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36C3 Intro
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Herald: And now to our next Speaker. Und
jetzt geht es zu unserem Speaker, der
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jetzt sprechen wird, und zwar ist das
Felix Erdmann. Felix Erdmann ist
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Entwickler bei re:edu, einem Spin-off des
Institutes für Geoinformatik der
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Universität Münster, an dem Ideen und
Projekte Produkte rund um Themen wie
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digitale Bildung und Open Source
entwickelt werden. Und heute stellt uns
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Felix das Projekt senseBox vor. Ein DIY
Citizen-Science-Baukasten, mit dem offene
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Sensordaten erfasst und auch in die Welt
geworfen werden können. Und was man damit
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alles so anstellen kann, das erzählt er
euch natürlich am besten selber. Begrüßt
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also deshalb mit einem ganz warmen
Applaus: Felix Erdmann.
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Applaus
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Felix: Hallo zusammen. Vielen Dank, dass
ihr alle da seid. Vielen Dank für die
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schöne Einleitung. Da habe ich ja schon
fast meine erste Folie durch . Das war ein
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schöner Überblick. Ich spreche über offene
Sensordaten, die jeder erheben kann
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mithilfe von Open Source, Open Hardware
und Open Educational Resources. Im Prinzip
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geht es darum, das SenseBox-Projekt der
Uni Münster, was vor einigen Jahren
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gestartet ist und in dem wir mit kleinen
Arduino Baukästen Sensordaten erheben und
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damit einmal in den Citizen-Science-
Bereich gehen und andererseits auch die
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digitale Bildung fördern wollen. Kurz zu
mir: mein Name ist Felix Erdmann. Ich war
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bereits 2012 Schülerpraktikant am Institut
für Geoinformatik, hatte da quasi den
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ersten Anhaltspunkt oder die erste
Berührung mit der Geoinformatik und auch
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mit Sensoren, mit der Sensorik. Ich habe
da mit Arduinos, mit einem GPS Sensor und
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mit verschiedenen Sensoren, also
Umweltsensoren, Umweltdaten erhoben und
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habe dieses kleine Modul quasi auf eine
Drohne geschnallt und das war mein erster
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Berührungspunkt mit der Geoinformatik. Hab
dann nach dem Abitur Geoinformatik im
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Bachelor und Master studiert, hab den
Masterstudiengang dieses Jahr
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abgeschlossen und bin inzwischen
Mitarbeiter bei re:edu und wir entwickeln
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das SenseBox-Projekt weiter. Und als
Bachelor war ich dann auch schon
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studentische Hilfskraft in diesem Projekt.
Was ist die senseBox? Vielleicht einmal
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kurz Handzeichen: wer hat davon schon mal
gehört, wer hat eine? Ja, so'n paar. Die
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senseBox ist ein DIY-Toolkit für
stationäre und mobile Sensorstationen. Das
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basiert auf Open Hardware, im Speziellen
auf der Arduino Plattform. Wir haben
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verschiedene Versionen der SenseBox
entwickelt, vertreiben die, um
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verschiedene Bereiche abzudecken. Also
einmal der Bereich Citizen Science, wo
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jeder Bürger irgendwie zum Wissenschaftler
werden kann, je nachdem, wo seine
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Interessen sind und wo seine Stärken sind.
Der andere Bereich ist die digitale
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Bildung. Wir wollen vor allem in die
Schulen und Bildungseinrichtungen gehen,
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um da irgendwie den Schülerinnen und
Schülern zu zeigen, dass die
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Digitalisierung, dass das Programmieren im
Speziellen gar nicht so schwierig ist, wie
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sich das vielleicht anhört und da so ein
kleines Grundverständnis schon mal
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schaffen, um da dann irgendwie eine
Plattform für die Zukunft zu schaffen. Das
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zweite Produkt ist die openSenseMap, das
eine offene Plattform, die im Internet
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läuft. opensensemap.org. Da kann jeder,
wenn er denn möchte, seine Sendestation
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registrieren, seine Daten dahin hochladen
und dann seine Messdaten auch anschauen.
