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Energy Data Hackdays 2020, the results!

- October 6, 2020 in 2020, Brugg, Daten, Energie, Energy, event, Forschung, hackathon, Hackdays, machine learning, Optimization

The excitement of the new edition of the Energy Hackdays in Brugg was a bit special this year. Besides the usual sweet little heart pinch of the leap into a new group, the discovery of the challenges and the satisfaction of seeing this particular event repeating for the second time in Brugg, there was happiness but also respect about having the Energy Hackdays taking place mostly on site at the Hightech Zentrum Aarau. So we met in person and as far as we can say, it has been worth it! 13 really ambitious and technical challenges met 85 participants who were nonetheless ambitious and highly qualified! Two big themes emerged this year and predictions based on machine learning was one of them. Predicting performance, usage patterns, anomalies or even failure, in order to plan, use and maintain infrastructure more accurately.  Reaching these goals of course allows a much better resource and production management. The other big topic covered by several challenges was the question of visualization and interfaces, especially for smart-meters: How to help users, scientists, producers or end-consumers to read flows of data and allow them to interpret and decide or react appropriately to a given data supported information? How can they analyse and control different aspects of their infrastructure or installation? Tangent to this topic were challenges that attempted to allow a market overview for the consumer, in this case the market of E-Car charging stations, or to visualize the overall live electricity consumption of Switzerland. As far as I can judge and from what I heard from the challenge owners, the results blew us away! While the project descriptions might be a bit less accessible to the public than some from past hackdays, the approaches and results certainly correspond to a present need in the energy industry and comfort us in the conviction that hackathons and collaborative work with Open Data do support high-end innovation.
We were also very lucky to welcome the team of Campus 21 who harvested the visions of some of the participants for the future of Open Energy Data. See you all next year!
The 13 projects developed during the hackdays District Heating Optimisation   Decrease gas peak boiler runtime due to better storage operation: heat demand forecast, improved storage control, better storage operation. PV self-consumption optimization Evaluate and optimize trade-offs in the design of battery storage for PV systems, so our customer can select, whether they want the most economical battery solution or maximise their autarky. Our tools calculate the maximized economic benefit over lifetime. Read your own Smart Meter Read your Smart Meter through the local Customer Information Interface (CII) and visualize your consumption. Design a dashboard with the most useful information. Cheapest Charging around In order to develop the GIS platform of the Swiss Federal Office of Energy (SFOE) further: Add price information to the charging stations and find the cheapest option around for electric car drivers. Energy Data Visualization     Creating a platform for strategic decision making based on data from the Energy Science Center of ETH Zürich. e-mobility behavior analysis We analysed the charging patterns of private vs public e-cars charging stations. This could provide good hints for a further automated customer segmentation, help prediction of behavior changes for the load-curve vs renewable electricity production & help customers optimize their charging habits. Empower the People with Smart Meter Data Smart Meter Additional Use Cases: Novel energy certificate assesses where and how strongly building / user behaviour causes deviation from theoretical / optimum behaviour. ML Wind Power-Prediction Machine Learning Wind Turbine Power Curve Prediction: we compared constructor provided production projections with actual production curves with the goal to improve site-specific  performance prediction of wind turbines. – Development of machine learning algorithms  (or tools/aps) for improved site-specific  performance prediction of wind turbines. – Development of alternative algorithms e.g. Artificial Neural Networks – Inputs: wind velocity, turbulence intensity, shear factor (alpha) Put CH on the Electricity Map Help meet the Paris Convention goals to achieve net 0 by 2050, less than 2 tonnes CO2 per person! We want to raise awareness around energy use and consumption by putting Switzerland on the map at and put its open data API to use. Distributed analytics for asset management The goal is to create a decision support tool for asset managers, using AI to predict how power transformers will fail, and what to watch out for. Anomaly Detection in Smart Meter Data We developed EDA and algorithms for the Anomaly Detection in Smart Meter Data challenge. We developed several approaches for detecting anomalous days based on mean and std of the readings during the day and for detecting single anomalous readings. These models can be integrated in the second part  of the challenge MeterOS: Smart Meter Anomaly Detection Create a model for Smartmeter Anomaly detector and their visualization. Unleashing the Swiss Smartmeter’s CII Empower citizens to use their energy data. Using the smartmeter’s CII beyond visualisation to steer local consumption.We developed a concept and PoC roadmap to provide a “universal” adapter from smart meters to home IoT platforms.

