Auch jenseits von ChatGPT zieht das Thema KI in unseren Berufsalltag ein
Angesichts dieser Überschrift mögen Sie meinen, GIS und KI sind immer noch zwei verschiedene Elemente im IT-Kosmos, aber weit gefehlt. Betrachtet man die Branchenblätter aufmerksam wird man immer wieder mal auf den Begriff Geo-KI stoßen.
Geo-KI bildet die Brücke zwischen KI und GIS. Die KI nutzt hier zusätzlich zum originären Funktionsspektrum räumliche Operatoren für die Auswertung von Massendaten – seien es Maschinendaten, Lastprofile oder Luftbilder.
In einem sich so radikal ändernden Arbeitsumfeld, wie wir es aktuell erleben, sind wir mehr denn je gezwungen, die uns zur Verfügung stehenden technischen Möglichkeiten auszunutzen, um die anstehenden Aufgaben zu realisieren. Eigene personelle Ressourcen aufzubauen, scheitert in der Regel an nicht vorhandenen Fachkräften. Selbst die Option, externe Dienstleistungen kurzfristig zu integrieren, zeigt, dass im Ingenieur- und IT-Umfeld der Partner die gleichen Ressourcenengpässe auftreten.
Davon unberührt bleiben allerdings Aufgaben, die sich in unserem Arbeitsumfeld sammeln. Sich ständig ändernde vorhandene Anforderungen treffen auf neue Anforderungen, durch den Gesetzgeber, durch Regulierungsbehörden, die Energiewende oder den Datenhunger anderer IT-Verfahren. Gefühlt steht immer weniger Zeit für die Bereitstellung von Entscheidungsgrundlagen zur Verfügung – jedenfalls auf die Art und Weise wie wir es in der Vergangenheit umgesetzt haben.
Spätestens hier müssen wir uns fragen, ob in das GIS integrierte KI-Lösungen Abhilfe schaffen können. Wir sind davon überzeugt und möchten Ihnen darum unseren Partner vorstellen:
Die deeeper.technology GmbH aus Rostock nutzt eine eigenentwickelte künstliche Intelligenz zur Auswertung von Luftbildern (Digitalen Orthophotos). Das Unternehmen erzeugt damit vollautomatisch Geodaten für Behörden, öffentliche Unternehmen und die freie Wirtschaft. Zu ihren Kunden zählen unter anderem Landesämter, Energieversorger, Netzbetreiber und Beratungshäuser.
Neben der automatischen Klassifizierung der Landbedeckung bietet das Produkt Photovoltaik-Ertragspotential einen einmaligen Informationsgehalt.
Jede einzelne Dachfläche wird auf die Anzahl von verbaubaren Modulen, die Ausrichtung, Neigung und ihre Verschattung analysiert und die Ertragsinformationen gebrauchsfertig für die Netzausbauplanung sowie die Lastprognose von Betriebsmitteln bereitgestellt.
Die innovative Technologie ermöglicht eine flächendeckende Bereitstellung ohne zusätzliche Informationen, wie 3D-Modelle aus LIDAR, und ist daher besonders kosteneffektiv. Eine Übersicht der Mehrwerte und Anwendungsfälle gegenüber herkömmlichen Daten finden Sie unter solar.deeeper-technology.de.
Die Möglichkeiten und Anwendungen von künstlicher Intelligenz sind aktuell sehr präsent in den Medien, der Wirtschaft und der Politik. Mitgründer und Geschäftsführer Joshua Becker schätzt die Entwicklung als große Chance ein, um den Herausforderungen der Zukunft zu begegnen:
Für fundierte Entscheidungen für den Netzaus- und -umbau im Rahmen der Energiewende bedarf es schneller Massendatenanalysen und deren räumlicher Interpretation. An der Integration von Geo-KI kommen wir nicht vorbei!
Die einfachste Möglichkeit, die neue Form über Internet-Services direkt in das GIS zu integrieren, besteht dort, wo diese Lösungen die OGC-API unterstützen.
Sie werden sich fragen: Wie soll man sich dies vorstellen? Mit Smallworld 5 und der OGC-API, die zukünftig als neuer SOM zur Verfügung stehen wird, kann man Bilder und Fachdaten georeferenziert in das Hauptgrafikfenster von Smallworld integrieren und mit eigenen Netzdaten analysieren.
In unseren Webpräsentationen nehmen wir das Thema auf. Wenn Sie daran Interesse haben, melden Sie sich bitte: