Riesige Datenmengen bewältigt
Algorithmen verarbeiten den Datenstrom, den Bodenstationen empfangen, detailliert und effizient, statt auf manuelle Prüfung angewiesen zu sein.
Branchen · Raumfahrt und Erdbeobachtung
KI in der Raumfahrt von Satellitendaten zu nutzbaren Erkenntnissen
Erdbeobachtungssatelliten erzeugen riesige Datenmengen, die Bodenstationen schnell erfassen und analysieren müssen. Wir entwickeln Deep-Learning-Systeme, die Satelliten- und Hyperspektralbilder detailliert auswerten, für zivile Anwendungen wie Umweltmonitoring, Stadtanalysen und Infrastrukturprüfung.
- Satellitenbilder detailliert und im großen Maßstab analysiert
- Kleine Objekte aus dem Orbit erkannt
- Überwachung von Umwelt und Infrastruktur
- 57 % unseres Teams sind promoviert
- Deutsches Unternehmen, Datenschutz nach DSGVO
Projekt besprechen
5,0 18 Bewertungen auf Clutch Gewinner der Go Global Awards
Konzerne, Scale-ups und Non-Profits vertrauen uns
Ihr Mehrwert
Was KI in der Raumfahrt verändert
Daten aus dem Orbit sind nur nützlich, wenn sie sich schnell und präzise verarbeiten lassen. Genau hier setzt KI an.
Mehr sehen als das menschliche Auge
Deep Learning nutzt alle Kanäle von Hyperspektralbildern und kann so Substanzen wie Ölteppiche oder Methanlecks erkennen, die in Rot, Grün und Blau unsichtbar sind.
Überwachung der Satelliten selbst
KI kann Überwachungssysteme für Satelliten unterstützen und Betreibern helfen, den Zustand ihrer Raumfahrzeuge im Blick zu behalten.
Was wir liefern
KI-Lösungen für Raumfahrt und Erdbeobachtung
Zivile Anwendungen von KI auf Satelliten- und Fernerkundungsdaten.
- 01
Objekterkennung auf Satellitenbildern
Deep Learning, das Objekte ab einer Größe von 10 × 8 Pixeln erkennt, etwa Gebäude, Autos, Züge, Straßen, Autobahnen und Bahnstrecken.
- 02
Umwelt- und Verschmutzungsmonitoring
Erkennung von Plastikmüll an Küsten und im Meer, Ölteppichen und Methanlecks, mit Analyse des Schweregrads.
- 03
Analyse städtischer Wärme
Untersuchungen der in Stadtgebieten erzeugten Wärme auf Basis von Satellitendaten.
- 04
Windschätzung aus Satelliten- und Wetterdaten
Kombination meteorologischer Daten mit Satellitenbildern zur Schätzung von Windeigenschaften.
- 05
Monitoring von Infrastruktur und Flächennutzung
Zustand von Straßen und Bahnstrecken, Bedeckung durch Sand oder Schnee, Parkflächen, Baustellen und nicht genehmigte Bebauung.
- 06
Zustandsüberwachung von Satelliten
Überwachungssysteme, entwickelt für die Satelliten selbst.
- 07
Analyse von Vegetation und Bodendegradation
Langfristige Analyse von Vegetationsindizes wie NDVI, um Bodendegradation und Regeneration zu verfolgen.
Nicht sicher, was davon Sie brauchen? Beschreiben Sie das Problem, und wir empfehlen Ihnen den passenden Ansatz.
Projekt besprechenFallstudien
Alle FallstudienErgebnisse, die wir für unsere Kunden erzielt haben
Raumfahrt · Computer Vision
Objekterkennung in hyperspektralen Satellitenbildern
10 x 8 pxkleinste erkannte Objektgröße
Eine Lösung für das Umweltmonitoring, entwickelt im Rahmen unseres Programms für gesellschaftliche Verantwortung, die kleine Objekte in hyperspektralen Satellitenbildern mit sehr hoher Genauigkeit erkennt.
Fallstudie lesen
Forschung zu Landdegradation und Konflikthäufigkeit für eine NGO
74 % Genauigkeit bei der Vorhersage von Konflikten 6 Monate im Voraus
Data-Science-Forschung mit der humanitären NGO World Vision: Analyse von Vegetationsdaten aus Satellitenbildern (NDVI) und historischen Konfliktdaten, um den Zusammenhang zwischen Landdegradation und Konflikthäufigkeit zu untersuchen.
Drohnenbasierte Müllerkennung und Sammelplanung
25x schnellere Müllerkennung bei halbierten Gesamtkosten
Ein Computer-Vision-System, das Müll auf Drohnenbildern entlang von rund tausend Quadratkilometern Küste erkennt – mit einer GIS-Anwendung zur Planung und Nachverfolgung der Sammlung.