Open Data Student Award 2020

- July 17, 2020 in Bildung, Daten, Forschung, National

On June 23, 2020 we announced the winner of the 2020 Open Data Student Awards at the Forum. For the third consecutive year we called for students to enter the Open Data work they created as part of their education. First of all we would like to thank everyone who entered one of their works. All of your ideas were an inspiration to us and are valuable contributions to promote the use of open data. This year’s jury consisted of the following people:  Daniel Krebser; Founder/Owner/Managing Partner ATIZO 
André Golliez; Co-Founder / Managing Partner Zetamind, Vorstand 
Jannis Valaulta; CH Open Vorstandsmitglied 
Prof. Stefan Keller; Informatik-Professor, HSR Rapperswil 
Kirsten Dolfus: SBB Technologiemanagement / Enterprise Architektin They had the joy of looking at all contributions and the difficult task of choosing the winning entry. We congratulate Ueli Isenschmid, Anian Pleisch, Janik Sievert, and Severin Spörri for their winning project: Fahrgastzahlen VBZ interaktiv visualisiert You can find the full list of all entries below:

Winner: Fahrgastzahlen VBZ interaktiv visualisiert

Ueli Isenschmid, Anian Pleisch, Janik Sievert, and Severin Spörri, ETH The aim of this work is to present the traffic flows over the day in terms of volume as the number of passengers travelling and the percentage utilisation of the network of the transport companies in an interactive map. In addition, this report examines the traffic flows in the public transport system of the city of Zurich during peak times, with particular emphasis on the local bottlenecks at morning and evening peak times. 

Open Data Visualisierung: Landwirtschaftliche Betriebe der Schweiz 

Laura Christina Utz and Rahel Luder, University of Bern Using a data set with 45’000 data sets from the Federal Office for Agriculture (BLW), the students used bubble charts to group and evaluate all 45’000 farms in Switzerland.


Franziska Suter, Tarik Mohamed, Helena Appenzeller, Clemens Widmer, ZHdK This project investigates the spatial development of the former western tangent. The west tangent connected the motorway exit Shilhölzli in the south with the motorway entrance Aubrugg in the north and thus once crossed the whole city. 

Visualize the right thing

Boris Djakovic, University Bern Which raw data should be processed? What makes sense to visualize at all? Which data generates the greatest added value? This project is intended to help identify and locate “important” data collections and to show which important data are openly available.

Studierende an schweizer Fachhochschulen

Luca Fluri and Koray Oezkaynak, FHNW This project visualises the development and distribution of students at Swiss universities of applied sciences, focusing on gender differences.

Effizienter Zugverkehr dank künstlicher Intelligenz

Dano Roost and Ralph Meier, ZHAW The aim of this project at the ZHAW was to control trains using reinforcement learning, an area of artificial intelligence. A neural network was created using so-called Curriculum Learning and open data from SBB, which increases the difficulty of the generated rail networks, once a certain rate of arrival has been reached.

Thanks to the Sponsors of this years Open Data Student Award:

Die Post Logo

Open Data – the new Business Innovation Catalyst

- March 21, 2018 in food, Forschung

We’re excited that Heidi Gautschi, Gianluigi Viscusi and Christopher Tucci from EPFL took the first step in evaluating the concrete value of open data for business and innovation. In their newly conducted report on the role, value and impact of open data for businesses within the food system, they:
  • outline exemplary companies and institutions publishing as well as using open data,
  • have a close look at the value of the Open Food Data Hackdays 2017 and the consequent incubation, both coordinated by, and
  • clarify how open data can be a catalyst for business.
As anticipated they agree with our thesis that “(…) open food data can drive business innovation. From startups to large multinationals, the role of open data in creating innovative products and services in the food industry is increasingly recognized.” You can view and download the full report here:

Download (PDF, 408KB)


Open Data Konferenz am 27. Juni in Luzern!

- May 9, 2017 in Allgemein, Daten, event, food, Forschung, Luzern, Medien, National

Am 27. Juni 2017 wird die Weiterentwicklung von Open Data in der Schweiz diskutiert und wir dringen gemeinsam in neue Gebiete vor: VertreterInnen der digitalen Gesellschaft vermitteln die Themen Open Smart Cities, Open Tourism & Transport Data, Open Science und Open Food Data. Als Teilnehmende vernetzen Sie sich mit einem äusserst vielfältigen Publikum aus Verwaltung, Wirtschaft, Wissenschaft, Politik, Journalismus und IT.
 ist die führende Konferenz der Schweiz rund um das Thema Open Data. Dieses Jahr wird diese Konferenz gemeinsam von dem interdisziplinäre Schwerpunkt «Datenwelten» der Hochschule Luzern und durchgeführt. 
Danke an opendata.swissHasler StiftungSeantis and für die wertvolle Partnerschaft und dafür, dass sie die möglich machen.

< p style="text-align: justify"> 2016-10-12 08:42:24

- October 12, 2016 in Forschung, International

Im Auftrag der Europäischen Kommission wurde zum zweiten Mal die Open Data Maturity europäischer Länder untersucht. Insite IT fasst das Ziel der Studie wie folgt zusammen:

«Die Studie prüft den Reifegrad von Open Data in der EU28+, also inklusive Norwegen, Schweiz und Liechtenstein und dies in zwei Bereichen: Open Data Readiness umfasst die Förderung und den Entwicklungsstand von nationalen Open-Data-Richtlinien. Und der Open-Data-Reifegrad, beurteilt die in nationalen Portalen angebotenen Funktionen wie UX oder Maschinenlesbarkeit der Daten.»
Betrachtet man die EU28+ Staaten, so liegt die Schweiz auf Rang 20. Im weltweiten Vergleich weicht sie sogar auf den 29. Platz zurück. In Bezug auf die Schweiz wird unter anderem der Sonderkurs bzgl. der Lizenzen hervorgehoben:
“Although there are global licences, countries feel the need to have their own specific licence. A particular example of this is Switzerland. The country does not have licences but works with terms of use.”
Die Studie kommt allgemein zum Schluss:
«Countries need to raise more (political) awareness around Open Data, increase automated processes on their portals to increase usability and reusability of data, and organise more events and trainings to support both local and national initiatives.»

Mehr Infos zur Studie finden Sie in deutscher Sprache auf oder direkt im Bericht der Europäischen Kommission in englischer Sprache. Research Hackdays: OpenSNP

- May 25, 2015 in event, Forschung

Am 5./6. Juni 2015 finden in Zürich und Lausanne die Research Hackdays statt. In diesem Zusammenhang stellen wir hier im Vorfeld diverse offene Datensätze vor, welche vor Ort durch motivierte Programmierer und Designer, Forscher und Journalisten, Experten und Laien dann angepackt werden.

Heute: openSNP, eingeführt durch Dr. Ulrich Genick vom Institute of Molecular Systems Biology der ETH Zürich. Tauchen wir also ein in die Welt der persönlichen Gendaten:

OpenSNP at the Research Hackdays

Ähnlich wie in Computer Dateien, in denen die Information in einer linearen Sequenz von Einsen und Nullen gespeichert ist, ist die genetische Information in einer Abfolge von vier sogenannten Basen (“A”, “T”, “G” und “C”) gespeichert.  Die gesamte genetische Information eines Menschen (das Genom) besteht aus 6 Milliarden solcher Basen.

