Enorme datavolumes verwerkt
Algoritmen verwerken de datastroom die grondstations ontvangen gedetailleerd en efficiënt, in plaats van te vertrouwen op handmatige controle.
Sectoren · Ruimtevaart en aardobservatie
AI in de ruimtevaart: van satellietdata naar bruikbaar inzicht
Aardobservatiesatellieten produceren enorme hoeveelheden data die grondstations snel moeten verzamelen en analyseren. Wij bouwen deep learning-systemen die satellietbeelden en hyperspectrale beelden gedetailleerd verwerken, voor civiele toepassingen zoals milieumonitoring, stedelijke analyse en inspectie van infrastructuur.
- Satellietbeelden gedetailleerd en op schaal geanalyseerd
- Kleine objecten gedetecteerd vanuit een baan om de aarde
- Monitoring van milieu en infrastructuur
- 57% van ons team is gepromoveerd
- Duits bedrijf, werkt volgens de AVG
Bespreek uw project
5,0 18 reviews op Clutch Winnaar Go Global Awards
Vertrouwd door grote bedrijven, scale-ups en non-profits
Wat het u oplevert
Wat AI verandert in de ruimtevaart
Data uit de ruimte is alleen nuttig als ze snel en nauwkeurig kan worden verwerkt. Daar komt AI in beeld.
Meer zien dan het menselijk oog
Deep learning benut alle kanalen van hyperspectrale beelden en kan zo stoffen zoals olielozingen of methaanlekken detecteren die in rood, groen en blauw onzichtbaar zijn.
Monitoring van de satellieten zelf
AI kan monitoringsystemen voor satellieten ondersteunen en operators helpen de toestand van ruimtevaartuigen te volgen.
Wat wij leveren
AI-oplossingen voor ruimtevaart en aardobservatie
Civiele toepassingen van AI op satelliet- en remote sensing-data.
- 01
Objectdetectie op satellietbeelden
Deep learning die objecten herkent van slechts 10 x 8 pixels, zoals gebouwen, auto's, treinen, wegen, snelwegen en spoorlijnen.
- 02
Monitoring van milieu en vervuiling
Detectie van plastic afval aan de kust en op zee, olielozingen en methaanlekken, met analyse van de ernst.
- 03
Analyse van stedelijke hitte
Studies naar de warmte die in stedelijke gebieden wordt geproduceerd, op basis van satellietdata.
- 04
Windschatting uit satelliet- en weerdata
Meteorologische data gecombineerd met satellietbeelden om windeigenschappen te schatten.
- 05
Monitoring van infrastructuur en grondgebruik
Staat van wegen en spoorlijnen, bedekking door zand of sneeuw, parkeerterreinen, bouwplaatsen en illegale bouw.
- 06
Monitoring van de toestand van satellieten
Monitoringsystemen gebouwd voor de satellieten zelf.
- 07
Analyse van vegetatie en landdegradatie
Langetermijnanalyse van vegetatie-indices zoals NDVI om landdegradatie en herstel te volgen.
Weet u niet zeker wat u nodig hebt? Beschrijf het probleem en wij adviseren u over de aanpak.
Bespreek uw projectCase studies
Alle case studiesResultaten die we voor klanten behaalden
Ruimtevaart · Computer vision
Objectdetectie in hyperspectrale satellietbeelden
10 x 8 pxkleinste herkende objectgrootte
Een oplossing voor milieumonitoring, ontwikkeld binnen ons programma voor maatschappelijk verantwoord ondernemen, die kleine objecten in hyperspectrale satellietbeelden met zeer hoge nauwkeurigheid detecteert.
Lees de case study
Onderzoek naar landdegradatie en conflictprevalentie voor een ngo
74% nauwkeurigheid bij het voorspellen van conflicten 6 maanden vooruit
Datawetenschappelijk onderzoek met de humanitaire ngo World Vision, waarin satellietdata over vegetatie (NDVI) en historische conflictgegevens zijn geanalyseerd om te bestuderen hoe landdegradatie samenhangt met de prevalentie van conflicten.
Detectie van zwerfafval met drones en planning van inzameling
25x snellere afvaldetectie, met gehalveerde totale kosten
Een computervisionsysteem dat zwerfafval detecteert op dronebeelden van ongeveer duizend vierkante kilometer kustgebied, met een GIS-applicatie om de inzameling te plannen en te volgen.
