Wo AI auf Geoinformatik trifft.
Wir entwickeln KI-Tools und Pipelines für Geodaten — wissenschaftlich fundiert, produktionsreif. Seit 2018.
Unsere Expertise
Unsere Forschungsexpertise in GeoAI, Datenwissenschaft und KI-Engineering bildet die Grundlage für Lösungen, die über klassisches GIS hinausgehen. Wir lösen standortbasierte Herausforderungen, an denen herkömmliche GIS-Workflows scheitern — von Klimarisiko-Analysen über sichere KI-Frameworks bis zu intelligenten räumlichen Agenten.
Seit 2018 entwickeln wir Machine-Learning- und Deep-Learning-Verfahren für Geodaten. Unter anderem haben wir für ein Max-Planck- und ein Helmholtz-Institut eine ML-Anwendung zur automatisierten wissenschaftlichen Datenauswertung entwickelt, die bereits als Open Source verfügbar ist. Für die GEO DATA GmbH haben wir eine End-to-End-Pipeline zur Baugraben-Segmentierung auf Azure produktiv gestellt — ausgerichtet am EU-AI-Act.
Am Anfang steht die Frage nach dem richtigen Anwendungsfall und der passenden Architektur. Unsere KI-Architektur-Evaluierung macht daraus ein definiertes Ergebnis. Ergänzend geben wir unser Wissen in kompakten Trainings & Workshops weiter — vom Executive Briefing bis zum Hands-on für Fachteams.
Geodatenanalyse
Wir analysieren Ihre Standortdaten durch:
- Moderne GIS-Analysen und räumliche Statistik zur Netzwerkanalyse, Hotspot-Erkennung und Risikobewertung kritischer Infrastrukturen.
- Hochauflösende Satelliten- und Luftbildauswertung zur automatischen Veränderungserkennung und Umweltüberwachung mit modernster Bildverarbeitungstechnologie.
- Individuelle Web-Kartenlösungen und interaktive Dashboards, die Fachexperten direkten Zugriff auf entscheidungsrelevante Daten bieten.
Unsere Workflows verkürzen den Weg von Rohdaten zu aussagekräftigen Klimarisiko-Bewertungen.
Machine Learning & KI
Mit unserer Data-Science-Expertise entwickeln wir domänenspezifische KI für georäumliche Herausforderungen — mit integrierter Sicherheit:
- Prädiktive Modellierung und Mustererkennung für geomorphologische, hydrologische und biodiversitätsbezogene Analysen sowie Emissionsprognosen und anthropogene Veränderungsprozesse basierend auf Deep-Learning- und GeoAI-Methoden.
- Computer-Vision-Verfahren für Segmentierung, Objekterkennung und Rekonstruktion von fotografischen und multispektralen Bildaufnahmen.
- Geo-NLP und räumliche KI-Agenten ermöglichen Anwendern die sprachliche Abfrage räumlicher Daten sowie die Orchestrierung komplexer Multi-Agenten-Entscheidungsprozesse.
Jedes entwickelte Modell durchläuft unsere Secure-AI-Checkliste – umfassend Erklärbarkeit, Bias-Audits und adversarielle Härtung – entwickelt in Konformität mit den JRC-Leitlinien der Europäischen Kommission zu harmonisierten AI-Act-Standards, den Sicherheitsspezifikationen der ETSI TC-SAI sowie den unabhängigen Sicherheitsempfehlungen des Future of Life Institute.
Data Engineering
Robuste Datenpipelines sind das Rückgrat jeder GeoAI-Lösung. Wir entwerfen cloud-native Architekturen, die unter anderem:
- Terabyte-große georäumliche Daten von Sensoren, Satelliten und Open-Data-Portalen aufnehmen, bereinigen und harmonisieren.
- Elastisch auf Kubernetes-Clustern und Cloud-Stacks wie Azure, AWS und privater Infrastruktur skalieren und dabei kosteneffiziente Burst-Kapazität gewährleisten.
- Analysen nahezu in Echtzeit über sichere APIs bereitstellen, die Dashboards, digitale Zwillinge und Klimarisiko-Plattformen speisen.
Alle Pipelines beinhalten Lineage-Tracking und granulare Sicherheitskontrollen, sodass zukünftige Entwickler das System erweitern können, ohne Vertrauen oder Compliance zu gefährden.
Projekthighlights
Ausgewählte Projekte unseres Gründers — jetzt fortgeführt durch die GeoLambda GmbH.
Deep Learning Verfahren (KI) für Geodatenauswertungen
Entwicklung und Training neuronaler Netze mit PyTorch zur Segmentierung von Baugräben, mit End-to-End-Pipelines in Azure Machine Learning gemäß den Anforderungen des EU AI Act.
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MLOps, AutoML und Webentwicklung
Erstellung eines georäumlichen Testdatensatzes in Python, Vergleich führender AutoML/MLOps-Stacks und Lieferung einer Roadmap für das Forschungsprogramm eines GIS-Software-Anbieters.
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Data Wrangling und ML-App-Entwicklung
Für Max-Planck- und Helmholtz-Institute wurde ein web-gescraptes Geodaten-Korpus und eine Open-Source-Streamlit-App erstellt, die es Wissenschaftlern ermöglicht, automatisierte wissenschaftliche Entdeckungen durchzuführen.
Mehr erfahrenMöchten Sie das Potenzial Ihrer Geodaten voll ausschöpfen?
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