Extremwetter, Niedrigwasser, Belastung der Gewässer – der Umgang mit klimabedingten Veränderungen verlangt neue datenbasierte Werkzeuge. Im neuen Transferlab von DFKI und der Bundesanstalt für Gewässerkunde (BfG) kommt Künstliche Intelligenz gezielt dort zum Einsatz, wo Analysen und Prognosen bisher an Grenzen stoßen. Die gemeinsame Forschung schafft belastbare Entscheidungsgrundlagen für Wasserwirtschaft und Politik, stärkt die ökologische Resilienz von Flüssen und Küsten und zeigt, wie KI konkret zum Schutz unserer Lebensgrundlagen beitragen kann.

Das Landesamt für Geoinformation und Landesvermessung Niedersachsen (LGLN) steht vor der Herausforderung, über 10 Millionen Gebäude und umfangreiche Luftbilddaten regelmäßig zu aktualisieren – eine Aufgabe, die bisher viel Zeit und personellen Aufwand erforderte. Gemeinsam mit IBM hat das LGLN eine KI-basierte Lösung zur automatisierten Gebäudeerkennung entwickelt, die Datenqualität und Effizienz in den Katasterämtern verbessert. Durch den Einsatz moderner Cloud-Technologien lassen sich Veränderungen in der Gebäudestruktur jetzt schneller, präziser und skalierbar erfassen – ein Meilenstein für die Digitalisierung öffentlicher Geodaten in Deutschland.

VertiGIS, ein führender globaler Anbieter von Lösungen für räumliches Asset Management, hat VertiGIS Neo eingeführt, um branchenspezifische Workflows mithilfe von KI zu revolutionieren. VertiGIS Neo ermöglicht es Unternehmen, Geschäftsprozesse zu optimieren und zu beschleunigen, Probleme schneller zu lösen und die Produktivität zu steigern. 

Wie man die Arbeit eines (Geo-)Informatikers visualisiert? Indem man beispielsweise zum GEO-I-Gebäude fährt, auf gutes Wetter spekuliert und das Dach ansteuert. Klar, man hofft dabei, dass der Protagonist mitspielt und die Requisiten, ein Laptop und ein Funkmast, die Bildidee überzeugend transportieren. Ein schöner Nebeneffekt hierbei ist, dass man die Aussicht und den Wind genießen und zu dritt plaudern kann, etwa über Technik und Fotografie. Im Fall von Prof. Dr. Benjamin Risse hat dieses Vorhaben gut gepasst – er verbindet in seiner Arbeit die Geografie, computergestützte Bildanalysen und künstliche Intelligenz (KI).

Robotiker der Universität Würzburg haben für das Leibniz-Institut für Agrartechnik und Bioökonomie ein neuartiges 3D-Laserscannersystem für präzise Pflanzenanalysen im Freiland entwickelt.