GeoAI · Georäumliche Analyse

GeoAI-Services von Geodaten zu Entscheidungen

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.

  • Objekte und Flächen in Satelliten- und Luftbildern erkannt
  • Prognosen auf Basis historischer Geodaten
  • KI ergänzt die GIS-Umgebungen, die Sie bereits nutzen
  • 57 % unseres Teams sind promoviert
  • Deutsches Unternehmen, Datenschutz nach DSGVO

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Konzerne, Scale-ups und Non-Profits vertrauen uns

  • Boehringer Ingelheim
  • HUK-Coburg
  • World Vision
  • Siemens
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  • Stiftung GOLDKIND
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Ihr Mehrwert

Was GeoAI dem GIS hinzufügt

GIS liefert große räumliche Datensätze. KI macht daraus Muster, Prognosen und schnellere Entscheidungen.

Bessere prädiktive Modelle

Machine Learning auf GIS-Daten ermöglicht genauere Prognosen für Stadt- und Umweltplanung.

Datenverarbeitung im großen Maßstab

Satellitenbilder, Sensordaten und andere große Geodatensätze werden deutlich effizienter verarbeitet und analysiert.

Erkenntnisse in Echtzeit

Geodaten, die schon beim Eingang ausgewertet werden, unterstützen zeitkritische Entscheidungen wie Verkehrssteuerung und Katastrophenschutz.

Was wir liefern

Unsere GeoAI-Leistungen

Von der Analyse komplexer Geodatensätze bis zur Bereitstellung individueller Modelle: Wir helfen Ihnen, räumliche Muster, Zusammenhänge und Trends zu erkennen und darauf zu reagieren.

  1. 01

    Fortgeschrittene räumliche Datenanalyse

    Erkennung von Clustern, Mustern und Trends in komplexen Geodatensätzen zur Unterstützung von Ressourcenplanung und Risikomanagement.

  2. 02

    Prädiktive Modellierung und Prognosen

    Modelle, trainiert auf historischen Geodaten, die Veränderungen vorhersagen und eine strategische, vorausschauende Planung unterstützen.

  3. 03

    Datenverarbeitung in Echtzeit

    Auswertung von Geodaten im laufenden Betrieb, um Reaktionszeiten zu verkürzen, etwa bei dynamischer Verkehrssteuerung und im Katastrophenmanagement.

  4. 04

    Integration von GIS und KI

    KI integriert in Ihre bestehenden GIS-Umgebungen, ergänzt um Entscheidungsunterstützung und eine tiefere Interpretation räumlicher Daten.

  5. 05

    Analyse von Fernerkundungsdaten

    Auswertung von Fernerkundungsdaten für Umweltmonitoring und Landwirtschaft, von der Wolkenbeobachtung für Wetterprognosen bis zum Wald- und Pflanzenwachstum.

  6. 06

    Datenvisualisierung und Kartierung

    Rohe Geodaten, aufbereitet als Visualisierungen, Karten und geografische Modelle, die komplexe Informationen für Stakeholder nutzbar machen.

  7. 07

    Integration von Machine Learning und Deep Learning

    Mustererkennung, prädiktive Analyse und Anomalieerkennung, angewandt auf Geodaten.

  8. 08

    Vortrainierte Erkennungsmodelle

    Fertige Modelle, die häufige Objekte wie Bäume, Gebäude und Fahrzeuge erkennen, lokalisieren und segmentieren. So müssen Sie nicht bei null anfangen.

  9. 09

    Individuelle GeoAI-Lösungen

    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.

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Fallstudien

Ergebnisse, die wir für unsere Kunden erzielt haben

Alle Fallstudien
Illustration der Objekterkennung in Satellitenbildern
Illustration einer Luftansicht von Häusern mit einem Dach und einem Solarmodul, vom KI-System erkannt
Energie · Computer Vision

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.

Illustration einer segmentierten Stadtkarte mit Diagrammen zu Freiflächen, erschlossenen Straßen, Häusern und Infrastruktur
Immobilien · Computer Vision

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.

Illustration einer in Landflächen unterteilten Karte mit erkannter und bewerteter Vegetation
Non-Profit · Machine Learning

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.

Illustration einer Straße mit vom KI-System erkannten Schlaglöchern, jeweils mit Objekttyp und Konfidenzwert beschriftet
Öffentlicher Sektor · Computer Vision

Schlaglocherkennung und Bewertung von Straßenschäden für eine Behörde

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.