Kartensegmentierung zur Preisbewertung von Stadtzonen für eine Immobilienplattform
5 Klassen der Flächennutzung pixelgenau kartiert
Ein Deep-Learning-System, das Stadtkarten segmentiert, mit historischen Karten vergleicht und die Entwicklung freier Flächen über die Zeit verfolgt – als Grundlage für die Preisbewertung städtischer Zonen.
Dacherkennung und -segmentierung für ein Solarenergieunternehmen
Automatisiert Dacherkennung und Segmentierung der Dachflächen
Deep-Learning-Modelle, die Wohnhausdächer auf Satellitenbildern erkennen, in einzelne Dachflächen segmentieren und deren Fläche und Abmessungen schätzen – für eine effiziente Planung von Solaranlagen.
Warum AI Superior
KI auf Forschungsniveau, umgesetzt mit Produktdisziplin
Eine Demo bauen können viele Anbieter. Schwierig wird es, wenn KI mit echten Daten in echten Geschäftsprozessen zuverlässig laufen soll, und dafür braucht es ein anderes Team.
01
Ein forschungsgeleitetes Team
AI Superior wurde 2019 von KI-Forschern mit Publikationen und Patenten gegründet. Nach diesem wissenschaftlichen Maßstab arbeitet das gesamte Team.
- PhD57 %
- MSc28 %
- BSc15 %
02
Gebaut für den Produktivbetrieb
Jedes Projekt läuft in Phasen, mit einer Go/No-Go-Entscheidung an jedem Meilenstein. Das senkt das Risiko: Budget fließt nur in Ansätze, die auf Ihren Daten bereits funktioniert haben.
4× unsere Erfolgsquote bei Proofs of Concept im Vergleich zum Marktdurchschnitt
03
Ein vollständiges Team ab Tag eins
Strategie, Modelle und Software entwirft ein und dasselbe Team. Es gibt keine Übergaben zwischen Dienstleistern, bei denen etwas verloren geht.
- Produkt KI-Product-Owner, Business Analyst, Projektmanager
- Daten Data Scientists, ML Engineers, BI-Analyst
- Entwicklung Softwareentwickler, QA, DevOps
04
Ihre Daten bleiben unter Kontrolle
Wenn Daten Ihr Unternehmen nicht verlassen dürfen, setzen wir auf private, selbst gehostete Modelle statt auf KI-Dienste von Drittanbietern.
- DSGVO, deutsches Unternehmen
- Selbst gehostete LLMs
- Transparente Methoden
Unser Team
Die Experten hinter Ihrem Projekt
Ihr Projekt wird von erfahrenen Data Scientists und Engineers mit Forschungshintergrund geleitet, unterstützt von unseren Produkt- und Entwicklungsteams.
-
Dr. Ivan Tankoyeu CEO Promotion in Informatik. Ausgezeichnet von der IEEE GRSS Society, Gewinner des Global AI Hackathon 2017, TOP500 Data Scientist auf Kaggle (2014).
-
Dr. Sergey Sukhanov Advisor Promotion in Machine Learning, Data Scientist seit 2013. Publikationen, Patente und über 30 umgesetzte KI-Use-Cases; mehrere IEEE-Auszeichnungen.
Kundenstimmen
5,0 Mit 5,0 bewertet von den Kunden, für die wir entwickeln
18 verifizierte Bewertungen auf Clutch
“AI Superior ist sehr sorgfältig auf alle unsere Anforderungen eingegangen und hat sie im Projekt berücksichtigt.”
Entwicklung von KI-Modellen und einem Dashboard für ein Pilotprogramm, das Abfall in Drohnenaufnahmen erkennt.
“Sie haben jeden Bestandteil des Projekts erfolgreich umgesetzt und unsere Erwartungen übertroffen.”
Entwicklung eines KI-Modells, das die Dächer von Wohn- und Gewerbeimmobilien analysiert, einschließlich Datenerhebung und Labeling. Alle zentralen Ergebnisse wurden termingerecht geliefert.
“Sie haben ein zusätzliches Modul geliefert, mit dem wir nicht gerechnet hatten, das sich aber als sehr nützlich erwiesen hat.”
Forschung und individuelle Softwareentwicklung mit Generative Adversarial Networks (GANs) für ein Pharmaunternehmen mit über 5.000 Mitarbeitenden.
So arbeiten wir
Ein KI-Projekt in prüfbaren Phasen
Jede Phase endet mit einem Ergebnis, das Sie prüfen können, und über die nächste entscheiden Sie erst, wenn die vorherige nachweislich funktioniert. Umfang und Budget bleiben in Ihrer Hand.
- Erst schätzen, dann entscheidenSie kennen Umfang und erwartete Ergebnisse, bevor die Entwicklung beginnt.
- Go/No-Go nach jeder PhaseJede Phase endet mit einem prüfbaren Ergebnis und einer Entscheidung über den nächsten Schritt.
- Risiken offen kommuniziertWir teilen Risiken und Chancen, sobald die Analyse sie zeigt.
- Go/No-Go-Entscheidung
Discovery
Gemeinsam mit Ihrem Team analysieren wir die geschäftliche Fragestellung und legen die Richtung der Lösung fest.
