GeoAI

KI-gestützte räumliche Workflows

Erfahren Sie, wie es dank der schnelleren Lösung räumlicher Probleme möglich ist, auf eine resilientere Zukunft hinzuarbeiten.

Satellitenbild einer Landfläche, auf der extrahierte Gebäude in Rot sowie grüner Boden und Bäume zu sehen sind

Definition

Was ist GeoAI?

Geospatial Artificial Intelligence (GeoAI) ist die Integration von Artificial Intelligence, also künstlicher Intelligenz (KI), mit GIS-Daten, -Wissenschaft und -Technologie zur schnelleren Entwicklung eines Verständnisses von Geschäftschancen, Umwelteinflüssen und Betriebsrisiken. Darauf basierende Modernisierungen, beispielsweise die automatisierte Datengenerierung und leicht verständliche räumliche Werkzeuge und Algorithmen, erlauben Organisationen einen bedarfsgerechten Betrieb. 

Aussagekräftige räumliche Daten mit Deep Learning extrahieren

Sparen Sie Zeit, indem Sie die Extraktion, Klassifizierung und Erkennung von Informationen aus Datenquellen, z. B. Bilddaten, Videos, Punktwolken und Texten, automatisieren.

Prädiktive Analysen mit maschinellem Lernen durchführen

Erstellen Sie genauere Modelle, und nutzen Sie räumliche, von Fachleuten entwickelte Algorithmen, um Cluster zu erkennen, Veränderungen zu berechnen, Muster zu ermitteln und Ergebnisse vorherzusagen.

Aerial image of buildings, homes, and green trees along a coastline and blue ocean

Vorhersagen mit Modellen der realen Welt treffen

Auf Grundlage von Luftbilddaten werden Gebäude und Straßen in Grenada extrahiert, um zu bestimmen, welche Teile der Bevölkerung und Infrastruktur erdrutschgefährdet sind.

Mehrwert

Aus welchem Grund ist GeoAI wichtig?

GeoAI erlaubt ganz neue Geschwindigkeiten bei der Extraktion von aussagekräftigen Informationen aus komplexen Datasets und ist dadurch ein wertvolles Hilfsmittel bei der Lösung der dringendsten Probleme unserer Zeit. Komplizierte Muster und Beziehungen in den verschiedensten Arten von Daten, deren Bestand stetig und exponentiell wächst, lassen sich mithilfe von GeoAI aufdecken und verständlich darstellen. Organisationen, die auf GeoAI-Technologie setzen, revolutionieren die Informationsgewinnung aus Daten – dank des Einsatzes von adaptiven Modellen, die sich an stetig wachsende Datenbestände anpassen. 

Die Qualität, Konsistenz und Genauigkeit von Daten verbessern

Nutzen Sie die Möglichkeiten der Automatisierung, um manuelle Datengenerierungs-Workflows zu optimieren und dadurch Effizienzsteigerungen und Kosteneinsparungen zu erzielen.

Schnellere Situational Awareness

Überwachen und analysieren Sie mithilfe von Sensoren und anderen Quellen wie z. B. Videos Ereignisse, Assets und Objekte, um kürzere Reaktionszeiten zu erzielen und proaktiv Entscheidungen zu treffen.

Location Intelligence als Grundlage für die Entscheidungsfindung

Treffen Sie Ihre Entscheidungen datengestützt und unter Kenntnis von realweltlichen Bedingungen. Erzielen Sie durch Erkenntnisse, die aus räumlichen Mustern und präzisen Vorhersagen gewonnen werden, bessere Geschäftsergebnisse.

Aerial image of a landscape that includes a field and hills with green trees, ponds, and roads

Eine nachhaltige Zukunft schaffen

Beugen Sie Ressourcenverschwendungen vor, und verbessern Sie die Standortplanung und -verwaltung, indem Sie das Ressourcenmanagement optimieren und ein Verständnis für die Auswirkungen von Geschäftsentscheidungen auf die Community entwickeln.

Wie wird GeoAI eingesetzt?

GeoAI wird in einer Vielzahl von Branchen für verschiedene Anwendungsfälle eingesetzt, um Herausforderungen zu meistern und Chancen proaktiv zu ergreifen. Informieren Sie sich über die Einsatzmöglichkeiten von GeoAI, darunter zum Steigern von Ernteerträgen, zum Erhöhen der kommunalen Sicherheit, zum Optimieren von Objektinspektionen und zum Verkürzen der Reaktionszeiten von Rettungskräften.

