese Datenlücke schließen, indem es synthetische Daten generiert und übertragbare Machine-Learning-Modelle entwickelt. Das Ziel ist die Bereitstellung eines öffentlich zugänglichen Datendienstes, der sich an den FAIR-Prinzipien (Findable, Accessible, Interoperable, Reusable) orientiert.
Das Projekt ist im Februar 2025 gestartet und läuft bis Januar 2028. Beteiligt sind neben dem L3S die Universität Bonn, die Heinrich-Heine-Universität Düsseldorf sowie GESIS – Leibniz-Institut für Sozialwissenschaften. Die Projektkoordination liegt bei Dr. Simon Gottschalk vom L3S.
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