Klassifizierungsplattform für Punktwolken und individuelle 3D-KI-Services
Die meisten Daten – von Finanztransaktionen und Social-Media-Beiträgen bis hin zu Wetterdaten und Satellitenbildern – haben eine räumliche Komponente. Viele reale Probleme basieren auf einem spezifischen geografischen Kontext. Supper & Suppers Geo AI verbindet das Potenzial von Standorten und räumlichen Verbindungen zu hochmodernen KI-Lösungen.
Zu diesem Zweck werden maßgeschneiderte KI-Lösungen aus den neuesten Entwicklungen in den Bereichen neuronale Netze und maschinelles Lernen entwickelt. Dazu gehören Aufgaben wie automatische Bilderkennung und Segmentierung von Drohnen- oder Satellitenbildern, Raum-Zeit-Analysen sowie Vorhersagen auf Basis georeferenzierter Sensordaten, wie z.B. Objekterkennung und Segmentierung von 3D-Punktwolken.
Aus einer dieser Lösungen hat Supper & Supper nun ein Spin-off namens Pointly gegründet – und damit eine technische Idee in ein erfolgreiches Startup verwandelt. Pointly ist auf 3D-Punktwolkenlösungen spezialisiert und bietet eine Punktwolken-Klassifizierungsplattform für schnelle und einfach nutzbare Trainingsdatengenerierung.
Ergänzend zur Klassifizierungsplattform bietet Pointly Services rund um die 3D-Punktwolkenanalyse an. Kunden erhalten maßgeschneiderte Lösungen mit vollständigem Support, vom Proof of Concept bis hin zu hochskalierbaren Anwendungen. Darüber hinaus können sie von der langjährigen Expertise des Supper & Supper Data-Science-Teams profitieren, da die beiden Unternehmen in engem Kontakt bleiben.
Die Idee für Pointly entstand auf einer Geomesse, als Stefanie Supper (Gründerin und Geschäftsführerin von Supper & Supper und Pointly) die vielen beeindruckenden Punktwolken sah, die Unternehmen an ihren Ständen präsentierten. Da ihr Unternehmen bereits eine Vielzahl von KI-Anwendungsfällen für 2D-Daten umgesetzt hatte, kam ihr der Gedanke: „Kann KI nicht auch auf 3D-Daten angewendet werden?"
Sie diskutierte diese Idee mit ihrem Team und sie stellten fest: Punktwolken benötigen eine Analyse, um wertvolle Informationen über enthaltene Objekte und räumliche Eigenschaften bereitzustellen. Fortschritte in neuronalen Netzwerkarchitekturen ermöglichen es, 3D-Daten direkt zu verarbeiten und die analytischen Fähigkeiten des Deep Learnings mit dem Informationsreichtum von 3D-Punktwolken zu verbinden.
Förderung der Entwicklung von Pointlys Klassifizierungsverfahren durch das BMWi
Die Entwicklung von Pointlys Kernklassifizierungsverfahren wurde durch das Bundesministerium für Wirtschaft und Energie (BMWi) im Rahmen des ZIM (Zentrales Innovationsprogramm Mittelstand) unterstützt. Diese Förderung ermöglichte die Erforschung und Entwicklung neuartiger Deep-Learning-Ansätze für die 3D-Punktwolkenklassifizierung, die die technische Grundlage der Pointly-Plattform bilden.
Eckpfeiler des professionellen Deployments des SaaS Pointly
Die Pointly-SaaS-Plattform vereint mehrere wichtige technische Fähigkeiten:
- Automatisierte Klassifizierung von 3D-Punktwolken mit Deep-Learning-Modellen, die auf domänenspezifischen Datensätzen trainiert wurden
- Trainingsdatengenerierungs-Tools, die es Kunden ermöglichen, ihre eigenen Punktwolkendaten effizient zu annotieren und zu beschriften
- Skalierbares Cloud-Processing, das große Punktwolken-Datensätze von LiDAR-Scannern, Drohnen und mobilen Mapping-Systemen verarbeitet
- API-Integration für nahtlose Anbindung an bestehende GIS- und Datenverarbeitungs-Workflows
Besuchen Sie pointly.ai, um mehr über die Plattform zu erfahren und eine Demo anzufordern.
