GeoAI
Durch die Integration passgenauer KI-Komponenten in Ihre GeoIT-Infrastruktur lassen sich Prozesse optimieren, zielgerichtet Informationen gewinnen und smartere Entscheidungen treffen.
Die GeoAI-Expert:innen von con terra unterstützen Sie dabei – von der Entwicklung erster Projektideen über die Integration der KI in Ihre Prozesse bis hin zum Erfolgsmonitoring.
Artificial Intelligence (AI), bzw. künstliche Intelligenz, wird zunehmend zum entscheidenden Faktor in zukunftsfähigen Infrastrukturen. Gerade im Umgang mit Geodaten kann der Einsatz von künstlicher Intelligenz Arbeitsprozesse wesentlich vereinfachen. Dank unserer langjährigen Erfahrung als GeoIT-Integrator wissen wir, an welchen Stellen GeoAI eingesetzt werden kann, um hochkomplexe Workflows zu optimieren, verborgene Muster aufzudecken oder neue Erkenntnisse zu gewinnen. Für uns ist GeoAI kein Trendwort. Für uns ist es eine Option, Ihre Prozesse wesentlich zu vereinfachen – und zwar dann, wenn es wirklich zielführend ist.
GeoAI von con terra
Unser Leistungsangebot ist individuell und umfassend: Gemeinsam mit Ihnen erarbeiten wir passende Ansätze und Analyseverfahren, wählen Werkzeuge und bestimmen die passenden KI-Maßnahmen, die Ihre Geodatennutzung auf ein neues Level hebt. Von der Erarbeitung erster Projektansätze bis hin zum Erfolgsmonitoring – bei uns kommt GeoAI genau dann zum Einsatz, wenn es Ihnen einen wahren Mehrwert liefert.
Unser Angebot für Sie
Individuelle Bedarfs- und Potenzialanalyse
Entwicklung von Konzepten und Proof of Concepts
Flexible Integration in Ihre Geschäftsprozesse
Monitoring und Support
GeoAI Discovery
KI Wissen von Grund auf: Eine gute Möglichkeit, sich dem Thema KI und Geodaten zu nähern, bietet unser flexibles Workshopangebot GeoAI Discovery. Ziel eines Workshops ist es, die Potenziale von GeoAI kennenzulernen und den eigenen Bedarfen gegenüberzustellen. Von kurzen Brainstormingrunden bis hin zu 2-tägigen Intensivworkshops richtet sich der Umfang und der Inhalt ganz nach Ihrem Bedarf. Dabei gibt es kein Schema F: Durch den Einsatz etablierter UCD-Methoden können wir gezielt auf die Anforderungen und Ausgangssituationen unserer Kunden eingehen und so echte Mehrwerte erzielen.
Setzen Sie auf unsere Erfahrung
Für den Erfolg eines GeoAI-Projektes ist nicht alleine die Auswahl geeigneter KI-Maßnahmen verantwortlich. Vor allem eine umfassende Datenaufbereitung ist entscheidend. Als langjähriger Partner von Safe Software, Hersteller der FME Plattform, gehört ein zuverlässiges Datenmanagement zu unseren Kernkompetenzen. Setzen Sie auf unsere Erfahrung im Bereich der GeoIT-Integration und profitieren Sie von unserer Expertise.
Abb.: Zusammensetzung von GeoAI-Projekten bei con terra
Datenaufbereitung: Wir harmonisieren Ihre Datenquellen und -formate und machen diese für KI-Methoden nutzbar.
AI-Methoden: Von Sprachsteuerung bis hin zu Deep Learning Methoden haben wir unterschiedliche Technologien im Einsatz.
Integration und Betrieb: Als GeoIT-Integrator verfügen wir über langjährige Erfahrung bei der Konzeption passgenauer Lösungen.
Visualisierung und Anwendung: Plattformunabhängig, nutzerfreundlich, individuell – unsere Lösungen richten sich ganz nach Ihrem Bedarf.
Künstliche Intelligenz kann in vielen Bereichen der Datenverarbeitung unterstützend eingesetzt werden. So hilft der Einsatz von Sprachsteuerung dabei, Aufgaben zu optimieren, die freie Hände benötigen. Durch Automatische Bilderkennung werden langwierige Kartierungsaufgaben beschleunigt und mithilfe sogenannter Deep Learning Modelle werden komplexe Beziehungen zwischen Daten aufgedeckt. In unseren Projekten konnten wir Künstliche Intelligenz bereits auf unterschiedliche Weise gewinnbringend einsetzen. Wir unterscheiden dabei vier verschiedene Einsatzmethoden:
Image and Object Recognition
Im Bereich der Bilderkennung können GeoAI-Methoden genutzt werden um z. B. in Luft- oder Satellitenbildern Objekte zu verorten. Ebenso können hierbei Algorithmen genutzt werden um z. B. Zeichnungen automatisiert zu digitalisieren.
Dieses Beispiel zeigt die Möglichkeit, schnell und präzise Potenzialflächen für Solaranlagen auf Dächern zu erkennen und zu klassifizieren. Dies erleichtert und verkürzt den manuellen Anteil der Arbeit enorm
Natural Language Processing
Eine Errungenschaft, die erst durch den Einsatz von AI-Algorithmen ermöglicht wurde, ist die produktive Verarbeitung natürlicher Sprache. Somit ist es unter anderem möglich Apps per Spracheingabe zu steuern oder handschriftliche Texte zu übersetzen und zu analysieren.
Mitarbeiter:innen im Forstbetrieb ist es hierbei möglich, die Aufnahme von Bäumen per Sprache vorzunehmen, um nicht ständig zwischen Meß-Werkzeugen und Aufnahmegerät (z. B. Tablet) wechseln zu müssen. Die Arbeit läuft somit flüssiger ab und die Mitarbeiter:innen werden entlastet.
Data Enhancement
Das weltweit verfügbare Datenvolumen steigt jährlich um Milliarden Terrabyte an. Allerdings enthalten viele dieser Daten Lücken oder schwer erkennbare Fehler. Auch hier kann AI helfen, um schnell und automatisiert die Datenqualität von z. B. Sensordaten zu sichern.
Durch AI-Algorithmen werden so Fehler in Massendaten gesichtet, die in den meisten statistischen Verfahren nicht erkennbar sind. Die Informationen können dann direkt im gewünschten Format exportiert und weiterverarbeitet werden.
Forecasting
Besonders in dynamischen und komplexen Systemen mit hoher Diversität in den Daten, beweisen AI-Algorithmen ihre Stärke. So können z. B. in wetterabhängigen Systemen mit weiteren multiplen Einflussfaktoren, sichere und stabile Prognosen zu lokalen Ereignissen getroffen werden.
Für die Vorhersage von Schädlingspopulationen im Forstbetrieb konnten so bereits im Frühjahr lokalspezifische Warnungen für die Sommermonate ausgestellt werden. Damit kann das Personal gezielter und besser orientiert eingesetzt werden.
Wir beraten Sie gerne!
Mischa Giese