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Da haben wir verschiedene
Visualisierungstools und damit kann man
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dann sehen, was man auch gemessen hat bzw.
was andere Nutzer messen. Der eine
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Bereich, wie ich schon gesagt habe, ist
Citizen Science. Da kann jeder, je nach
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seinen Möglichkeiten, zum Wissenschaftler
werden oder an der Wissenschaft
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teilnehmen. Da gibt es verschiedene
Levels, die da bestimmt wurden. Das
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unterste Level ist quasi, dass der Nutzer
einfach nur als Datenerfasser dient --
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also er sammelt irgendwie Daten und stellt
die dann bereit -- bis hin zum höchsten
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Level, dass die Nutzer nicht nur die Daten
sammeln, sondern auch damit Analysen
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anstellen, damit vielleicht auch irgendwie
wissenschaftliche Publikationen erstellen,
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um aus den Daten dann wirklich was zu
machen. Und genau für diesen Usecase haben
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wir die senseBox Home entwickelt. Auf
diesem Bild ist das in Sao Paulo. Das ist
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eine ziemlich einfache Plug and Play
Sensorstation. Man muss eigentlich nur
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alles zusammenstecken, USB-Kabel dran
stecken, den Source Code heraufladen und
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dann kann man es auf seinen Balkon
schnallen -- oder wo auch immer man das in
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seinem Garten stehen haben möchte -- und
kann da dann Umweltdaten sammeln. Die
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Daten können dann über WLAN, Internet oder
Lora beispielsweise ins Internet
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übertragen werden. Dazu gibt's dann das
Äquivalent für die digitale Bildung, das
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nennt sich die senseBox:edu. Im Prinzip
sind es die gleichen Komponenten. Wir
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haben einmal den Mikrocontroller, der da
drin ist und dazu noch verschiedene
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Sensoren. Üblicherweise ist das
Temperatur, Luftfeuchtigkeit, Luftdruck,
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UV-Strahlung, Helligkeit und als
Zusatzoptionen kann man auch noch den
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Feinstaub messen mit 'nem SDS-Sensor.
Kennen vielleicht einige. Und was sich da
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unterscheidet, dass die senseBox:home eher
so Plug and Play hat. Man muss alles
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verbinden, und dann läuft alles. Bei der
senseBox:edu ist es ein bisschen anders,
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da muss man, also kann man auch alles
zusammenstecken. Da sind aber noch ein
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paar mehr Komponenten drin. Da haben wir
noch LEDs, weitere Sensoren, Drehregler,
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Buttons, 'n Display. Das kann man dann
alles manuell anschließen und dann
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verschiedene verschiedene Projekte
ermöglichen und die Box an sich
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programmieren. Dazu haben wir dieses
Progammiertool von Google genommen. Das
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nennt sich Blockly. Da kann man wie in
scratch einfach Puzzleteile zusammen
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ziehen, kann da verschiedene Werte
eingeben und anhand dieser Puzzle-
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Oberfläche kann man dann seinen Quellcode
ziemlich einfach zusammenstellen. Und das
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ist dann eher für die jüngeren Schüler
gedacht, die wirklich noch gar keine
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Erfahrungen mit dem Programmieren haben,
die können damit super einfach, ziemlich
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schnell den ersten Quellcode
zusammenschreiben. Für die etwas
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erfahreneren Schülerinnen und Schüler: die
können natürlich auch den Quellcode an
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sich selber schreiben, wie wir das hier
auf der rechten Seite sehen. All das
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basiert, wie ich schon gesagt habe, auf
Open Hardware. Wir haben unser eigenes
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Modul entwickelt, basierend auf einem
Arduino, die senseBox MCU. Der Grund,
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warum wir das gemacht haben, ist, dass wir
mit dem Arduino UNO, mit dem wir begonnen
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haben, dass man da gar nicht alle Sensoren
auf einmal abrufen kann und den Code auch
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wirklich hochladen kann. Da war der
Speicherplatz irgendwann zu gering.
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Deswegen sind wir irgendwan auf dieses
Modul umgestiegen. Da haben wir
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verschiedene Anschlüsse, I2C-Anschlüsse,
analoge, digitale und serielle Ports mit
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Steckkarten, die man nur in einer Richtung
anschließen kann, damit da auch irgendwie
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kein Kurzschluss in den Sensoren entsteht
und damit man dann auch ziemlich einfach
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seine erste Sensorstation aufbauen kann.
