Bessere prädiktive Modelle
Machine Learning auf GIS-Daten ermöglicht genauere Prognosen für Stadt- und Umweltplanung.
GeoAI · Georäumliche Analyse
Wir kombinieren Machine Learning und Deep Learning mit GIS, um Satellitenbilder, Luftaufnahmen, LiDAR-, GPS- und Sensordaten zu analysieren. Das Ergebnis sind räumliche Muster, Prognosen und Karten, auf deren Basis Ihre Teams handeln können: in der Stadtplanung, im Umweltmonitoring, in der Logistik, bei Versicherungen und in vielen weiteren Bereichen.














GIS liefert große räumliche Datensätze. KI macht daraus Muster, Prognosen und schnellere Entscheidungen.
Machine Learning auf GIS-Daten ermöglicht genauere Prognosen für Stadt- und Umweltplanung.
Satellitenbilder, Sensordaten und andere große Geodatensätze werden deutlich effizienter verarbeitet und analysiert.
Geodaten, die schon beim Eingang ausgewertet werden, unterstützen zeitkritische Entscheidungen wie Verkehrssteuerung und Katastrophenschutz.
Von der Analyse komplexer Geodatensätze bis zur Bereitstellung individueller Modelle: Wir helfen Ihnen, räumliche Muster, Zusammenhänge und Trends zu erkennen und darauf zu reagieren.
Erkennung von Clustern, Mustern und Trends in komplexen Geodatensätzen zur Unterstützung von Ressourcenplanung und Risikomanagement.
Modelle, trainiert auf historischen Geodaten, die Veränderungen vorhersagen und eine strategische, vorausschauende Planung unterstützen.
Auswertung von Geodaten im laufenden Betrieb, um Reaktionszeiten zu verkürzen, etwa bei dynamischer Verkehrssteuerung und im Katastrophenmanagement.
KI integriert in Ihre bestehenden GIS-Umgebungen, ergänzt um Entscheidungsunterstützung und eine tiefere Interpretation räumlicher Daten.
Auswertung von Fernerkundungsdaten für Umweltmonitoring und Landwirtschaft, von der Wolkenbeobachtung für Wetterprognosen bis zum Wald- und Pflanzenwachstum.
Rohe Geodaten, aufbereitet als Visualisierungen, Karten und geografische Modelle, die komplexe Informationen für Stakeholder nutzbar machen.
Mustererkennung, prädiktive Analyse und Anomalieerkennung, angewandt auf Geodaten.
Fertige Modelle, die häufige Objekte wie Bäume, Gebäude und Fahrzeuge erkennen, lokalisieren und segmentieren. So müssen Sie nicht bei null anfangen.
Anwendungen, zugeschnitten auf branchenspezifische Herausforderungen, einschließlich von Grund auf trainierter Modelle für genau die Objekte, die Sie erkennen müssen.
Nicht sicher, was davon Sie brauchen? Beschreiben Sie das Problem, und wir empfehlen Ihnen den passenden Ansatz.
Projekt besprechen10 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
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.
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.
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.
Automatisiert Schlaglocherkennung, Schweregradbewertung und Kartierung
Eine Deep-Learning-Plattform, die Schlaglöcher und Straßenschäden auf verschiedenen Straßentypen mit minimalem menschlichem Eingriff erkennt, bewertet und für Instandhaltungsteams kartiert.
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.
AI Superior wurde 2019 von KI-Forschern mit Publikationen und Patenten gegründet. Nach diesem wissenschaftlichen Maßstab arbeitet das gesamte Team.
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.
Strategie, Modelle und Software entwirft ein und dasselbe Team. Es gibt keine Übergaben zwischen Dienstleistern, bei denen etwas verloren geht.
Wenn Daten Ihr Unternehmen nicht verlassen dürfen, setzen wir auf private, selbst gehostete Modelle statt auf KI-Dienste von Drittanbietern.
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.
“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.
“Ich schätze ihre Herangehensweise, ihre Expertise und die Qualität der Informationen, die sie liefern.”
Beratung zu KI und Machine Learning, um die richtigen Use Cases für ein Webdesign- und Grafikunternehmen zu identifizieren.
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.
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
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
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
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
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
Von Ernteerträgen bis zu Reaktionszeiten: Georäumliche KI unterstützt Entscheidungen in vielen Branchen.
Datenbasierte Einblicke in städtische Wachstumsmuster für eine bessere Ressourcenverteilung und Infrastrukturentwicklung.
Verfolgung von Veränderungen in Ökosystemen und Umwelttrends sowie Bewertung der möglichen Folgen von Entscheidungen.
Einblicke in Bodengesundheit und Pflanzenzustand, um das volle Potenzial von Flächen zu nutzen.
Echtzeitanalysen für schnelle, fundierte Entscheidungen in der Krise.
Besseres Flottenmanagement, genauere Nachfrageprognosen und optimierte Lieferrouten bei geringerem Kraftstoffverbrauch.
Räumliche Analyse der Ausbreitung von Krankheiten als Grundlage für vorausschauende Gesundheitsmaßnahmen.
Einblicke in Verbrauchsmuster und Ressourcenverteilung für nachhaltigere Praktiken.
Standortbezogene Einblicke in Demografie und Präferenzen von Kunden.
Datenbasierte Einblicke für Stadtentwicklung, Marktanalyse und Immobilienbewertung.
Detaillierte Einblicke in geografische Risiken als Grundlage für Policen- und Preisentscheidungen.
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 GIS bildet die Grundlage für die Analyse räumlicher Daten. GeoAI ergänzt es um Machine Learning und Deep Learning und bringt so prädiktive Modelle, bessere Mustererkennung und automatisierte Entscheidungsunterstützung.
Satellitendaten und -bilder, Luftaufnahmen, LiDAR-Punktwolken, GPS- und GIS-Daten, Sensordaten, Text und Video. Die Kombination mehrerer Quellen ergibt ein vollständigeres Bild geografischer Muster, Zusammenhänge und Trends.
Nicht immer. Für häufige Anforderungen wie Bäume, Gebäude und Fahrzeuge haben wir vortrainierte Modelle, die Objekte in Ihren Daten erkennen, lokalisieren und segmentieren. Wenn Sie etwas Spezielles erkennen müssen, trainieren wir ein Modell dafür.
Ja. Wir integrieren KI in Ihre bestehenden GIS-Umgebungen. Das erweitert Ihre räumliche Analyse und Entscheidungsunterstützung, statt die Tools zu ersetzen, die Ihre Teams nutzen.
Echtzeitverarbeitung, prädiktive Modelle und validierte Modelle machen GeoAI zu einer soliden Entscheidungsgrundlage. Vor der Bereitstellung testen wir die Lösung gründlich und trainieren sie auf Ihren Daten, um genaue Ergebnisse sicherzustellen.
Wir beginnen mit einer Beratung und Bedarfsanalyse und planen dann Meilensteine, Umfang und Roadmap. Nach der Entwicklung testen, validieren und trainieren wir die Lösung auf Ihren Daten, stellen sie in Ihrer Umgebung bereit und überwachen und betreuen sie, während sich Ihre Anforderungen weiterentwickeln.
Das hängt von Umfang, Komplexität und Grad der Individualisierung ab. Jedes Projekt ist anders. Deshalb erhalten Sie eine Schätzung, sobald wir Ihre Daten und Anforderungen kennen.
Teilen Sie uns ein paar Details mit, unser KI-Team übernimmt den Rest. So geht es weiter: