Loading...
Skip to Content

Geo Engine

Philipps-Universität Marburg

Christian Beilschmidt, Johannes Drönner, Michael Mattig
#wettbewerb #2019
Philipps-Universität Marburg

In modernen Unternehmen sind raum-zeitliche Daten, nicht zuletzt durch das Aufkommen des Internet-of-Things (IoT), allgegenwärtig. Beispiele sind Positionsdaten aus LKW-Flotten und Bildaufzeichnungen von Drohnen in der Landwirtschaft. Zusammen mit öffentlich verfügbaren Daten, wie z.B. Erdbeobachtungen von Satelliten der European Space Agency (ESA), ergibt sich hier gigantisches wirtschaftliches Potential, um Firmenprozesse zu optimieren und zukünftige Entwicklungen vorherzusagen. Im Beispiel der Landwirtschaft können dies Ertragsprognosen aufgrund der Beobachtung des Pflanzenwachstums und Wettervorhersagen sein. Marktforschungsinstitute prognostizieren ein Wachstum des Marktes für raum-zeitlichen Analyse von 400 auf 3.000 Mio US$  in den nächsten 10 Jahren. Ein großes Hindernis bei der Nutzung dieser Daten liegt für Unternehmen in dem Umgang mit Big-Data-Problemen wie dem Wirrwarr von Datentypen und der Masse von Daten. Hier haben existierende Lösungen starke Limitierungen. Mit der Geo Engine entwickeln wir eine Plattform, die den gesamten Arbeitsablauf der Analyse raum-zeitlicher Daten in unternehmensrelevanten Anwendungen unterstützt. Dies beinhaltet die Datenbeschaffung, -integration, -visualisierung, -analyse und -bereitstellung als App. In diesem Prozess setzen wir Methoden des maschinellen Lernens ein, die für solche Problemstellungen ideal sind.
 
Im Rahmen des Projekts GFBio, das von der Deutschen Forschungsgemeinschaft gefördert wird, haben wir einen Prototyp entwickelt, der eine explorative Analyse von Biodiversitätsdaten als interaktive Web-Applikation ermöglicht. In der 5-jährigen Entwicklungsphase haben wir, Forscher mit Expertise in Informatik und Geographie, große Erfahrung in der effizienten Verarbeitung raum-zeitlicher Daten erlangt. Durch Kontakte in verschiedenen Workshops und Konferenzen gibt es bekundetes Interesse aus der Wirtschaft. Als zukünftige Arbeiten planen wir das System zu stabilisieren und innovative Forschungsergebnisse aus dem maschinellen Lernen zu integrieren. Das Ziel ist die Ausgründung eines Unternehmens, das ein Service-Produkt, Dienstleistungen in der Umsetzung von Anwendungsfällen, sowie Beratungen und Schulungen anbietet


https://www.geoengine.de/

Zurück

Weitere Projekte

  • #wettbewerb #2019

    Spray Patternator

    Sprühprozesse, um was geht es da überhaupt? Funktioniert Ihr Rasensprenger nicht mehr richtig? Haben Sie beim Fensterputzen gemerkt, dass die Düse des Fensterreinigers verstopft ist? Genau für diese Problematik haben wir die passende Lösung – allerdings auf industriellem Niveau!...

    mehr erfahren
  • #wettbewerb #2016

    Lecture Pool

    Das Ziel von Lecture Pool ist es durch die Kombination aus Digitalisierung und kollaborativer Wirtschaft die dringenden Probleme des höheren Bildungssektors zu überwinden. Mit unserer Lösung setzen wir staatliche Gelder effizient ein, ermöglichen es Universitäten sich – durch Fokussierung auf Spezialthemen – in einem wandelnden Markt zu positionieren und verbessern die Qualität der Lehre für Studierende...

    mehr erfahren
  • #wettbewerb #2023

    KTG - Kosten teilen, Kosten sparen

    Die Gründungsidee von KTG ist die breite Umsetzung von Kostenteilungsgemeinschaften nach § 4 Nr. 29 UStG im Bereich des Gesundheitswesens und der öffentlichen Dienstleistungen. Unsere Vision ist es, Krankenhäusern, Ärzten, Pflegeheimen und Kommunen eine nachhaltige, wirtschaftlich effiziente Lösung zur Kooperation zu bieten, die den steigenden Kostendruck in einer zunehmend belasteten Branche lindert und gleichzeitig deren Eigenständigkeit wahrt.

    mehr erfahren

Mit freundlicher Unterstützung

Netzwerkpartner