Die Erfassung von Geodaten wandelt sich durch den Einsatz von Drohnen und künstlicher Intelligenz grundlegend. Während manuelle Prozesse zunehmend automatisiert werden, ermöglichen digitale Zwillinge und prädiktive Modelle eine präzise Zustandsüberwachung. Für Entscheider in der Industrie bietet das Drone as a Service Modell dabei neue wirtschaftliche Spielräume, um komplexe Infrastrukturprojekte effizienter zu planen und fundierte Entscheidungen auf Basis von Echtzeitdaten zu treffen.

Die Erfassung und das Verständnis unserer Umwelt haben sich drastisch verändert. Wo einst mühsam Gelände vermessen und starre, zweidimensionale Kartendarstellungen angefertigt wurden, prägen heute interaktive Datenbanken und digitale Zwillinge die Szenerie. Informationen aus den unterschiedlichsten Quellen werden zu GPS-referenzierten Echtzeitlagebildern fusioniert. Um die erforderlichen Daten zu sammeln und zu verarbeiten, sind Drohnen und KI-Algorithmen mittlerweile nahezu unverzichtbar.  

Mit Daten ist das so eine Sache. Fehlen sie, sind die nachfolgenden Prozesse eine Art Blindflug. Hat man jedoch zu viele, wird die adäquate Verarbeitung zur echten Herausforderung, und die Gefahr, den Wald vor lauter Bäumen nicht zu sehen, steigt signifikant. Wo einst jede Menge Personal und nicht weniger Zeit eingeplant werden mussten, sind Sammlung, Aufbereitung und

Interpretation selbst der größten Informationsflut heutzutage weitgehend automatisiert. Diese tiefgreifende Transformation basiert maßgeblich auf optimierten Methoden zur Datengewinnung sowie auf rasanten Fortschritten in den Bereichen künstliche Intelligenz (KI) und maschinelles Lernen (ML).

Tag für Tag wächst die globale Sammlung mit Geo-Daten, die anschließend zum Training von KI-Algorithmen genutzt werden kann (Foto: Jimmy Tran – Adobe Stock)