Kaartsegmentatie voor prijsbepaling van stadszones op een vastgoedplatform
5 klassen landgebruik pixel voor pixel in kaart gebracht
Een deep-learningsysteem dat stadskaarten segmenteert, vergelijkt met historische kaarten en de beschikbare open grond door de tijd volgt, ter ondersteuning van de prijsbepaling van stadszones.
Dakdetectie en -segmentatie voor een zonne-energiebedrijf
Geautomatiseerd dakdetectie en segmentatie van dakvlakken
Deep-learningmodellen die woningdaken op satellietbeelden herkennen, ze in afzonderlijke vlakken segmenteren en per vlak oppervlakte en afmetingen schatten, zodat zonnepaneelinstallaties efficiënt kunnen worden gepland.
Waarom AI Superior
AI op onderzoeksniveau, met de werkwijze van een productbedrijf
Veel leveranciers kunnen een demo bouwen. Het lastige deel is AI betrouwbaar laten werken op echte data en binnen echte bedrijfsprocessen, en daarvoor is een ander soort team nodig.
01
Team met onderzoeksachtergrond
AI Superior werd in 2019 opgericht door AI-onderzoekers met gepubliceerde papers en patenten, en het hele team werkt volgens die wetenschappelijke standaard.
- PhD57%
- MSc28%
- BSc15%
02
Gebouwd voor productie
Bij elk project beperken we het risico in fasen, met een go/no-go-beslissing bij elke mijlpaal. Uw budget gaat alleen naar benaderingen die op uw data al hebben gewerkt.
4× ons slagingspercentage bij proofs of concept ten opzichte van het marktgemiddelde
03
Een compleet team vanaf dag één
Strategie, modellen en software komen van één team, dus er gaat niets verloren bij overdrachten tussen leveranciers.
- Product AI-productowner, business analist, projectmanager
- Data Data scientists, ML-engineers, BI-analist
- Ontwikkeling Software engineers, QA, DevOps
04
Uw data blijft onder controle
Mag data uw organisatie niet verlaten, dan bouwen we op private, zelf gehoste modellen in plaats van AI-diensten van derden.
- AVG, Duits bedrijf
- Zelf gehoste LLM's
- Transparante methoden
Ons team
De experts achter uw project
Uw project wordt geleid door senior data scientists en engineers met een onderzoeksachtergrond, ondersteund door onze product- en ontwikkelteams.
-
Dr. Sergey Sukhanov Chief Data Scientist Gepromoveerd in machine learning, data scientist sinds 2013. Publicaties, patenten en meer dan 30 geïmplementeerde AI-use cases; meerdere IEEE-prijzen.
-
Dr. Ivan Tankoyeu Chief Data Officer Gepromoveerd in de informatica. Erkend door de IEEE GRSS Society, winnaar van de Global AI Hackathon 2017, Kaggle TOP500 data scientist (2014).
-
Sergio Frayle, M.Sc. Lead Data Scientist Master in AI, patroonherkenning en digitale beeldverwerking; meer dan 7 jaar ervaring in beeldverwerking en computer vision, met publicaties.
-
Enrique Fernández, M.Sc. Senior ML Expert Master in robotica en mechatronica; bouwt en implementeert complexe AI-oplossingen, vooral in computer vision en NLP.
-
Peter Luck, M.Sc. AI Consultant Master in bedrijfskunde en informatica; product- en projectmanager voor machine learning-producten.
Klantreviews
5,0 Beoordeeld met 5,0 door de klanten voor wie wij bouwen
18 geverifieerde reviews op Clutch
“AI Superior is zeer zorgvuldig op al onze behoeften ingegaan en heeft ze in het project meegenomen.”
Bouwde AI-modellen en een dashboard voor een pilotprogramma dat afval detecteert in dronebeelden.
“Ze hebben elk onderdeel van het project met succes uitgevoerd en onze verwachtingen overtroffen.”
Bouwde een AI-model dat daken van woningen en bedrijfspanden analyseert, inclusief dataverzameling en labeling. Alle belangrijke deliverables werden op tijd opgeleverd.
“Ze leverden een extra module die we niet hadden verwacht, maar die zeer nuttig bleek.”
Onderzoek en softwareontwikkeling op maat met generative adversarial networks voor een farmaceutisch bedrijf met meer dan 5.000 medewerkers.
Zo werken wij
Een gefaseerde levenscyclus voor AI-projecten
Elke fase eindigt met een resultaat dat u kunt controleren, en over de volgende fase beslist u pas als u de vorige hebt zien werken. Scope en budget houdt u zelf in de hand.
