GEOAI & Mobility
Mit hoch modernen KI-Lösungen neue Potenziale von Geodaten erschließen
Unsere KI-Experten mit Schwerpunkt Geodaten unterstützen Sie bei der Umsetzung Ihrer individuellen Projekte im Geobereich. Mit fundiertem Fachwissen und modernster Technologie entwickeln wir passgenaue Lösungen für Ihre Anforderungen.
Dabei gliedern wir unsere Expertise in drei zentrale Bereiche:
Wieso Supper & Supper für Ihr GeoAI Projekt?
Tiefes Branchenwissen
Unsere KI-Experten verfügen über fundiertes Wissen und langjährige Erfahrung im Geodatenbereich. Dieses Know-how kombinieren wir gezielt mit modernster KI-Expertise.
Spezialisierung auf Geodaten
Unser Team ist hochspezialisiert auf 2D-, 3D- und Mobilitätsdaten. Dank langjähriger Projekterfahrung übernehmen wir Projekte vollständig oder unterstützen als ausgelagerte Werkbank.
Strategische Beratung
Mit Erfahrung aus Projekten in Konzernen, KMUs und der öffentlichen Hand setzen wir unterschiedliche Anforderungen effizient um.
Projektmanagement
Wir garantieren klare Kommunikation, regelmäßige Updates und maximale Transparenz – von der Planung bis zur Umsetzung.
Was ist GeoAI?
Geospatial Artificial Intelligence (GeoAI) kombiniert künstliche Intelligenz mit Geodaten, um räumliche Zusammenhänge zu analysieren und neue Erkenntnisse zu gewinnen. Der Schwerpunkt liegt auf der Verarbeitung und Interpretation geografischer Informationen wie 3D-Modellen, Karten und Satellitendaten. Durch die KI-Methoden können beispielsweise komplexe Muster in Mobilitäts- und Verkehrsdaten erkannt, Umweltveränderungen modelliert oder 2D- und 3D-Daten effizienter analysiert werden.
Mit GeoAI werden geografische Daten nicht nur visualisiert, sondern auch intelligent interpretiert – das schafft Mehrwert in Bereichen wie Klimaschutz, Infrastrukturmanagement und Mobilität. Unternehmen profitieren von effizienteren Prozessen, besseren Entscheidungsgrundlagen und innovativen Lösungsansätzen.
Wo liegt der Mehrwert
von KI im Geo-Bereich?
Der Einsatz von künstlicher Intelligenz im Geo-Bereich eröffnet völlig neue Möglichkeiten, Geodaten effizient und präzise zu nutzen. KI kann große Mengen an 2D- und 3D-Daten schnell analysieren, komplexe Muster erkennen und Prognosen erstellen, die manuell nicht erreichbar wären. Dadurch werden Entscheidungsprozesse beschleunigt und fundierter gestaltet. Besonders in der Verkehrsplanung,
Umweltüberwachung und Stadtentwicklung schafft KI deutliche Mehrwerte: Optimierte Verkehrsflüsse, frühzeitige Erkennung von Risiken und nachhaltige Ressourcennutzung.
Unternehmen und Organisationen profitieren von automatisierten Analysen, verbesserter Genauigkeit und innovativen Lösungsansätzen, die helfen, Herausforderungen effizient zu meistern. Mit KI im Geo-Bereich können Daten nicht nur visualisiert, sondern auch in praktischen, umsetzbaren Erkenntnissen übersetzt werden – ein entscheidender Vorteil in einer datengetriebenen Welt.
KI auf 3D-Daten
Was bedeutet KI auf 3D-Daten?
Mit KI auf 3D-Daten meinen wir die Verarbeitung und Analyse komplexer dreidimensionaler Datensätze, wie sie in Punktwolken, 3D-Modellen und anderen räumlichen Informationen vorkommen. Diese Daten bieten wertvolle Einblicke, die durch den Einsatz künstlicher Intelligenz effizient und präzise genutzt werden können.
Was machen wir dazu?
Unser Team ist besonders auf die Analyse von Punktwolken spezialisiert. Mit unserer Plattform Pointly.ai setzen wir modernste KI-Technologien ein, um diese komplexen Datensätze zu klassifizieren, zu strukturieren und auszuwerten. Dies ermöglicht eine schnelle und skalierbare Verarbeitung, die auf unterschiedlichste Branchen und Anwendungen zugeschnitten ist.
