Das DFG-gef\u00f6rderte Projekt RUSHMORE erforscht innovative Methoden zur Generierung synthetischer Mobilit\u00e4tsdaten und unterst\u00fctzt die Forschung mit FAIR-konformen Datendiensten.<\/p>\n\n\n\n
Das Verst\u00e4ndnis des Mobilit\u00e4tsverhaltens - wie Verkehrsstr\u00f6me, die Nutzung von Fahrr\u00e4dern und \u00f6ffentlichen Verkehrsmitteln - ist eine entscheidende Herausforderung f\u00fcr Wissenschaftler, Stadtplaner und politische Entscheidungstr\u00e4ger. Wertvolle Mobilit\u00e4tsdaten sind jedoch oft regional und zeitlich begrenzt. RUSHMORE (Resources for Human Mobility Research) will diese Datenl\u00fccke schlie\u00dfen, indem es synthetische Daten generiert und \u00fcbertragbare Machine-Learning-Modelle entwickelt. Das Ziel ist die Bereitstellung eines \u00f6ffentlich zug\u00e4nglichen Datendienstes, der sich an den FAIR-Prinzipien (Findable, Accessible, Interoperable, Reusable) orientiert.<\/p>\n\n\n\n
Das Projekt ist im Februar 2025 gestartet und l\u00e4uft bis Januar 2028. Beteiligt sind neben dem L3S die Universit\u00e4t Bonn, die Heinrich-Heine-Universit\u00e4t D\u00fcsseldorf sowie GESIS \u2013 Leibniz-Institut f\u00fcr Sozialwissenschaften. Die Projektkoordination liegt bei Dr. Simon Gottschalk vom L3S.<\/p>\n\n\n\n
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