Prof. Döllner vom Hasso-Plattner-Institut hält Keynote auf INTERGEO Kongress in Frankfurt. Künstliche Intelligenz hat große Stärke bei der Interpretation von Geodaten.
Künstliche Intelligenz (KI) ist in aller Munde. Es ist eines der Schlüsselthemen in der allgemeinen Diskussion um die Digitalisierung. Experten wie Prof. Jürgen Döllner vom Hasso-Plattner-Institut, dessen Keynote zur INTERGEO 2018 am 16. Oktober in Frankfurt zu hören ist, sehen kaum ein Feld, das nicht in der Lage wäre, die Vorteile der künstlichen Intelligenz zu nutzen. Er prophezeit, dass es eine Reihe von revolutionären Veränderungen geben wird. In seiner Keynote "4D-Punktwolken und maschinelles Lernen", geht er unter anderem auf die Einsatzgebiete von KI in den Anwendungen im Geospatial Business ein und welche zukünftigen Potenziale speziell in diesem Bereich stecken. INTERGEO TV hat ihn am Hasso-Plattner-Institut der Universität Potsdam für das aktuelle Opinion Leader-Interview getroffen, das auf der News-Plattform für die Geospatial Community (www.intergeo-tv.com) am 20. September 2018 veröffentlicht wird.
Herr Professor Döllner, welche Einsatzgebiete hat KI in den Anwendungen im Geospatial Business und welche zukünftigen Potenziale sehen Sie in diesem Bereich?
Die Anwendungen der künstlichen Intelligenz sind vielfältig. Ich kann nicht ein Feld sehen, das nicht in der Lage wäre, die Vorteile der künstlichen Intelligenz zu nutzen. Also werden wir es in fast allen Bereichen der Geodatenverarbeitung sehen. Zum Beispiel ist die Fähigkeit ungenaue Geodaten zu interpretieren eine Kernstärke der Künstlichen Intelligenz. Dies ist typischerweise ein Alptraum für alle Geoinformationssysteme und -prozesse. Aber die Verwendung von KI kann schlechte Daten irgendwie heilen, um bessere Daten zu erhalten, und dies ist nur ein Beispiel für die vielfältigen Anwendungen. Weitere Anwendungen sind die Analytik, insbesondere die vorausdeutende Analytik im Bereich der Geoinformationssysteme und Geodatenanalyse.
Wissenschaft und Forschung sind bei der Analyse großer Datenmengen auf eine leistungsfähige IT-Infrastruktur angewiesen. Wie geht man mit diesen großen Datenmengen um?
Künstliche Intelligenz erfordert große Geodatenmengen und wir müssen darüber nachdenken Geodaten nicht an einem einzigen Ort zu speichern, nicht einmal in der Cloud. Es werden Geodatenströme sein, die höchstwahrscheinlich nie enden werden, und die uns ständig neue Daten liefern. Daher müssen die Paradigmen, die zur Entwicklung von Algorithmen verwendet werden, neugestaltet werden.
Wie lassen sich unterschiedliche Datenströme miteinander verknüpfen, zum Beispiel in Smart Cities?
In Smart Cities werden wir grundsätzlich mit einer vielfältigen heterogenen Anzahl von Geodatenströmen konfrontiert. Auch hier müssen wir uns bewusst sein, dass unsere derzeitigen Systeme mit Geodatenbasis, spezialisierter Datenbasis mit viel Speicher, dass dieses Modell in Zukunft nicht mehr funktionieren wird.
Viele Vorgänge der Datenerfassung und ihrer Auswertung können mit KI erheblich beschleunigt werden. Stehen wir da vor revolutionären Veränderungen?
Ja, natürlich. Es wird eine Reihe von revolutionären Veränderungen geben. Beispielsweise werden die meisten Prozesse in Zukunft nicht nur Geodaten erfassen, sondern gleichzeitig auch Geodaten verarbeiten und uns erlauben das abzuleiten, was uns wirklich interessiert. Stellen Sie sich eine Drohne vor, die etwas in der Umgebung aufnimmt und direkt ein bestimmtes Objekt, zum Beispiel Straßenschilder, herauszieht. Hier wird kein Prozess in Einzelschritten mehr nötig sein, sondern Geodaten können direkt interpretiert werden. Dies beschleunigt die Prozesse und ermöglicht es völlig neue Anwendungen zu erstellen. So können wir völlig neue Wege finden, um Geodaten zu speichern und um nur relevante Erkenntnisse zu speichern, die sich aus Geodaten mittels KI ableiten lassen.
Welches Potential steckt aus Ihrer Sicht darin für den Bereich Bauprozesse?
Künstliche Intelligenz bietet völlig neue Möglichkeiten für die Prozesse im Baubereich. Für die Welt der Gebäudedatenmodellierung wird die Künstliche Intelligenz die Art und Weise, wie Daten in diese Prozesse eingebracht werden können, deutlich verbessern.
Wie wird sich der Einsatz von KI im Bereich Verkehrssteuerung auswirken?
Für zukünftige Verkehrsleitsysteme wird Künstliche Intelligenz eine Schlüsselkomponente sein. Es wird einerseits zentralisierte Systeme geben, die beispielsweise die Infrastruktur des Verkehrssystems einer Stadt steuern, andererseits werden aber auch Systeme in unsere Fahrzeuge und Autos eingebaut werden, damit beide intelligent zusammenarbeiten. Dies wird hoffentlich zu einer Reihe von Verbesserungen im Verkehr führen.
Deep Learning und Technologien wie künstliche neuronale Netze, die dem menschlichen Gehirn nachgebildet sind, haben einen erheblichen Schub erfahren in den letzten Jahren. In wie weit sind Geodaten substantiell für diese Entwicklungen im Deep Learning?
Geodaten sind der Schlüssel zu diesen Techniken, da sie fast die perfekteste Kategorie von Daten sind, die von KI-Algorithmen und tiefen Lernalgorithmen verarbeitet werden können. Da Geodaten formbar sind und sich durch eine Art Unschärfe und Undeutlichkeit auszeichnen, kann uns KI hier echte Vorteile bringen. Geodaten sind also auf eine gewisse Weise hervorragender Input für all diese Technologien und aus diesem Grund werden KI und Deep Learning einen großen Einfluss auf die Geoinformatik haben, weil wir hier die richtigen Daten haben, die von KI und Deep Learning verarbeitet werden können.
Als Experte für Visionen mit KI wird Prof. Jürgen Döllner vom Hasso-Plattner-Institut den INTERGEO Kongress mit einer Keynote eröffnen, die sich mit verschiedenen KI-Anwendungen beschäftigen wird.