GeoML challenge
Die GeoML Challenge ist eine Web-Applikation, die vom Data Team der ERNI Schweiz entwickelt wurde. Mit ihr können Nutzer ihr Wissen aus dem Strassenverkehr gegenüber einer Künstlichen Intelligenz spielerisch auf die Probe stellen.
Mit OpenData eine interaktive Challenge entwickeln
In kurzer Zeit erarbeitete das Data-Team der ERNI Schweiz die GeoML Challenge. Die interaktive Challenge prüft das Einschätzungsvermögen der Nutzerinnen und Nutzer im Strassenverkehr. Dafür werden ihnen in der Web-Applikation Luftbilder aus dem Strassenverkehr gezeigt, deren Gefahrenpotenzial eingeschätzt werden soll. Die eigene Kategorisierung der Gefahr wird anschliessend mit der Einschätzung einer Künstlichen Intelligenz verglichen.
«Die GeoML Challenge hat uns gezeigt, dass etwas grossartiges entstehen kann, wenn verschiedene Practice Areas der ERNI gemeinsam an einem Projekt arbeiten.»
Tomas, Senior Data Science Consultant
Zur Entwicklung der Challenge wurden öffentlich verfügbare Daten aus verschiedenen Quellen genutzt und damit ein Neuronales Netzwerk trainiert. Durch die clevere Kombination von eigentlich simplen Datensätzen, wie den Satellitenaufnahmen einer Strasse, konnten Rückschlüsse auf das Unfallpotenzial der Verkehrssituation gezogen werden.
Das GeoML-Team
Von der Idee, eine solche Challenge umzusetzen und der breiten Öffentlichkeit zur Verfügung zu stellen, waren alle Data-Teammitglieder überzeugt. Nach einer detaillierten Brainstorming-Phase, wurden erste Prototypen gebaut und im Anschluss darauf, gemeinsam mit dem UX-, Marketing- und Softwareengineering-Team der ERNI Schweiz, an der Strategie zur Umsetzung gearbeitet. Mit einer ausgiebigen Testphase, optimierte das immer grösser werdende Team die interaktive Challenge. Mittlerweile wurde die GeoML Challenge lanciert und wird von vielen interessierten Teilnehmenden genutzt, um das eigene Einschätzungsvermögen zu testen.
«ERNI unterstütze uns von Beginn an in unserem Vorhaben. Seien es unsere direkten Vorgesetzten, Mitarbeitende aus anderen Practice Areas oder Teams aus anderen Ländern, alle standen uns zur Seite, wenn wir Hilfe gebraucht haben»
Tomas, Senior Data Science Consultant