  • Landes- und Kommunalverwaltung

    Mithilfe von Daten, die mit GeoAI gewonnen wurden, erzielen Behörden höhere Geschwindigkeiten bei der Bearbeitung von Bürgeranliegen. Durch den Einsatz von GeoAI sind Behörden in der Lage, die Auswirkungen von Stadtentwicklungsprojekten zu modellieren, sich ein Bild der den Bürger*innen zur Verfügung stehenden Ressourcen zu machen, Vorhersagen zum Verfall von Straßen und Infrastruktur zu treffen und Flächennutzungsänderungen (z. B. Neubauten) kenntlich zu machen. Und dies wiederum erlaubt die Umsetzung proaktiver Maßnahmen.

  • Natürliche Ressourcen

    Als Hilfsmittel bei der automatisierten Erkennung invasiver Arten revolutioniert GeoAI die Präzisionslandwirtschaft. In der Öl- und Gasbranche dient GeoAI zur Überwachung von Assets, da es die automatisierte Extraktion von Gasfackeln, neuen Bohrplätzen und Zugangsstraßen zu Gas- und Ölfeldern ermöglicht. Förster*innen und Grundbesitzer*innen nutzen GeoAI, um Informationen zu Baumvolumen und Baumarten zu gewinnen, ohne dass zeitaufwändige Begehungen nötig sind. 

  • Kartenerstellung und Statistik auf nationaler Ebene

    GeoAI verhilft nationalen Kartografiebehörden zu besserer Reaktionsfähigkeit, höherer Produktivität und schnellerer Produktlieferung. Automatisierungen versetzen Kartografiebehörden in die Lage, interne Kapazitäten und Produktions-Workflows bedarfsgerecht anzupassen. So kann das geographische Informationssystem (GIS) eines Landes innerhalb weniger Stunden aktualisiert werden – was zuvor Tage oder gar Monate dauerte.

  • Militär und Nachrichtendienst

    GeoAI beschleunigt die Extraktion von Informationen, die Erkennung von Mustern und die Ermittlung von Veränderungen in Big Data. Die automatisierte Analyse von Ereignis- und Objektinformationen, Überwachungsvideos und Fernerkundungsdaten ist für Nachrichtendienste ein wichtiges Hilfsmittel bei der aktivitätsbasierten Aufklärungsarbeit.

  • Öffentliche Sicherheit

    Durch seine Einsatzmöglichkeiten für Rettungsdienste sowie den Unfall- und Katastrophenschutz erhöht GeoAI die öffentliche Sicherheit. Vorhersagen zur Unfallwahrscheinlichkeit und verkürzte Reaktionszeiten der Rettungskräfte gewährleisten eine höhere Bürgersicherheit. Bei der Einsatzplanung von Notfallteams lassen sich beschädigte Infrastrukturen und befahrbare Straßen schnell voneinander unterscheiden.

  • Versicherungen

    Unterstützt durch GeoAI können sich Versicherungsgesellschaften innerhalb von Stunden anstelle von Tagen ein Bild des Schadensausmaßes machen, was eine schnellere Bearbeitung von Schadensansprüchen und effizientere Hilfeleistungen für Versicherungsnehmer*innen erlaubt. Mittels Bilddaten und GeoAI können Schäden, von denen Versicherungsnehmer*innen betroffen sind, identifiziert und klassifiziert werden. Auf dieser Datengrundlage können Versicherungsunternehmen schnelle Unterstützung für Versicherte bieten.

  • Architektur/Ingenieurwesen/Bauwesen

    Durch die Möglichkeit, Informationen aus Bilddaten zu extrahieren und daraus einen digitalen Zwilling zu erstellen, eröffnet GeoAI der Architektur-, Ingenieur- und Baubranche (Architecture/Engineering/Construction, AEC) ganz neue Wege. Eine solche Datengrundlage versetzt Entscheidungsträger*innen in die Lage, das Projektmanagement zu optimieren, potenzielle Risiken zu identifizieren und die Bauperformance zu steigern. Architekturbüros wiederum können so energieeffiziente Gebäude entwerfen.

