Ermöglicht passende Visualisierung von hochdimensionalen Daten Innovation?

Im Rahmen der Innovationsprojekte „Wagenauslastung in Echtzeit“ und „Analyse der Verspätungsminuten“ bei der SBB-Informatik wurde die freien Programmiersprache „R“ für statistische Berechnungen und Grafiken eingesetzt. Die hochdimensionalen Daten mussten verständlich dargestellt werden, damit neue Erkenntnisse aus den Daten gelesen werden konnte. Der Weg von den Rohdaten bis zur Anwendung/Analyse kann sehr komplex sein und bedarf eines grossen Verständnisses von den Daten. Da stellt sich sehr oft das Problem, dass das Verständnis geschaffen werden muss. – Wir möchten unsere Arbeitsweise kurz erläutern, und wie wir pragmatisch unseren Wissenshorizont stetig erweitern, um so neue Innovative Ideen auszuprobieren.

Adrian Egli

  • Studium der Informatik an der ETH Zurich (Abschluss 2006)
  • Verschiedenste Projekte im Bereich der Innovativen für 3D Visualisierung (3D City mit PIXXIM SA, Marseille), (Registration von 3D Knochenmodelle: Universitätsspital Zürich/Basel)
  • Während 6 Jahre für Siemens AG, (Erlangen) tätig in der Innovationsabteilung für Mobile Röntgengeräte als Bildverarbeitungs- und Visualisation-Experte (2007 – 2013) in div. Forschungsprojekte innvolviert.

Kerngebiet: 2D/3D Bildregistration u.a. Objekterkennung, Analysen von Bilddaten/Röntgenbildern

  • Seit 2013 bei den Schweizerischen Bundesbahnen, SBB AG tätig. Aktuell als Innovationsingenieur in der SBB Informatik Abteilung: Plattform der Forschung und Innovation tätig.