Dazu haben wir zwei Xbee Ports, an den man
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seine Daten übertragen kann, sei es über
WLAN, Ethernet, Lora-WAN oder über einen
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SD-Modul speichern, dass man das quasi
auch alles offline machen kann und sich
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dann die Daten auf die SD-Karte speichern
kann und dann zu Hause auslesen kann. Die
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ganzen Schaltpläne, die Gerber Files und
die Libraries sind alle offen, sind frei
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verfügbar auf GitHub und das heißt, jeder,
der die Möglichkeiten hat, kann sich dann
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dieses Board, wenn er denn will, selber
zusammenlöten. Wie schon gesagt habe, die
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openSenseMap ist das Rückgrat vom
senseBox-Projekt. Hier kann jeder seine
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senseBox registrieren, kriegt dann einen
Quellcode zugeschickt und kann da seine
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Messdaten hochladen. Wie man hier sieht
auf der Karte, sind wir jetzt auf der
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ganzen Welt so grob gesagt vertreten. Das
meiste natürlich jetzt in Deutschland und
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in Europa. Aber es gibt schon irgendwie an
den verrücktesten Orten senseBoxen, die
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ihre Daten auf diese Plattform schicken,
und dass man sich die dann von überall
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anschauen kann. Dazu gib'ts erst mal so
eine kleine Analyse bzw. eine kleine
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Visualisierung der Messwerte. Wenn man
dann auf eine Station klickt, sieht man
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Details, sieht man Informationen und
Diagramme zu der Box. Also wenn jetzt
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einer zum Beispiel ein Bild hochgeladen
hat, sieht man das, sieht die Temperatur
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und den Temperaturverlauf von der Box. Wie
schon gesagt, ist bei uns ja alles
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irgendwie Open und so ist es auch die
openSenseMap. Es können nicht nur
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senseBoxen ihre Daten zur openSenseMap
schicken, sondern jeder. Also wenn man
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jetzt zum Beispiel 'nen ESP hat oder 'nen
Raspberry Pi: auch die alle können
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irgendwie ihre Umweltdaten zur
openSenseMap schicken. Wir haben da eine
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offene API, eine Rest-Schnittstelle, die
die ganzen Daten annimmt. Einige Beispiele
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sind eine selbstgebaute Watt Box, die wir
mal im Wattmeer ausprobiert haben, um
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jetzt die Strömungsgeschwindigkeit und
Strömungsrichtung während der Flut zu
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messen. Die Geräte von luftdaten.info
können auch relativ einfach aktiviert
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werden und dass ihre Daten auch zur
openSenseMap schicken. Dann gibts
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ausgefallene, selbstgebaute Stationen, die
jetzt irgendwie im Garten stehen und noch
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irgendwie Regen, Windgeschwindigkeit und
Windrichtung messen. Geräte von
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smartcitizen.me können ihre Daten dahin
schicken, senseBox oder, wie gesagt
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selbstgebaute Stationen. Dabei ist man
auch nicht auf irgendwelche Phänomene
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beschränkt. Man kann wirklich alles
mögliche Temperatur, Luftfeuchtigkeit,
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irgendwie Lautstärke, irgendwelche Gase,
all das, was man ausmessen kann, kann man
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auch einfach zu uns hochladen. Der
Quellcode ist auch alles frei verfügbar
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auf GitHub. Das ist einmal der Sketch,
bzw. der Code, der auf dem Arduino läuft,
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auf der senseBox MCU, das openSenseMap
Front- und Backend und jegliche Services,
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die wir dazu entwickelt haben können
abgerufen werden. Da kann sich der Source
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Code angeschaut werden. Die Webseite,
Lehrmaterialien -- all das ist alles auf
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GitHub verfügbar. Und unsere API ist, wie
gesagt, auch offen: jeder kann seine Daten
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da hochladen. Unsere Lehrmaterialien sind
als Open Educational Resources verfügbar.
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Vor allem für Lehrerinnen und Lehrer oder
für irgendwelche Bildungsinstitutionen.
