Transformations-Hub Automotive Software Engineering (TASTE)
Softwareentwicklungskompetenzen sind Grundlage des Software Defined Vehicle
Start: 12.2018
Ende: 08.2021
Öffentliche Großprojekte, die ohne aktive Bürgerbeteiligung geplant und umgesetzt werden, können unter einen nachhaltigen Legitimationsdruck geraten, wenn die Bedürfnisse und Ansprüche der späteren Nutzer*innen und im Umfeld direkt Betroffenen nicht hinreichend berücksichtigt werden.
Ziel des Projektes Take Part ist es daher, öffentliche Bauprojekte mit einer kostengünstigen Mixed-Reality-Plattform bereits in der Planungsphase den Bürger*innen näherzubringen. Denn die Kombination von Virtual und Augmented Reality vereinfacht den Zugang zu fachlich komplexen Inhalten durch Visualisierung und Interaktion. Zudem bekommen sie die Möglichkeit, selbst Ideen einzubringen oder Inhalte in situ hochzuladen und somit zu konfigurieren.
Dadurch lässt sich zum einen die Akzeptanz für Bauprojekte erhöhen, zum anderen ein strukturiertes Feedback einholen, welches die Qualität des Projektes sowie die Effizienz bei dessen Umsetzung signifikant steigert. Darüber hinaus ermöglicht die Plattform die Einbindung aller Beteiligten, um Fehler bei der Maßnahmenplanung und -realisierung zu vermeiden sowie die eventuelle Kompromissfindung zu erleichtern.
Das FZI ist innerhalb des Projektes für die Anforderungsanalyse, konzeptionelle Entwicklung der Partizipationsmodule, Zwischen- und Endevaluationen sowie die wissenschaftliche Begleitung verantwortlich.
Im Mittelpunkt des Forschungsschwerpunkts Digital Participation and Democracy stehen inklusive, moderne und demokratische Formen digitaler Teilhabe sowie die Chancen und Herausforderungen der digitalen Demokratie.
Förderhinweis:
Das Projekt Take Part wird vom Bundesministerium für Bildung und Forschung gefördert.
Projektpartner:
Softwareentwicklungskompetenzen sind Grundlage des Software Defined Vehicle
Innovatives Forschungsdesign für krisenfeste Demokratien
Twin of Online Social Networks
Reallabor zum Transfer digitaler Gesundheitsanwendungen und KI ins Gesundheitswesen
Verteiltes, kontinuierlich lernendes Bordnetzmanagement der nächsten Generation
Sicherer Einsatz von automatisierten Shuttle-Fahrzeugen im städtischen Verkehr durch unterstützende Infrastruktur-Vernetzung
Broker für dynamische Produktionsnetzwerke
Führungsausbildung für Einsatzkräfte mittels intelligenter virtueller Realitäten
Ressourceneffiziente Thin-Edge-Systeme durch integrierte KI und neuromorphe Elektronik in Sensoren
Künstliche Intelligenz für Arbeit und Lernen in der Region Karlsruhe