Automatische Erstellung und Aktualisierung von 3D-Oberflächen und -Objekten mit Künstlicher Intelligenz

Praxisbeispiel und aktuelle Herausforderungen

• Im Zuge der Entwicklung von Smart Cities gewinnen digitale Zwillinge und 3D-Modelle immer mehr an Bedeutung. Allerdings bündeln die Prozesse zur Entwicklung räumlicher 3D-Inhalte viele Ressourcen und sind kosten- und ressourcenintensiv. Oft reichen die Ressourcen nicht aus, um die notwendigen Daten zeitnah zu generieren und sie nach der Generierung entsprechend zu aktualisieren.
• Für die Anwendung von KI ist die Aufbereitung und Kennzeichnung der Trainingsdaten ein wichtiger Teil des Prozesses. Die Herausforderung besteht darin, zu bewerten, ob die 3D-Daten und Oberflächen für ausgewählte Städte und Regionen mit der erforderlichen Genauigkeit erzeugt werden und ob die Aktualisierungen hinreichend oft ausgeführt werden. Die Ergebnisqualität ist zu validieren. Außerdem sind die eingehenden Daten von unterschiedlicher Semantik und Struktur. Daher ist es von entscheidender Bedeutung, die Datenstruktur und -semantik zu vereinheitlichen, um die Daten in einer nachvollziehbaren Weise zu verarbeiten und eine gleichbleibend hohe Qualität zu gewährleisten.
• Mit diesem Use Case werden diese Hürden durch die Automatisierung von Prozessen zur Erstellung und Aktualisierung von 3D-Oberflächen und -Objekten in hoher Detailgenauigkeit mit Methoden der künstlichen Intelligenz überwunden. Ziel ist, Lösungen für europäische Städte zur automatischen Erstellung und Aktualisierung relevanter 3D-Inhalte zu entwickeln. Dabei werden Konzepte und Technologien der Open Data Science genutzt. Um die time-to-market so kurz wie möglich zu halten werden auf dem Markt erhältliche Softwareprodukte zur Vorbereitung der Trainingsdaten und zur Verarbeitung der eingehenden Geodaten eingesetzt. Diese Daten werden dringend benötigt um gesellschaftliche Herausforderungen wie den Klimawandel, die CO2 Ersparnis und moderne klimaneutrale Mobilität zu meistern.

Welchen Mehrwert bietet das „Projekt Gaia-X“?

• Gaia-X hilft eine geeignete föderierte IT-Infrastruktur zu finden, um die umfassende Menge an eingehenden Daten zu verarbeiten und den Künstliche-Intelligenz-Algorithmus zu trainieren.
• Für das Training des Künstliche-Intelligenz-Algorithmus werden eine erhebliche Menge an Cloud-Ressourcen benötigt. Gaia-X ermöglicht die sichere Nutzung von künstlicher Intelligenz über Plattformgrenzen hinweg und bietet eine zertifizierte Umgebung des gegenseitigen Vertrauens. Gaia-X ermöglicht den Schutz des geistigen Eigentums an den markierten Trainingsdaten und des Algorithmus. Zudem fördert Gaia-X neue digitale Geschäftsmodelle zur Ergebnisverwertung.
• Gaia-X ermöglicht eine Reduzierung der Kosten für die Erstellung von 3D-Inhalten und erhöht deren Qualität und Aktualität. Föderierte Produktionsprozesse mittels KI werden so durch Gaia-X ermöglicht.

Pate

• Michael Mundt – Esri Deutschland GmbH