Sie erhalten: Umfang, Vorgehen und eine erste Schätzung von Aufwand und erwarteten Ergebnissen
- Go/No-Go-Entscheidung
Daten und Machbarkeit
Wir lernen Ihr Team und Ihre Daten kennen und prüfen, ob KI das richtige Werkzeug für dieses Problem ist.
Sie erhalten: Eine Datenbewertung und eine klare Aussage zur Machbarkeit, bevor die Entwicklung beginnt
- Go/No-Go-Entscheidung
Proof of Concept / MVP
Wir starten klein, mit den bereits vorhandenen Daten, und testen die Lösung in der Praxis.
Sie erhalten: Gemessene Ergebnisse auf Ihren eigenen Daten und eine Grundlage für die Investitionsentscheidung
- Go/No-Go-Entscheidung
Integration und Skalierung
Wir integrieren die Lösung in Ihre bestehenden Systeme, optimieren die Modelle und passen sie bei Bedarf an.
Sie erhalten: Eine Lösung, die in Ihren Prozessen läuft und mit Ihren Daten und Systemen kompatibel ist
-
Evaluierung
Wir gehen die Ergebnisse mit Ihnen durch und sorgen dafür, dass sie richtig gelesen werden.
Sie erhalten: Was die Lösung gebracht hat und wo sich die nächste Verbesserung lohnt
Auszeichnungen
Ausgezeichnet als eines der führenden KI-Unternehmen
Anerkannt von internationalen Wirtschaftspreisen und unabhängigen B2B-Plattformen, die Unternehmen auf Basis verifizierter Kundenbewertungen einstufen.
-
Top-Unternehmen für künstliche Intelligenz Deutschland 2026 · Clutch -
Top-Unternehmen für Machine Learning Deutschland 2026 · Clutch -
Top-Unternehmen für Computer Vision Deutschland 2026 · Clutch -
Top-Unternehmen für generative KI Deutschland 2026 · Clutch -
Gewinner der Go Global Awards 2021 · International Trade Council -
Bester Data-Science- und KI-Dienstleister, Europa 2021 · German Business Awards -
Top-Unternehmen für künstliche Intelligenz 2023 · Clutch -
Top-Unternehmen für Machine Learning 2023 · Clutch -
Clutch Champion Herbst 2023 · Clutch -
Clutch Global Herbst 2023 · Clutch -
Top-Unternehmen für BI & Big Data Deutschland 2023 · Clutch -
Top-Unternehmen für IT-Services Deutschland 2023 · Clutch -
Top-KI-Unternehmen 2023 · TrueFirms -
Top-Unternehmen für Machine Learning 2021 · Techreviewer -
Meistbewertete IT-Dienstleister Deutschland · The Manifest
Was kann KI auf Satellitenbildern erkennen?
Unser Deep-Learning-Ansatz erkennt Wohn- und Gewerbegebäude, Autos, Züge, Straßen, Autobahnen und Bahnstrecken, außerdem Müll an Küsten und im Meer sowie Ölteppiche. Er funktioniert auch bei sehr kleinen Objekten bis hinunter zu etwa 10 × 8 Pixeln.
Warum Hyperspektralbilder?
Das menschliche Auge sieht nur Rot, Grün und Blau. Hyperspektralbilder haben viel mehr Kanäle, und Modelle, die alle davon nutzen, können Substanzen wie Methanlecks oder Ölteppiche erkennen, die sonst unsichtbar sind.
Ist Ihre Satellitentechnologie erprobt?
Sie basiert auf einer Lösung, die von der IEEE ausgezeichnet wurde. Wir haben sie in einem Umweltmonitoring-Projekt im Rahmen unseres Programms für gesellschaftliche Verantwortung eingesetzt.
Welche Organisationen nutzen diese Art der Analyse?
Umwelt- und Immissionsschutz, Bauaufsichtsbehörden, Straßen- und Bahnbetreiber, Stadtentwicklung, Logistik, Immobilien und Finanzwesen können Objekterkennung auf Satellitenbildern nutzen.
Lassen sich Satellitenbilder mit anderen Daten kombinieren?
Ja. Meteorologische Daten lassen sich mit Satellitenbildern koppeln, um Windeigenschaften zu schätzen, und langfristige Vegetationsindizes wie NDVI können mit anderen Datenbeständen kombiniert werden, um Korrelationen zu finden und prädiktive Modelle zu entwickeln.
Projekt starten
Sagen Sie uns, was KI für Ihr Unternehmen leisten soll
Teilen Sie uns ein paar Details mit, unser KI-Team übernimmt den Rest. So geht es weiter:
- Wir prüfen Ihre Anfrage und antworten per E-Mail.
- Ein Gespräch mit einem KI-Experten zu Ihrem Problem, Ihren Daten und Zielen.
- Eine klare Empfehlung: unser Lösungsansatz und eine erste Aufwandsschätzung.