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Weil die Hürde für den Einstieg, um die
senseBox im Unterricht beispielsweise zu
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nutzen, ist oft relativ hoch. Viele kennen
sich damit nicht aus, haben auch keine
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Zeit, sich da wirklich einzuarbeiten. Und
wir wollen, dass damit der Einstieg in die
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digitale Bildung ein bisschen einfacher
wird. Wir haben da hier verschiedene
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Projekte zu entwickelt und an denen man
sich so ein bisschen entlanghangeln kann.
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Da wird dann Theorie und Praxis irgendwie
erläutert. In diesem Beispiel ist das hier
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so ein Verkehrszähler. Wir haben den
Ultraschall-Distanzsensor mit in der
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senseBox:edu. Damit kann man Distanzen
messen und in diesem Beispiel wird dann an
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der Theorie gezeigt, oder es wird erstmal
eine Problemstellung gesagt, eine Aufgabe.
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Dann gibt's Anleitung, Schritte, wie man
den Sensor verbindet, wie man den ausliest
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und was man noch mit den Daten machen
kann. Ein Beispiel, das wurde an meiner
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Schule genutzt. Da haben dann die
Schülerinnen und Schüler einmal die
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Menge des Verkehrs vor der Schule
gemessen. Die sind dann rausgegangen an
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die Straße und haben irgendwie in einer
Viertelstunde gemessen, wie viele Autos
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wirklich vor der Schule herfahren. Damit
können dann auch irgendwelche Probleme mit
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Fakten wirklich belegt werden. Also wenn
man jetzt zum Beispiel sagt: "Bei uns ist
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viel zu viel Verkehr" aber keiner will das
wirklich sehen. Dann kann man einmal
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wirklich damit ziemlich einfach, ziemlich
schnell die Daten messen und damit auch
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wirklich etwas bewirken. Nochmal kurze
Timeline: Für mich persönlich ging das
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senseBox-Projekt grob gesagt schon 2012
los als ich als Schüler Praktikant an der
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Uni war und da wurde die erste Version,
quasi noch die ersten Prototypen, wurden
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da schon in der Lehre und Forschung
eingesetzt. Also alles noch auf einem
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Arduino UNO basierend mit verschiedensten
Sensoren, die dann ausprobiert wurden. Ich
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hab da, wie gesagt, so'n Kit auf eine
Drohne geschnallt. Richtig los ging es
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dann ab 2016. Wir haben neue Förderung vom
BMBF, dem Bundesministerium für Bildung
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und Forschung, erhalten und haben in dem
Rahmen viel gemacht, viel entwickelt und
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ganz verschiedene Ergebnisse
herausbekommen. Einerseits wurde die
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openSenseMap weiterentwickelt, haben da
irgendwie verschiedene Module mit
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eingepflegt, das man Interpolation machen
kann, um auch die Sensordaten zu schätzen
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zwischen verschiedenen Sensoren
beispielsweise die Temperatur. Hardware-
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mäßig wurden verschiedene Experimente
gemacht. Wir haben mit einem 3D-Drucker
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versucht, Temperatur-Gehäuse zu bauen, um
da die Sonneneinstrahlung zu schützen. Auf
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der Zugspitze haben wir die senseBox unter
extremen Bedingungen getestet: bei super
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kalten Temperaturen, bei viel Schnee, um
zu schauen, was dann wirklich passiert.
-
Und das war das Projekt, was jetzt
auslief. Und jetzt ziemlich neu gibt's ein
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neues Projekt, nennt sich sensebox
Pro, wird wieder vom BMBF gefördert, läuft
-
auch wieder drei Jahre. Und da wollen wir
dann eher die professionellen Anwender
-
irgendwie ansprechen und auch teure
Sensoren mal ausprobieren. Bisher ist
-
alles noch im low-cost-Bereich und die
Sensoren sind zwar für den Einsatzgebiet
-
schon mal ganz nett und ganz schön, aber
wirklich professionelle Nutzer können
-
damit nicht wirklich etwas anfangen. Das
heißt, wir müssen da verschiedene Sensoren
-
ausprobieren und vielleicht auch irgendwie
die Industrie mal anzusprechen und zu
-
schauen, ob die da vielleicht Interesse
daran haben. Softwareseitig wird dann auf
-
der openSenseMap noch verschiedene
Analysemethoden angezeigt, damit man die
-
Daten auch noch besser vergleichen kann
und noch besser auswerten kann. Wir haben
-
uns irgendwann mal gefragt: es ist ein
Citizen-Science-Projekt, das heißt Open
-
Science, und wir wollen irgendwie, dass
die Daten auch reproduzierbar sind. Aber
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wir haben uns gefragt: wer nimmt
eigentlich wirklich daran teil? Wir sagen
-
ja, jeder kann mitmachen, jeder kann
verschiedene Aufgaben übernehmen. Aber was
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sind das eigentlich für Leute, die bei uns
mitmachen? Wir haben dann im Rahmen einer
-
Masterarbeit eine Umfrage gemacht und
einmal geschaut: wer sind die Teilnehmer?
-
Es sind auf jeden Fall größtenteils
Männer, wer hätte das gedacht, und das
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Alter ... so zwischen 30 und 55, würde ich
sagen, ist so der Großteil. Was
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interessant ist ist, dass viele Teilnehmer
einen akademischen Hintergrund haben. Also
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die haben irgendwie einen Bachelor, Master
oder sogar ein Diplom. Aus diesem Bereich
-
kommen super viele Teilnehmer. Wir dachten
eher so im citizen-science-Bereich kann
-
jeder mitmachen. Offensichtlich
interessieren -- ich weiß nicht ob sich
-
dafür die meisten interessieren oder ob
die Hürden dafür zu groß sind. Auf jeden
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Fall sind's größtenteils Akademiker, die
an dem Projekt teilnehmen. Vielleicht noch
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als Hintergrund: die Nutzer, die wir
befragt haben, sind alle Nutzer, die auf
-
der openSenseMap registriert sind. Das
sind also alle die Leute, die
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wahrscheinlich einmal eine Station
angemeldet haben und Daten hochgeladen
-
haben. Sind jetzt aber nicht Leute, die
unbedingt die Daten einfach nur
-
runterladen. Die können wir halt nicht
erfassen. Was ist die Motivation der
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Teilnehmer, an dem Projekt mitzumachen?
Grob kann man sagen, dass alle gerne
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irgendwie Umweltdaten messen, die gerne
sammeln und auch uns gerne zur Verfügung
-
stellen. Das heißt, sie wollen sie nicht
nur für sich haben, sondern möchten sie
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gerne teilen, um damit vielleicht auch
irgendwie politische Entscheidung auf den
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Weg bringen zu können. Also im Bereich
Kommunikation: man möchte irgendwie gerne
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die Community supporten, möchte irgendwie,
man kann irgendwie helfen, um da Probleme
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zu lösen. Man möchte vielleicht auch
andere Leute dazu überreden, da
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mitzumachen. Aber wirklich Leute
kennenlernen, vor allem persönlich,
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irgendwie war das nicht so das Ziel. Und
viele sind der Meinung, dass mit den Daten
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mehr gemacht werden soll, es sollen da
schöne Analysen mit gemacht werden. Aber
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der letzte Punkt, dass man irgendwie
selbst an dem wissenschaftlichen Prozess
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teilnimmt, also die Daten analysiert oder
vielleicht sogar eine Publikation
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schreibt... Nein, danke! Und das sieht man
auch an dem Hauptnutzen der openSenseMap.