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 %
Team nach höchstem Abschluss
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 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 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

Mit 5,0 bewertet von den Kunden, für die wir entwickeln

5,0
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.

Ahmed Alshaikh Director, AI & Data Analytics, AI Global Company Verifiziert auf Clutch · Khobar, Saudi-Arabien
★★★★★
“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.

Jared McKenzie CEO, Headline Solar Verifiziert auf Clutch · Chicago, USA
★★★★★
“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.

Darko Stefanovic CTO & Co-Founder, Qode Interactive Verifiziert auf Clutch · Belgrad, Serbien
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.
Mit der Discovery-Phase starten
  1. 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
  2. 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
  3. 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
  4. 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

    Go/No-Go-Entscheidung
  5. 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

Anwendungsfälle nach Branche

GeoAI-Anwendungen nach Branche

Von Ernteerträgen bis zu Reaktionszeiten: Georäumliche KI unterstützt Entscheidungen in vielen Branchen.

Stadtplanung und Smart Cities

Datenbasierte Einblicke in städtische Wachstumsmuster für eine bessere Ressourcenverteilung und Infrastrukturentwicklung.

  • Optimierung der Flächennutzung
  • Planung öffentlicher Dienstleistungen
  • Optimierung von Verkehrsnetzen
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 künstliche Intelligenz Deutschland 2026 · Clutch
  • Top-Unternehmen für Machine Learning Deutschland 2026, Clutch Top-Unternehmen für Machine Learning Deutschland 2026 · Clutch
  • Top-Unternehmen für Computer Vision Deutschland 2026, Clutch Top-Unternehmen für Computer Vision Deutschland 2026 · Clutch
  • Top-Unternehmen für generative KI Deutschland 2026, Clutch Top-Unternehmen für generative KI Deutschland 2026 · Clutch
  • Gewinner der Go Global Awards 2021, International Trade Council Gewinner der Go Global Awards 2021 · International Trade Council
  • Bester Data-Science- und KI-Dienstleister, Europa 2021, German Business Awards Bester Data-Science- und KI-Dienstleister, Europa 2021 · German Business Awards
  • Top-Unternehmen für künstliche Intelligenz 2023, Clutch Top-Unternehmen für künstliche Intelligenz 2023 · Clutch
  • Top-Unternehmen für Machine Learning 2023, Clutch Top-Unternehmen für Machine Learning 2023 · Clutch
  • Clutch Champion Herbst 2023, Clutch Clutch Champion Herbst 2023 · Clutch
  • Clutch Global Herbst 2023, Clutch Clutch Global Herbst 2023 · Clutch
  • Top-Unternehmen für BI & Big Data Deutschland 2023, Clutch Top-Unternehmen für BI & Big Data Deutschland 2023 · Clutch
  • Top-Unternehmen für IT-Services Deutschland 2023, Clutch Top-Unternehmen für IT-Services Deutschland 2023 · Clutch
  • Top-KI-Unternehmen 2023, TrueFirms Top-KI-Unternehmen 2023 · TrueFirms
  • Top-Unternehmen für Machine Learning 2021, Techreviewer Top-Unternehmen für Machine Learning 2021 · Techreviewer
  • Meistbewertete IT-Dienstleister Deutschland, The Manifest Meistbewertete IT-Dienstleister Deutschland · The Manifest
FAQ

Häufig gestellte Fragen

Haben Sie eine andere Frage? Fragen Sie uns direkt.

Worin unterscheidet sich GeoAI von klassischem GIS?

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.

Welche Daten nutzt GeoAI?

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.

Müssen wir ein Modell von Grund auf trainieren?

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.

Funktioniert GeoAI mit unserem bestehenden GIS?

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.

Ist GeoAI zuverlässig genug für Geschäftsentscheidungen?

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.

Wie läuft ein GeoAI-Projekt ab?

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.

Was kostet die Einführung von GeoAI?

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.

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  1. Wir prüfen Ihre Anfrage und antworten per E-Mail.
  2. Ein Gespräch mit einem KI-Experten zu Ihrem Problem, Ihren Daten und Zielen.
  3. Eine klare Empfehlung: unser Lösungsansatz und eine erste Aufwandsschätzung.

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