  • Business

    GeoAI beschleunigt intelligente Unternehmensentscheidungen und bietet dabei Erkenntnisse und Vorhersagen, die der Motor für eine bessere Marktplanung, Standortauswahl, Lieferketteneffizienz und Information der Kunden sind. Mit diesen Erkenntnissen kann ein Unternehmen auf Kundenverhalten reagieren und auf der Grundlage von Mustern und Vorhersageanalysen der Markteigenschaften bestimmen, ob ein neues Marktgebiet praktikabel ist.

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Ein großes, grünes Feld mit Reihen von silberfarbenen, rechteckigen Solarkollektoren

GeoAI für gute Zwecke

Durch die zeitnahe Gewinnung genauer Informationen hat GeoAI das Potenzial, für positive Veränderungen in den verschiedensten Gesellschaftsbereichen und für das Gemeinwohl eingesetzt zu werden. Informieren Sie sich über die Fortschritte, die mit GeoAI in Bereichen wie dem Gesundheitswesen und dem Naturschutz bereits erzielt wurden.

Berichte aus der Praxis lesen

Erste Schritte mit Esri

Schnellere Gewinnung von Erkenntnissen

Kombinieren Sie die weltweit leistungsstärkste GIS- und Location-Intelligence-Software mit KI, um von deren Potenzial und Skalierbarkeit zu profitieren. Dank langjähriger Expertise bietet Ihnen Esri eine zuverlässige Lösung für die Extraktion aussagekräftiger Informationen aus Big Data. Sie macht umfangreiche Mengen an Trainingsdaten, große Rechenressourcen und umfassende Kenntnisse im Bereich der KI überflüssig. Entscheiden Sie sich für ein Esri Produkt, um Ihre Herangehensweise an die Lösung räumlicher Probleme zu modernisieren und skalierbar zu machen.

DER EINSTIEG

Sie müssen das Rad nicht neu erfinden

Der Einsatz von GeoAI erscheint zunächst höchst komplex. Greifen Sie daher auf vortrainierte Deep-Learning-Modelle und räumliche, von GIS-Fachleuten entwickelte Machine-Learning-Werkzeuge zurück. Dank unserer vortrainierten Deep-Learning-Modelle sind Benutzer*innen jeder Kenntnisstufe in der Lage, Extraktions-, Klassifizierungs-, Erkennungs- und Problemlösevorgänge am aktuellen Datenbestand auszuführen – Trainingsdaten sind nicht erforderlich. Unsere Machine-Learning-Werkzeuge wiederum bilden den Einstieg in die Verwendung bedienoberflächenbasierter Werkzeuge, wobei datengestützte Standardeinstellungen als Orientierungshilfe dienen.

Vortrainierte Modelle erkunden
Vorhersagen mit ArcGIS treffen
Satellitenbild eines Gebäude-Clusters, in dem einige Gebäude rote Umrisslinien aufweisen

ANFORDERUNGSBASIERTE OPTIMIERUNG

Modelle auf genau Ihre Anforderungen zuschneiden

Mit vortrainierten Modellen als Ausgangspunkt können Sie sich komplett auf die Feinabstimmung und Optimierung konzentrieren. Passen Sie unsere Deep-Learning-Modelle und Machine-Learning-Algorithmen für Ihre Parameter und die gewünschte Genauigkeit an. Die erweiterten Einstellungen bieten Ihnen dabei volle Flexibilität.

Vorgehensweise zum Optimieren von Modellen
Fahrzeuge auf einer vierspurigen Autobahn, wobei ein großer roter Sattelzug von einem grünen Rahmen umgeben ist

BENUTZERDEFINIERTE MODELLE ERSTELLEN

Integration von Open-Source-Paketen

Sie haben die Möglichkeit, eigene bewährte Methoden mit Esri Produkten und Open-Source-Modellen zu kombinieren. Machen Sie unkompliziert Gebrauch von gängigen Modellen aus Bibliotheken wie Timm, MMDetection und MMSegmentation. Nutzen Sie die integrierten Verbindungen zu R- und Python-Bibliotheken, um Lücken in benutzerdefinierten Modellen zu schließen.

Verfügbare Modelle erkunden
Mehrfarbiges Luftbild in Blau, Grün, Rot und Rosa zur Identifizierung von Grundstücksparzellen

Weiterführende Quellen

Machen Sie sich eingehender mit räumlichen Analysen, Spatial Data Science und der Arbeit mit Fernerkundungsdaten in ArcGIS vertraut.

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