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Die meisten wollen irgendwie ihre Daten
hochladen, Daten messen und irgendwie
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allgemein am Projekt teilnehmen, schauen
sich aber letztendlich einfach nur ihre
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Daten an, erstellen Diagramme oder managen
ihre Boxen, also fügen irgendwie Sensoren
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hinzu. Genau. Eine Analyse der Daten über
eine Interpolation zum Beispiel ist
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ziemlich weit unten. Das wird gar nicht so
stark genutzt. Wir sammeln ziemlich viele
-
Daten, also wir sind schon im Big-Data-
Bereich, kann man so sagen. Wir haben über
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5700 registrierte Boxen. Auf unserer
Plattform kommen 5000 bis 6000 Messungen
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pro Minute rein und wir haben über 3,9
Milliarden gespeicherte Messungen in
-
unserer Datenbank. Und jeder kann alle
Daten, kann seine Daten nicht einfach
-
hochladen, sondern jeder kann sie auch
herunterladen und verarbeiten. Das ist
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eigentlich kein Problem. Wir speichern
halt nur die Rohdaten, also es wird keine
-
Validierung der Daten gemacht, um halt
wirklich die Daten zu bekommen, die die
-
Nutzer auch messen. An dem ganzen Projekt,
vor allem in der Infrastruktur, gibt's
-
dadurch auch einige Probleme. Wir haben
ziemlich hungrige Server, die laufen
-
aktuell in der Cloud gerade noch bei AWS.
Es wird aber bald auf das openstack der
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Uni Münster umgezogen, und die Maschinen
benötigen ziemlich viel RAM und ziemlich
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viel Speicher, weil es auch super viele
Daten immer reinkommen. Die Datenbank ist
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eine MongoDB, da haben wir 4 Collections
drauf, und da haben wir quasi das Problem,
-
weil es eine riesen Datenbank ist, dass
das Indexing und das Abrufen von
-
Statistiken super lange dauert, weil halt
quasi die ganze Tabelle durchgegangen
-
werden muss, um da irgendwie die Daten
einmal zu erfassen bzw. da Statistiken zu
-
errechnen. Und das ist quasi ein Grund,
weil wir die ursprüngliche Architektur
-
bisher beibehalten. Das ist aus einer
Bachelorarbeit entstanden, da hat man
-
prototypisch das erst mal aufgesetzt, und
irgendwie ist es immer mehr geworden,
-
immer mehr geworden, sind immer weitere
Daten reingekommen und inzwischen sind wir
-
halt bei diesen 3,9 Milliarden Daten. Und
ja, da muss man sich irgendwie Gedanken
-
machen, ob man das nicht etwas etwas
effizienter speichern kann? Wie gesagt,
-
wir speichern nur die Rohdaten. Das heißt,
es wird irgendwie keine Anpassung an den
-
Daten gemacht, und die Daten werden bisher
noch nicht validiert. Das heißt, daraus
-
entstehen ein paar Probleme, wenn man die
Daten analysieren will. Ich habe heute
-
Morgen einen Screenshot von der
Interpolation gemacht, hier in Leipzig.
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Hier sieht man den Temperaturverlauf oder
den berechneten Temperaturverlauf zwischen
-
den verschiedenen Boxen. Ich habe hier den
Aufstellungsort draußen gewählt und man
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sieht, dass hier alles schön grün ist.
Oben rechts ist aber eine Box irgendwie
-
orange-rot und hier unten sieht man, dass
das über 20,7 Grad bedeutet. Da hab ich
-
mir gedacht, das kann ja eigentlich nicht
stimmen, dass jetzt draußen eine Box steht
-
und die irgendwie 20 Grad misst. Ich hab
mir die mal genauer angeschaut und die
-
misst halt durchgängig so um die 20 Grad.
Also da könnte man sich halt denken:
-
wahrscheinlich steht die nicht draußen
sondern vielleicht doch eher drinnen die
-
Box. Und das ist ein Problem, das man halt
dann z.B. diese Interpolation gar nicht
-
richtig machen kann, weil das dann ja
totaler Quatsch was da rauskommt. Anders
-
ist es in Hamburg, da habe ich auch heute
Mittag noch einmal kurz nachgeschaut, da
-
ist anscheinend mitten in Hamburg ein
Sensor kaputt. Der misst dauernd minus 145
-
Grad Lachen und deswegen kann man diese
Interpolation natürlich auch nicht machen.
