GeoAI

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.

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.

Sie haben Interesse an einem Workshop? Senden Sie uns Ihre Anfrage gerne an geoai@conterra.de oder über das untenstehende Formular.

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.

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

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.

Smarte Suche und Archivierung für digitale Dokumente
 

In vielen Fällen liegen wichtige Dokumente wie etwa Baupläne entweder in Papierform oder als eingescannte Datei vor. Je nachdem, wie gut die Benennung oder deren Ablagestruktur ist, lassen sie sich oft nicht gut recherchieren und finden. Bei gewachsenen Ablage-Strukturen kann sich mit der Zeit die Benennung von Dokumenten verändern. Ein Sichten der Daten wird dann für Anwendende enorm zeitaufwändig, insbesondere wenn dies etwa nur noch durch das Öffnen jeder einzelnen Datei möglich ist.

GeoAI hilft!

In der Regel enthalten digitale Dokumente Informationen, die sie sehr gut umschreiben: Überschriften, Ortsangaben, Bearbeiter:innen, Kurzbeschreibungen, Verweise, usw..
Mit FME und GeoAI ist es uns möglich, auch sehr großformatige Dokumente zu durchsuchen, Textelemente zu detektieren und relevante Informationen in einer Datenbank zu hinterlegen. 

Auf diese Weise können wir schnell und automatisiert Ihren Datenbestand für alle Nutzergruppen einfach und zielsicher durchsuchbar machen, selbst wenn noch keine entsprechenden Meta-Daten vorliegen.

Sie haben Interesse am Use Case oder am Service? Kontaktiere Sie uns gerne per E-Mail unter: geoai@conterra.de.
 

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.

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.