{"id":9624,"date":"2020-08-24T11:58:10","date_gmt":"2020-08-24T09:58:10","guid":{"rendered":"http:\/\/www.business-geomatics.com\/bgx\/?p=9624"},"modified":"2020-08-24T11:58:10","modified_gmt":"2020-08-24T09:58:10","slug":"ki-als-zauberstab","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.business-geomatics.com\/ki-als-zauberstab\/","title":{"rendered":"KI als Zauberstab"},"content":{"rendered":"<p><em>Mit Pointly hat der Data-Science-Spezialist Supper &amp; Supper aus Berlin eine KI-basierte Klassifizierungssoftware f\u00fcr 3D-Punktwolken auf den Markt gebracht.<\/em><\/p>\n<p>Man kennt sie von der Bilderkennung f\u00fcr das autonome Fahren oder digitalen Sprach-Assistenten (Apples Siri, Amazons Alexa): Anwendungen aus dem Bereich K\u00fcnstliche Intelligenz sind inzwischen so leistungsf\u00e4hig, dass sie menschliche T\u00e4tigkeiten sehr gut unterst\u00fctzen k\u00f6nnen. Sie nutzen die F\u00e4higkeiten von Neuronalen Netzwerken und des Deep Learnings, um nat\u00fcrliche Daten wie Bilder oder Sprache zu erkennen oder Muster zu verstehen \u2013 mit zuletzt immensen Fort-schritten. Um dieses Potenzial in die Praxis zu \u00fcbertragen bedarf es neben KI-Know-how auch ein gro\u00dfes Ma\u00df an Pioniergeist, wie das Berliner Unternehmen Supper &amp; Supper GmbH zeigt.<\/p>\n<p>Der Full-Service-Dienstleister f\u00fcr den Bereich Data Science besch\u00e4ftigt sich seit Jahren mit ma\u00dfgeschneiderten L\u00f6sungen f\u00fcr maschinelles Lernen, K\u00fcnstliche Intelligenz, Prozessoptimierung und digitale Transformation. Er hat auch viele Projekte umgesetzt, bei denen Geodaten eine entscheidende Rolle spielen \u2013 angefangen bei einer r\u00e4umlichen Analyse von Verkaufsst\u00e4nden wie etwa Imbissstandorten, bis hin zur Erstellung von Windkraftkatastern auf Basis von Satellitendaten. In einem Projekt im Jahr 2019 hatte das Unternehmen intensiv mit 3D-Punktwolken zu tun, also einem Typ Geodaten, der seit einigen Jahren immer st\u00e4rker eingesetzt wird, dessen Auswertung aber immer noch sehr anspruchsvoll ist. \u201eWir mussten f\u00fcr die Objektklassifikation sehr viel manuelle Arbeit und damit Zeit investieren, weil es daf\u00fcr noch keine geeigneten Tools am Markt gibt, die mehr als Boden, Vegetation und H\u00e4user beherrschen\u201c, beschreibt Tim Bauer, Head of GeoAI, die damalige Situation. \u201eDann haben wir einfach eine eigene KI-basierte Plattform f\u00fcr Auswahl-Tools von 3D-Punktwolken entwickelt\u201c, so Bauer. Anfang August war es schlie\u00dflich soweit und Supper &amp; Supper hat \u2013 auch durch die staatliche F\u00f6rderung des Zentralen Innovationsprogramms Mittelstand (ZIM) des Bundesministeriums f\u00fcr Wirtschaft und Energie (BMWi) \u2013 die Softwareplattform Pointly am Markt vorgestellt.<\/p>\n<p><strong>KI ins Werk gesetzt<\/strong><\/p>\n<p>Die Kernfunktion von Pointly ist die schnelle und einfache manuelle Klassifizierung durch eine KI-unterst\u00fctzte Vorsegmentierung von Datenpunkten und Objekten. Dazu hat das Unternehmen ein intelligentes Verfahren entwickelt, in dem die Punktwolke im Rahmen einer Vorsegmentierung in homogene Punktegruppen geteilt wird, in denen eine effiziente Klassifizierung erm\u00f6glicht wird.<\/p>\n<p>\u201eDieses Segmentierung-Tool funktioniert \u00e4hnlich wie das Zauberstab-Tool in Photoshop\u201c, erkl\u00e4rt Sid Hinrichs, Head of Consulting bei der Supper &amp; Supper GmbH. Damit k\u00f6nnen homogene Segmente mit nur einem Klick ausgew\u00e4hlt werden, auch komplexe Objekte mit schwierigen Umrissen. Die Objekte werden dann einer Klasse zugeordnet. Zus\u00e4tzlich sind auch Standardwerk-zeuge wie ein Polygonlasso oder eine 3D-Bounding-Box verf\u00fcgbar, um weitere Auswahlen zu treffen.