-
Genau. Und das wäre dann natürlich auch
ein Ziel, was irgendwie in Zukunft kommen
-
soll, dass man solche Ausreißer erkennt
und dann aus solchen Statistiken natürlich
-
raushält. Genau. Wie geht es weiter mit
dem Projekt? In Zukunft wird's durch die
-
Wido GmbH weiterentwickelt und der Uni im
Rahmen des BMBF Projekts. Und da machen
-
wir an allem weiter, was wir bisher schon
gemacht haben. Also Front- und Backend
-
wird weiter gemacht, die Lehrmaterialen
werden erweitert um weitere Projekte für
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den Bildungsbereich. Die Hardware und
Software, die darauf läuft, wahrscheinlich
-
oder also auch weiterhin verbessern,
weitermachen, neue Sensoren ausprobieren
-
und auch ein Sensor-Wiki erstellen, dass
man ein einheitliches System hat, ne
-
einheitliche Übersicht, von welchen
Sensoren es gibt und welche Abweichungen
-
da entstehen können. Wie gesagt, der
Feinstaubsensor, den wir nutzen, ist
-
relativ anfällig für Luftfeuchtigkeit und
das wir halt so was mit reinschreiben,
-
damit die Nutzer dann noch wissen: ah, da
muss man aufpassen, wenn man sich die
-
Daten anschaut. Nicht das man da irgendwie
falsche Schlüsse daraus zieht. Ziel und
-
Wunsch ist, dass es eher community-driven
läuft, also dass die Weiterentwicklung vor
-
allem der Software auf Open-Source Basis
basiert, dass da irgendwie jeder
-
teilnimmt, der da irgendwie Interesse hat,
und dass das alles unter der
-
Schirmherrschaft einer gGmbH, einer
gemeinnützigen GmbH läuft, damit man da
-
die Weiterentwicklung sichert. Und dazu
dann natürlich auch irgendwie ein
-
selbstständiger Support. Wir haben aktuell
schon ein Discourse-Forum eingerichtet, wo
-
sich dann alle Nutzer registrieren können
und dann auch untereinander Ideen
-
austauschen können und die Fragen von
anderen Nutzern beantworten können.
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Apropro Fragen -- Ich bin mit meinem
Vortrag. Vielen Dank für eure
-
Aufmerksamkeit und ich denke wir haben
noch ein paar Minuten Fragen, wenn noch
-
welche sind, gerne.
-
Applaus
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Herald: Danke Felix! Ja, da sehe ich schon
die erste Frage. Und zwar an alle der
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Hinweis, wenn die Fragen stellen wollt, an
die drei Mikrofone bitte gehen und wir
-
haben wirklich noch ein bisschen Zeit
dafür. Bitte haben wir schon Frage zwei
-
hier im Saal.
Mikrofon 2: Hallo, ich bin Sven vom
-
OpenKnowledge Lab Hannover und wir haben
mit luftdaten.info zusammengearbeitet. Und
-
die grundsätzliche Frage: Hast du
irgendwelche Bedenken, dass jemand die
-
Sensordaten einfach flutet? Also falsche
Daten einfach hochlädt?
-
F: Ja, das könnte auf jeden Fall
passieren. Das wär vielleicht einfach ein
-
worst case -- sollte nicht passieren. Da
sind natürlich aber auch daran, dass uns
-
das auf jeden Fall nicht passiert, was man
da irgendwie Mechanismen einbaut.
-
H: Dann haben wir noch eine Frage aus dem
Internet vom Signal-Angel.
-
Signal: Hallo? Die Frage aus dem Internet
ist zum einen: Kannst du ein Windsensor
-
empfehlen? F: Jetzt direkt das Modell nicht.
Ich hatte damit schon einmal
-
herumgespielt, da gibt's halt verschiedene
verschiedene Arten. Ich habe mit einem
-
gemessen, der hat quasi drei Kabel: einmal
zwei für Strom, und einer gibt nur einen
-
Widerstand zurück. Und da ist es ... es
war nicht so schwierig. Man muss halt den
-
Widerstand in eine Windrichtung umrechnen
und könnte hier die Daten halt nutzen.
-
Aber 'ne Empfehlung hab ich leider nicht.
H: Oh, und noch einmal das Internet.
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S: Ja, und zum zweiten: kann die senseBox
PoE, also Power over Ethernet.
-
F: Ja, das können wir.
S: Super, danke!
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H: Knappe Fragen, knappe Antworten. Dann
haben wir hier am Mikrofon 2 noch eine
-
Frage.
