Über PISTIS

PISTIS (Promoting and Incentivising Federated, Trusted, and Fair Sharing and Trading of Interoperable Data Assets) ist ein Horizon-Europe-Projekt, das von der Europäischen Kommission gefördert wird. Seine Mission ist es, vertrauenswürdiges, faires und interoperables Datenteilen über Sektorgrenzen hinweg zu fördern. Zu diesem Zweck entwickelt das Projekt eine Referenzplattform für das Teilen, Handeln und Monetarisieren proprietärer Unternehmensdaten – mit dem Ziel, einen sicheren und kontrollierten Austausch zu gewährleisten und gleichzeitig den Wert datengetriebener Intelligenz zu erschließen.

Ziele des Meetings

Das Meeting bot den Partnern die Gelegenheit, am ersten Tag die PISTIS-Beta-Plattform gemeinsam mit den drei Demonstrator-Hubs – Mobilität und Stadtplanung, Energie und Automobil – vorzustellen. Der zweite Tag war technischen Diskussionen gewidmet, die mehrere zentrale Entwicklungen behandelten: Datenqualitätsbewertung, GDPR-Checker, FAIR-Datenbewertungsdienste, IAM- und eIDAS-Integration, On-/Off-Platform-Inspector (mit Schwerpunkt auf „Off-Platform“-Fähigkeiten), Distributed Query Engine, NFT-Funktionalitäten, Verschlüsselungs-/Entschlüsselungs-Engine, durchsuchbare Verschlüsselung sowie Verbesserungen der Katalog-GUI.

Neben dem technischen Austausch umfasste die Agenda auch eine Überprüfung des Gesamtprojektstatus, Fortschrittsberichte der Demonstrator-Partner, Erfahrungen aus der Evaluation der Alpha-Version und die Lösung offener Punkte, die Planung kommender Kommunikations- und Verbreitungsaktivitäten, Aktualisierungen der Verwertungsstrategie, die Klärung der Verantwortlichkeiten und Beiträge der Partner sowie zentrale Aufgaben des Projektmanagements.

Die Rolle von VIRTUAL VEHICLE in PISTIS

Innerhalb von PISTIS ist VIRTUAL VEHICLE für eine der drei Demonstrator-Anwendungen verantwortlich: den Automotive-Demonstrator. Dieser Demonstrator integriert Daten aus mehreren Quellen – wie Fahrzeugdaten von Projektpartner Caruso Dataplace und Wetterdaten von Projektpartner UBIMET – um ein cloudbasiertes Gefahrenwarnsystem für Fahrer zu ermöglichen.

Durch die Analyse der Fahrzeugposition, Geschwindigkeit und Nähe zu Risikosituationen – wie Unfällen, widrigen Wetterbedingungen, häufigen Bremszonen oder Unfall-Hotspots – liefert das System zeitnahe und kontextbezogene Warnungen. Das übergeordnete Ziel ist es, das Bewusstsein der Fahrer zu stärken und die Verkehrssicherheit durch datengetriebene Intelligenz zu verbessern.