Beispielhafte Anwendungsfälle:
- Stadtplanung: Detaillierte Analyse und automatische Klassifizierung von Punktwolken, um urbane Strukturen zu kategorisieren, optimieren und mögliche Planungsfehler frühzeitig zu erkennen.
- Infrastrukturmanagement: Kartierung und Analyse von Straßen, Schieneninfrastruktur und Stromtrassen
- Zustandserfassung: Überwachung und Instandhaltung von Bauwerken wie Brücken oder Tunnel.
- Landwirtschaft: Nutzung von 3D-Daten zur präzisen Vermessung und Klassifizierung von landwirtschaftlichen Flächen.
- Forstwirtschaft: Klassifikation von Baumarten sowie Monitoring von Waldgebieten.
- Immobilienwirtschaft: Unterstützung bei der Erstellung hochpräziser 3D-Modelle für Bauprojekte oder Immobilienbewertungen.
KI auf 2D-Daten
Was bedeutet KI auf 2D-Daten?
KI auf 2D-Daten bezieht sich auf die Verarbeitung und Analyse von zweidimensionalen Datenquellen wie Satellitenbildern, Karten und geographischen Rasterdaten. Diese Informationen sind essenziell, um räumliche Muster und Zusammenhänge sichtbar zu machen und datengetriebene Entscheidungen zu treffen.
Was machen wir dazu?
Unser Fokus liegt auf der intelligenten Auswertung und Interpretation von 2D-Daten. Mit unseren KI-Algorithmen automatisieren wir die Analyseprozesse und ermöglichen es, relevante Informationen effizient aus großen Datenmengen zu extrahieren. Dabei nutzen wir fortschrittliche Technologien zur Bild- und Mustererkennung sowie zur Datenklassifikation.
Beispielhafte Anwendungsfälle:
- Verkehrsmanagement: Identifikation von Verkehrsströmen und Engpässen in urbanen Gebieten.
- Stadtplanung: Optimierung von Verkehrswegen, Flächennutzungen und Verkehrsschilderkatastern.
- Klimaforschung: Analyse von Satellitendaten zur Überwachung von Umweltveränderungen.
- Agrarwirtschaft: Erkennung von Anbauflächen und Monitoring der Bodengesundheit.
- Katastrophenschutz: Früherkennung und Risikobewertung bei Naturkatastrophen wie Überschwemmungen.
- Infrastrukturmanagement: Präzise Überwachung und Zustandserfassung von Bauwerken wie Brücken oder Tunneln.
- Planung erneuerbarer Energien: Optimierung von Standorten für Solarfelder und Windkraftanlagen.
Mobilitäts- und Geodaten
Was bedeutet KI auf Mobilitätsdaten?
KI auf Mobilitätsdaten umfasst die Analyse dynamischer Datenquellen wie GPS-Daten, Sensordaten aus Fahrzeugen oder Verkehrsflussdaten. Diese Informationen ermöglichen es, Mobilitätsmuster zu erkennen, Verkehrsströme zu optimieren und datengetriebene Lösungen für moderne Mobilitätskonzepte zu entwickeln.
Was machen wir dazu?
Wir verarbeiten und analysieren Mobilitätsdaten aus Fahrzeugen, Sensoren und Infrastrukturquellen, um aussagekräftige Erkenntnisse zu gewinnen. Mit KI-gestützten Modellen identifizieren wir Engpässe, optimieren Verkehrsströme und entwickeln innovative Lösungen für eine nachhaltige und effiziente Mobilität.
Beispielhafte Anwendungsfälle:
- Fahrzeugsensordaten: Nutzung von Echtzeitdaten aus Fahrzeugen zur Verkehrsüberwachung und -steuerung.
- Smart City-Integration: Verknüpfung von Mobilitätsdaten mit anderen städtischen Datenquellen für eine smartere Verkehrsplanung.
- GPS-Datenanalyse: Erkennung von Bewegungsmustern und Optimierung von Routen.
- Flottenmanagement: Verbesserung der Effizienz und Reduzierung von Leerkilometern in Logistik und Transport.
- Verkehrsflussoptimierung: Analyse von Daten zur Reduzierung von Staus und Optimierung von Ampelschaltungen.
GEO AI Use Cases – Data Science in der Anwendung
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