Halbzeitbilanz 2024: SmartLivingNEXT ist voll auf Kurs.  

Seit Beginn des Technologieprogramms Anfang August 2023 entwickelte das SmartLivingNEXT Leitprojekt unter der Leitung des Konsortialpartners Materna einen Dataspace Blueprint, der nach weniger als einem Jahr Laufzeit erfolgreich bei DuITeasy ausgerollt worden ist. Damit kann das Projekt einen eigenen Assistenz-Dataspace (ADS) inklusive intelligenter Anwendungen und Basisservices aufbauen. Dieser ADS enthält alle für Assistenzleistungen notwendige Daten, Schnittstellen und Systeme. Erste Daten fließen über angebundene Testwohnungen von easierLife bereits in den Dataspace ein. Um den Einfluss von Geräten auf die Systemkapazitäten und den dafür benötigten Ressourcenverbrauch zu ermitteln, werden nun Lasttests durchgeführt. Außerdem wurden generelle Deployment-Prozesse vereinheitlicht und optimiert, so dass alle SmartLivingNEXT Projekte auf Basis des Dataspace Blueprint eigene Use Cases aufbauen können.

SmartLivingNEXT erleichtert Programmierung und Onboarding

Im Zuge der Bereitstellung des Dataspace Blueprint wurde auch die SmartLivingNEXT Toolbox zur Verfügung gestellt. Sie enthält derzeit 14 Basisdienste und Services für Entwickler, die die Programmierung intelligenter Services und Anwendungen im Technologieprogramm erleichtern und beschleunigen sollen. Außerdem können die Partner des Technologieprogramms seit Ende des zweiten Quartals ein umfangreiches Systemkonzept beim Projektbüro bestellen. Es fokussiert auf den SmartLivingNEXT Dataspace als zentrale Komponente eines Smart-Living-Ökosystems. Weil der SmartLivingNEXT Dataspace nur im Zusammenwirken mit den übrigen Komponenten des Smart-Living-Ökosystems sinnvoll genutzt werden kann, beschreibt dieses Dokument auch die Artefakte der SmartLivingNEXT Toolbox.

Anreicherung mit Daten: Semantiken weiterentwickelt

Die aus dem Vorgängerprojekt ForeSight bestehenden Semantiken wurden im SmartLivingNEXT Leitprojekt weiterentwickelt. In einer lokal aufgesetzten Testumgebung wurden Ansätze zum Einbetten nicht-semantischer Daten in eine semantische Umgebung untersucht. Die Leitprojektkonsortialpartner DFKI und Materna führten dazu eine Evaluation von Ontologien zur Beschreibung von Gebäudeparametern und Energieverbrauch sowie ein Abgleich der Ontologien mit einem Beispieldatensatz durch. Das Ergebnis ist eine erste exemplarische Beschreibung der vorliegenden Daten anhand der in Auswahl befindlichen Ontologien.