<\/p>\n<div id=\"attachment_9625\" style=\"width: 1034px\" class=\"wp-caption aligncenter\"><img fetchpriority=\"high\" decoding=\"async\" aria-describedby=\"caption-attachment-9625\" class=\"wp-image-9625 size-large\" src=\"https:\/\/www.business-geomatics.com\/bgx\/wp-content\/uploads\/2020\/08\/Segmentansicht_Pointly.tif-1024x576.jpg\" alt=\"\" width=\"1024\" height=\"576\" \/><p id=\"caption-attachment-9625\" class=\"wp-caption-text\">Mit Pointly k\u00f6nnen Informationen aus 3D-Punktwolken schneller und pr\u00e4ziser klassifiziert werden. Eine intelligente Vorsegmentierung erstellt einzelne Segmente. Dadurch k\u00f6nnen Objektklassen mit wenigen Klicks den Punkten zugeordnet werden. Grafik: Supper &amp; Supper GmbH \/ FairFleet GmbH<\/p><\/div>\n<p>Pointly ist ein Software-as-a-Service-Angebot des Unternehmens, das hei\u00dft, Kunden erwerben einen Zugang f\u00fcr die Plattform und k\u00f6nnen ihre Daten zur Klassifizierung uploaden. Alternativ k\u00f6nnen sie diese Aufgabe \u2013 oder die Klassifizierung \u2013 auch in die H\u00e4nde des Unternehmens legen.<\/p>\n<p>Wie bei Anwendungen von neuronalen Netzen \u00fcblich, nehmen Trainingsdaten eine herausragende Stellung ein. Auf diesen selektierten Datens\u00e4tzen werden die verschiedenen Funktionalit\u00e4ten zur Anwendungsreife gebracht. \u201eDer erste Schritt ist dabei die Vorsegmentierung. Anschlie\u00dfend kann der Nutzer im zweiten Schritt sehr schnell die zusammenh\u00e4ngenden Segmente \u00fcber unsere Auswahltools ausw\u00e4hlen und damit Trainingsdaten generieren\u201c, so Bauer. Das Potenzial ist dabei hoch. Kunden berichten, dass sie die fr\u00fchere Tagesarbeit in wenigen Minuten umsetzen k\u00f6nnen.<\/p>\n<p>In den Jahren 2019 und 2020 hat das Unternehmen bereits viele punktwolkenbezogene Projekte umgesetzt und gestartet. Dabei ging es neben der Vermessung von Objekten auch um Generierung von Baumkatastern, Erkennung von Stra\u00dfenbegrenzungen und -sch\u00e4den oder Vermessung von Dachfl\u00e4chen. \u201eDie Anwendungsgebiete sind riesig\u201c, sagt Stefanie Supper. Der Kunde m\u00fcsse sich nicht um Infrastruktur oder Wartung k\u00fcmmern und bekomme \u201eForschung auf dem neuesten Stand der Technik in der Erkennung und Verarbeitung von 3D-Objektdaten\u201c, so die Gesch\u00e4ftsf\u00fchrerin. Eine KI also, um 3D-Daten in Informationen umzuwandeln.<\/p>\n<p><strong>Zuk\u00fcnftige Entwicklungen<\/strong><\/p>\n<p>F\u00fcr Supper &amp; Supper ist Pointly ein zukunftsweisendes Projekt. Zuk\u00fcnftig soll es als benutzerfreundliche End-to-End-Plattforml\u00f6sung einsetzbar sein, um neben der Verwaltung und Klassifizierung gro\u00dfer Datenmengen von 3D-Punktwolken auch Analysetools zu bieten. Der Hersteller plant, die KI-trainierten Funktionalit\u00e4ten als Standarddetektoren zur Verf\u00fcgung zu stellen. Diese sollen dann \u2013 nachdem sie \u201eaustrainiert\u201c sind \u2013 ein H\u00f6chstma\u00df an Automatisierungsgrad gew\u00e4hrleisten und Analysefunktionen unterst\u00fctzen, mit denen der Anwender die Auswertung noch effizienter auf die eigenen Bedarfe anpassen kann. Derzeit sind Features in der Entwicklung, die kollaborative Ans\u00e4tze verfolgen (Teilen von Punktwolken durch gemeinsames Bearbeiten von Projekten), automatische Analysen durchf\u00fchren (etwa Massen- oder Volumenberechnungen) oder komplette Workflows bis hin zur Generierung von vektorisierten (CAD-f\u00e4higen) 3D-Modellen umfassen. (sg)<\/p>\n<p><a href=\"http:\/\/www.pointly.ai\" target=\"_blank\" rel=\"noopener noreferrer\">www.pointly.ai<\/a><\/p>\n<p>&nbsp;<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Mit Pointly hat der Data-Science-Spezialist Supper &amp; Supper aus Berlin eine KI-basierte Klassifizierungssoftware f\u00fcr 3D-Punktwolken auf den Markt gebracht. Man kennt sie von der Bilderkennung f\u00fcr das autonome Fahren oder digitalen Sprach-Assistenten (Apples Siri, Amazons Alexa): Anwendungen aus dem Bereich K\u00fcnstliche Intelligenz sind inzwischen so leistungsf\u00e4hig, dass sie menschliche T\u00e4tigkeiten sehr gut unterst\u00fctzen k\u00f6nnen. 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