Mehr Wert aus Daten: Data Science im Lärmschutz und Tiefbau

Was ist Data Science

Data Science ist mehr als nur Statistik. Es ist ein interdisziplinärer Ansatz, um aus Rohdaten verwertbares Wissen zu gewinnen. Das gelingt mit einem Mix aus mathematischen Methoden, Programmierung und Fachexpertise. Ziel ist es, Muster zu erkennen, Entwicklungen zu prognostizieren oder Entscheidungsprozesse zu automatisieren – kurz: Daten so zu nutzen, dass sie zu besseren Lösungen führen.

Datenbasierte Lösungen im Lärmschutz und Tiefbau

Im Bereich Lärmschutz helfen datengetriebene Modelle etwa, die Wirkung von Schallschutzmassnahmen präziser zu planen. Mit Zeitreihenanalysen lassen sich Pegelverläufe über längere Zeiträume untersuchen – und so gezielt Zeitfenster mit überhöhten Werten identifizieren. Auch die Prognose zukünftiger Lärmbelastungen wird durch Machine-Learning-Modelle realistischer.

Ein konkretes Beispiel: Quietpave-check.ch – ein von G+P entwickeltes Tool zur KI-basierten Analyse für die optimale Wahl lärmarmer Strassenbeläge. Dabei wird die akustische Belagsgüte anhand lokaler Gegebenheiten wie Verkehrsaufkommen, Umgebung, Höhenlage und Klima vorhergesagt – samt Kosten-Nutzen-Betrachtung.

Im Tiefbau ermöglichen Sensoren oder Bildquellen die laufende Erfassung von Zuständen – und Data Science hilft, diese zu analysieren:

• Mit automatisierter Klassierung von Verkehrszählungen aus Videomaterial lassen sich Fahrzeugtypen, Frequenzen und Muster erkennen – in Echtzeit und mit hoher Genauigkeit.
• Auch Züge können automatisiert klassiert werden: inklusive Erkennung des Zugtyps sowie der Berechnung von Länge und Geschwindigkeit – rein anhand von Videos.
• Im geotechnischen Bereich nutzen wir Bilderkennung zur Klassierung von Gesteinen – effizienter und objektiver als manuelle Verfahren.

Und selbst Strassenbeläge lassen sich heute anhand von Fotos automatisch typisieren – eine wertvolle Grundlage für Planung, Zustandserfassung und Wartung.

Unsere Toolbox: Methoden für datenbasierte Projekte

Für unsere Analysen greifen wir auf ein breites Repertoire bewährter Verfahren zurück:

• Zeitreihenanalyse: Erkennen von Trends, Mustern und Saisonalitäten in Messdaten.
• Clustering & Segmentierung: Gruppierung ähnlicher Datenpunkte zur Mustererkennung oder Typisierung.
• Regressions- und Klassifikationsmodelle: Vorhersage numerischer Werte oder Kategorien, z. B. Lärmbelastung, Belagszustand oder Gesteinstyp.
• Anomalie-Detektion: Automatisches Erkennen von Ausreissern oder untypischem Verhalten in Systemen.

Unsere Stärke liegt in der Kombination dieser Methoden mit tiefem Fachwissen in Lärmschutz und Tiefbau – und in der Fähigkeit, auch komplexe Datensätze sinnvoll zu verknüpfen und verständlich auszuwerten.

Daten nutzen statt sammeln: Wir unterstützen Sie dabei

Sie haben Daten – aber (noch) keine Strategie, sie zu nutzen? Gemeinsam identifizieren wir Potenziale, analysieren bestehende Quellen und zeigen, wie Sie datenbasierte Prozesse in Ihre Arbeit integrieren können. Von der Datenaufbereitung über die Modellentwicklung bis zur Umsetzung in konkrete Werkzeuge:

Wir helfen Ihnen, aus Daten fundierte Entscheidungen zu machen.