- Eerst een inschatting, dan een besluitU ziet scope en verwachte resultaten voordat de bouw begint.
- Go/no-go na elke faseElke fase eindigt met een controleerbaar resultaat en een besluit over de volgende stap.
- Open over risico'sWe delen risico's en kansen zodra de analyse ze aan het licht brengt.
- Go/no-go-beslissing
Verkenning
Samen met uw team werken we het bedrijfsprobleem uit en bepalen we de richting van de oplossing.
U ontvangt: Scope, aanpak en een globale inschatting van inspanning en verwachte resultaten
- Go/no-go-beslissing
Data en haalbaarheid
We leren uw team en uw data kennen en toetsen of AI het juiste middel is voor dit probleem.
U ontvangt: Een data-assessment en een helder haalbaarheidsoordeel, nog voordat de bouw begint
- Go/no-go-beslissing
Proof of concept / MVP
We beginnen klein, met de data die al beschikbaar is, om de oplossing in de praktijk te testen.
U ontvangt: Gemeten resultaten op uw eigen data en een basis voor de investeringsbeslissing
- Go/no-go-beslissing
Integratie en opschaling
We integreren de oplossing in uw bestaande systemen, finetunen de modellen en passen ze aan waar nodig.
U ontvangt: Een oplossing die draait binnen uw processen, afgestemd op uw data en systemen
-
Evaluatie
We nemen de resultaten met u door en zorgen dat ze goed worden geïnterpreteerd.
U ontvangt: Wat de oplossing heeft opgeleverd en waar u hierna kunt verbeteren
Prijzen en erkenning
Gerekend tot de beste AI-bedrijven
Onderscheiden met internationale bedrijfsprijzen en gerangschikt door onafhankelijke B2B-platforms die met geverifieerde klantreviews werken.
-
Go Global Awards Winner 2021 · International Trade Council -
Beste dienstverlener in data science & AI, Europa 2021 · German Business Awards -
Top AI-bedrijf 2023 · Clutch -
Top machine learning-bedrijf 2023 · Clutch -
Clutch Champion Najaar 2023 · Clutch -
Clutch Global Najaar 2023 · Clutch -
Top BI- & big data-bedrijf Duitsland 2023 · Clutch -
Top IT-dienstverlener Duitsland 2023 · Clutch -
Top AI-bedrijven 2023 · TrueFirms -
Top machine learning-bedrijven 2021 · Techreviewer -
Meest beoordeelde IT-dienstverleners Duitsland · The Manifest
Wat kan AI detecteren op satellietbeelden?
Onze deep learning-aanpak detecteert woningen en bedrijfspanden, auto's, treinen, wegen, snelwegen en spoorlijnen, maar ook afval aan de kust en op zee en olielozingen. Het werkt op zeer kleine objecten, tot ongeveer 10 x 8 pixels.
Waarom hyperspectrale beelden gebruiken?
Het menselijk oog ziet alleen rood, groen en blauw. Hyperspectrale beelden hebben veel meer kanalen, en modellen die ze allemaal benutten, kunnen stoffen zoals methaanlekken of olielozingen detecteren die anders onzichtbaar zijn.
Is uw satelliettechnologie bewezen?
Ze is gebaseerd op een bekroonde oplossing die door de IEEE is erkend. We hebben haar toegepast in een project voor milieumonitoring dat deel uitmaakte van ons programma voor maatschappelijk verantwoord ondernemen.
Welke organisaties gebruiken dit soort analyses?
Milieu- en vervuilingstoezicht, bouwtoezicht, beheerders van wegen en spoorlijnen, stedelijke ontwikkeling, logistiek, vastgoed en de financiële sector kunnen allemaal objectdetectie op satellietbeelden gebruiken.
Kunnen satellietbeelden worden gecombineerd met andere data?
Ja. Meteorologische data kan worden gekoppeld aan satellietbeelden om windeigenschappen te schatten, en langetermijnvegetatie-indices zoals NDVI kunnen worden gecombineerd met andere gegevens om correlaties te vinden en voorspellende modellen te bouwen.
Start uw project
Vertel ons wat AI voor uw bedrijf moet doen
Deel een paar details en ons AI-team neemt het over. Dit zijn de volgende stappen:
- We bekijken uw aanvraag en antwoorden per e-mail.
- Een gesprek met een AI-expert over uw probleem, data en doelen.
- Een helder advies: de aanpak die wij voorstellen en een eerste inschatting.
Liever zelf een tijd kiezen?
Plan een gesprek