Zum vierten Mal in Folge nahm Alexander Rolwes an der International Conference on Information Visualisation teil, gemeinsam mit Cédric Roussel, der zum zweiten Mal dabei war und Julian Stockemer, für den die Teilnahme an dieser Konferenz eine Premiere war. Rolwes stellte im Rahmen der Konferenz ein Paper vor, das eine KI-gestützte Plattform zur Vorhersage der Parkplatzbelegung in städtischen Gebieten beschreibt – demonstriert am Fallbeispiel Mainz.

Das entwickelte System verarbeitet heterogene Sensordaten, um Parkplatzverfügbarkeiten in Echtzeit zu prognostizieren. Ein zentrales Element bildet ein visuelles Analyse-Dashboard, das Autofahrer:innen bei der Parkplatzsuche unterstützt. Besonderes Augenmerk liegt auf der zielgruppenorientierten Darstellung von Vorhersageunsicherheiten, um Transparenz zu schaffen und das Vertrauen in urbane Prognosesysteme zu stärken.

Eine durchgeführte Nutzerstudie belegt die Wirksamkeit des Ansatzes: Die Kombination aus präzisen Prognosen und intuitiver Visualisierung erleichtert nachweislich den Zugang zu datengetriebenen Entscheidungshilfen.

Neben den Fachvorträgen bot die Konferenz Gelegenheit zu einem intensiven Austausch über zukünftige Kooperationen – unter anderem mit der Regionalleitung Rhein-Main der German Data Science Society (GDS). Die Veranstaltung wurde von der Abteilung Human-Computer Interaction & Visual Analytics der Hochschule Darmstadt ausgerichtet.

Das Paper mit dem Titel “Understanding Machine-Learning-Based Urban Parking Predictions: A Dashboard Approach” von Alexander Rolwes, Cédric Roussel et.al. wird im Herbst in den IEEE Past Conference Proceedings unter der DOI: 10.1109/IV68685.2025.00051 veröffentlicht.