Mikrofon 2: Außer der Motivation der
-
Bildungsarbeit und der wissenschaftlichen
Arbeit -- gibt es dort noch weitergehende
-
Interessen? Also Ich kann mir zum Beispiel
vorstellen, gerade Community, also dass
-
Menschen wissen wollen, wie es ihrer
Umwelt geht. Zum Beispiel, ich wohne in
-
der Nähe eines Flughafens. Es hat ewig
gedauert, bis ein Lautstärkemesspunkt
-
anerkannt wurde und dort überhaupt ein ...
also der muss anerkannt werden. Man kann
-
das nicht einfach selbst machen. Und hier
haben wir eigentlich das gleiche Problem:
-
wir brauchen valide Messdaten, um sie
verwenden zu können in der Öffentlichkeit
-
gegenüber Institutionen und so weiter. Das
heißt also, eigentlich ist da auch ein
-
bisschen Management, also in Abhängigkeit
von den Zielen, aber Management notwendig
-
und auch eben dieses Werkzeug der
Validierung, nich?. Also auch die Geräte
-
selbst müssten ja justiert werden, sag ich
jetzt mal, überprüft werden.
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F: Genau. Also aktuell ist es halt so,
dass jeder einfach seine Station
-
irgendwie, was weiß ich, in den Garten
stellen kann, da jetzt Messdaten sammeln
-
kann. Es ist aber auch aktuell noch ein
Problem, dass wenn man z.B. irgendwie ich
-
sag mal 'nen Baum hat oder so und die
senseBox irgendwie so halb darunter steht.
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Wenn dann die Sonne darüber scheint, sieht
man im Laufe des Tages, dass dann
-
plötzlich die Sonneneinstrahlung
einbricht. Und sowas sollte natürlich
-
verhindert werden. Also wenn man jetzt die
offiziellen Messstationen vom DWD
-
anschaut. Da ist das natürlich nicht der
Fall. Da ist 'ne schöne freie Fläche, die
-
haben 'ne schöne große Kiste, wo zum
Beispiel der Temperatur Sensor drinsteht,
-
wo jetzt keine Verfälschung drin sind. Und
... genau ... da sollte dann auf jeden
-
Fall Rücksicht d'rauf genommen werden.
Andererseits ist es aber ... die Sensoren
-
und die Komponenten, die wir nutzen, sind
natürlich relativ günstig, und deswegen
-
kann man damit schon mal relativ einfach
und schnell einen einfachen Versuchsaufbau
-
aufbauen. Man kann seine ersten Daten da
einfach mal messen, und dann vielleicht,
-
wenn man irgendwie da erste Ergebnisse
hat, dann irgendwie zu offiziellen Stellen
-
geht. Bei dem Flughafen z.B., dass man
dann da vielleicht zum Land oder wo auch
-
immer hingeht ... zur Stadt und da dann
schon mal die Daten vorlegen kann und
-
vielleicht kann da dann
mehr gemacht werden.
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H: Ja, und dann haben an
wir Mikro 3 eine Frage
-
Mkrofon 3: Hallo! Gibt es einen
historischen Hintergrund, warum die
-
MongoDB verwendet wurde und nicht
irgendwie eine time series Datenbank?
-
F: Das nicht unbedingt. Wir haben damit,
wie gesagt, angefangen in einer Bachelor-
-
Arbeit und das war dann die erste
Datenbank, die dann genommen wurde. Das
-
ist halt auch nicht gerade eben
entstanden. Das ist schon vor einigen
-
Jahren. Das sind auch relativ alte
Versionen, die da genommen werden aber
-
irgendwie 'ne InfluxDB oder so wäre zum
Beispiel sinnvoller. Aktuell läuft's halt
-
alles noch auf der Mongo.
H: Ja, haben wir noch eine Frage aus dem
-
Internet? Alle Fragen geklärt. Ein Wunder
mit diesem Internet. Ja, dann möchte ich
-
an dieser Stelle sagen ... schon einmal
noch ... Herzlichen Dank an Felix Erdmann
-
für diesen Talk!
F: Danke.
-
Applaus
36C3 Outro
-
Untertitel erstellt von c3subtitles.de
im Jahr 202?. Mach mit und hilf uns!