GeoAI & Machine Learning
Vorhersagemodelle, Computer Vision auf Satelliten- und Drohnenbildern und raumliche Prognosen. Wir bauen Geospatial-KI-Systeme, die uber Forschungspapiere hinausgehen. Unsere Modelle laufen in Produktion, dienen echten Nutzern und integrieren sich in Ihre bestehenden Workflows.
Was wir liefern
Modelle, die Ereignisse basierend auf Ort und Zeit prognostizieren. Eingesetzt fur Risikoprognose, Nachfrageplanung und Ressourcenallokation.
Objekterkennung und Klassifikation auf Satelliten-, Luft- und Drohnenbildern. Von der Identifikation von Vegetation auf Bahngleisen bis zur Uberwachung von Baufortschritt aus der Luft.
End-to-End-Systeme, die Modellinferenz mit Visualisierung und Alerting kombinieren. Nicht nur eine Modelldatei, sondern ein deployed System, auf das Ihr Team reagieren kann.
Schnelle Proof-of-Concept-Entwicklung fur neuartige Geospatial-KI-Anwendungen. Wir arbeiten mit Universitaten und Forschungseinrichtungen zusammen, um die Grenze zwischen Forschung und Produktion zu verschieben.
So arbeiten wir
Jedes KI-Projekt beginnt mit einer Machbarkeitsbewertung. Wir evaluieren Ihre Daten, definieren Erfolgskriterien und schatzen, welche Genauigkeit erreichbar ist, bevor wir uns zu einem vollen Build verpflichten. Wenn die Daten das Ziel nicht unterstutzen konnen, sagen wir das fruh.
Wir iterieren an der Modellarchitektur in engen Feedbackschleifen mit Ihren Fachexperten. Die Personen, die das Problem verstehen, validieren die Vorhersagen. Das fangt Probleme ab, die Metriken allein ubersehen, wie ein Modell, das technisch genau, aber operativ nutzlos ist.
Deployment ist kein nachgelagerter Gedanke. Jedes Modell wird mit Monitoring, Retraining-Triggern und klarer Dokumentation ausgeliefert. Wir bauen die Infrastruktur um das Modell herum, damit es akkurat bleibt, wenn sich Ihre Daten im Laufe der Zeit andern.
Tools & Technologien
Python, PyTorch, TensorFlow, scikit-learn, GeoPandas, Rasterio, GDAL, Mapbox, Cloud-GPU (AWS/GCP)
Ausgewahlte Projekte
EIT UM & Graz Linien
Wie Graz Linien papierbasierte Unfallformulare durch SmartDrive AI ersetzt hat — mit 90 % weniger Meldezeit und drei identifizierten Unfallmustern in der Pilotphase.
RAG
Ein räumlich-zeitliches Vorhersagemodell für bergbaubedingte Immobilienschäden, das Geodaten mit komplexen Bergbau- und Schadensdatensätzen kombiniert, um zukünftige Schadensfälle zu prognostizieren und Risikogebiete zu visualisieren.
ThyssenKrupp Industrial Solutions AG
Eine automatisierte Lösung zur Fortschrittsverfolgung auf Großbaustellen mittels Drohnenbildern, die 3D-Geodaten und künstliche Intelligenz für intelligente, autonome Objekterkennung und automatisiertes Reporting kombiniert.
BMBF
Gemeinsam mit dem Karlsruher Institut für Technologie, der Technischen Universität München und öffentlichen Einrichtungen sind wir an einem Forschungsprojekt beteiligt, das ein Monitoring-, Datenmanagement- und...
BMBF
Gemeinsam mit der Universität Potsdam, der Technischen Universität München und KISTERS sind wir an einem Forschungsprogramm beteiligt, das auf die Entwicklung und Integration innovativer digitaler Werkzeuge für das...
Ihr Projekt
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