Ein Team des Fraunhofer-Instituts für Intelligente Analyse und Informationssysteme IAIS hat gemeinsam mit Forschungspartnern eine Plattform entwickelt, die Unternehmen bei der Analyse von Geo- und Sensordaten unterstützt. Das vom Bundesministerium für Wirtschaft und Energie (BMWi) geförderte Projekt GEISER zielte darauf ab, Informationen aus unterschiedlichen Quellen in Echtzeit zu verarbeiten und so zu verknüpfen, dass innovative Geo-Services entstehen können. Ein Whitepaper zeigt im Nachgang zu dem 2019 abgeschlossenen Forschungsprojekt am Beispiel eines intelligenten Parkplatz-Assistenten, wie mit Hilfe von Machine Learning zuverlässige Ergebnisse produziert werden können – selbst wenn nur wenige Daten vorliegen.

Ob bei Bränden, nach Erdbeben oder in anderen Gefahrensituationen – oft müssen Rettungskräfte Personen aus Gebäuden befreien. Diese Einsätze stellen jedoch ein hohes Risiko dar: Gefahren lassen sich vorab schwer einschätzen, auch die Helferinnen und Helfer selbst können in Not geraten. Um sie schnellstmöglich unterstützen zu können, haben Wissenschaftlerinnen und Wissenschaftler des Karlsruher Instituts für Technologie (KIT) ein System zur Lokalisierung verletzter oder verschütteter Rettungskräfte in Gebäuden entwickelt, das ohne GPS-Signal auskommt.

Im Rahmen der 50. Jahrestagung der Gesellschaft für Informatik findet der 1. Workshop „Künstliche Intelligenz in der Umweltinformatik” (KIU-2020) statt. Forscher, Entwickler und Anwender sind eingeladen, ihre Fragestellungen, Lösungsansätze und Ergebnisse zu intelligenten IT-Ansätzen für Umweltanwendungen zu diskutieren. Für den Workshop können bis zum 19. April 2020 Papers eingereicht werden.