Wenn man die Genomsequenz zweier Menschen miteinander vergleicht, stellt man fest dass die beiden Sequenzen zu einander >99.9% identisch sind. Aber es gibt Unterschiede. Wo eine Person ein “A” hat, hat vielleicht eine andere ein “G”. Solche kleinen Veränderungen werden als SNPs bezeichnet.  Es sind überwiegend diese SNPs die die genetischen Unterschiede zwischen verschiedenen Menschen ausmachen. SNPs bestimmen ob wir glatte oder lockige Haare und helle oder dunkle Haut haben. Sie bestimmen, zusammen mit anderen Faktoren (z.B. Ernährung, etc.) auch welches Risiko wir für bestimmte Krankheiten haben.
Durch rasante technische Entwicklungen ist es nun möglich geworden in einem einzigen Test fast die gesamte Liste der SNPs eines Menschen zu bestimmen. Solche Tests kosten nur noch wenige hundert Schweizerfranken und liefern der getesteten Person einen Datensatz den man gemeinhin als persönliche Genomdaten bezeichnet.

Wozu benutzt man Genomdaten?
Genomdaten können für viele verschiedene Zwecke genutzt werden. Zum einen kann eine Person anhand der Genomdaten bestimmte Gesundheitsrisiken abschätzen oder die Ernährung auf persönliche Stoffwechselbedürfnisse abstimmen. Andererseits ist es möglich aus seinen Genomdaten Informationen über seine genetische Abstammung zu gewinnen.

Was ist openSNP?
OpenSNP ist eine Webseite auf der Individuen die über ihre eigenen Genomdaten verfügen, diese Daten öffentlich machen und der Forschung zur Verfügung stellen können. Anders als viele andere Forschungsdaten wurden die openSNP Daten nicht zentral von einem Forscherteam erfasst und dann öffentlich gemacht. Stattdessen haben die openSNP Mitglieder ihre Daten in Eigeninitiative erstellen lassen.

Die zwei grössten Herausforderungen für die openSNP community sind zum einen die eigenen Genomdaten mit der extrem umfangreichen wissenschaftlichen Literatur zu Zusammenhängen zwischen genetischen Veranlagungen und persönlichen Eigenschaften bzgl. Gesundheit, Fitness, Ernährung etc. zu verknüpfen. Die andere Herausforderung besteht darin einen Mechanismus zu entwickeln durch den die Mitglieder gemeinsam Forschung mit ihren eignen Daten betreiben können. Dazu bräuchte man eine Plattform auf der Teilnehmer ihre Genomdaten mit persönlichen Eigenschaften (Phänotypen) verknüpfen könnten um so die genauen genetischen Eigenschaften zu bestimmen die diese Eigenschaften hervorrufen. Die wissenschaftliche Fragen der Datenanalyse sind bereits geklärt. Die Herausforderung besteht viel mehr in der Entwicklung von nutzerfreundlichen Plattformen die diese Analysen integrieren.

Klingt spannend? Jetzt anmelden für die Research Hackdays!

Open Research Data Hackdays 2015

- March 17, 2015 in Allgemein, Basel, Daten, event, Forschung, Lausanne

Am 5. – 6. Juni 2015 lädt alle interessierten Designer, Programmierer, Journalisten, Ideengeber, Fachleute und Laien zum Open Research Data Hackday in Basel und Lausanne ein. Gegenstand des Hackdays werden offene Forschungsdaten aus verschiedensten Wissenschaftsbereichen sein.

Im Rahmen des Projektes Open Research Data (ORD@CH) des Programms SUK-P2 (Schweizerische Universitäten Konferenz) wird die erste Publikationsplattform für offene Forschungsdaten in der Schweiz realisiert. Am Hackday bietet sich die Gelegenheit, in die Plattform Einsicht zu nehmen und ihr Datenangebot besser kennen zu lernen. Ausserdem werden die am Projekt partizipierenden Institutionen (FORS, Digital Humanities Lab der Universität Basel, ETH SIS/ Swiss Institute of Bioinformatics) und weitere Teilnehmer aus dem Forschungsumfeld spannende Datensätze aus ihren Wissenschaftsbereichen zur freien Verfügung bereitstellen. Die Projektleitung von ORD@CH und bitten deshalb, sich den folgenden Termin sowie die Koordinaten vorzumerken und freuen sich auf eine rege Teilnahme: Verantsaltungsübersicht:

“Forschung ist die Kunst, den nächsten Schritt zu tun.” (Kurt Lewin, deutsch-amerikanischer Psychologe)
Machen Sie mit uns den nächsten Schritt in Richtung offene Forschungsdaten.

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