
Jeden Tag liefern Satelliten enorme Mengen an Daten über unsere Erde – von Vegetationszuständen über Wasserstände bis hin zu klimatischen Veränderungen. Für Menschen allein sind diese Datenfluten kaum zu überblicken. Der Forschungsbereich Smarte Daten und Wissensdienste befasst sich daher mit der Entwicklung KI-gestützter Verfahren, die Rohdaten effizient auswerten und in handlungsrelevantes Wissen überführen können. Maschinelle Lernverfahren ermöglichen es, Muster zu erkennen, Anomalien zu identifizieren und Entwicklungen präzise zu prognostizieren – eine wertvolle Grundlage für Entscheidungen in Wissenschaft, Politik und Wirtschaft.

Ein besonders greifbares Anwendungsbeispiel liefert die Landwirtschaft: Forschende haben ein KI-System entwickelt, das die Planung landwirtschaftlicher Tätigkeiten effizienter gestaltet, Risiken minimiert und den Ressourceneinsatz optimiert. Mithilfe von Satellitendaten und maschinellem Lernen werden dafür Umweltbedingungen in Echtzeit analysiert – von Wetter und Bodenbeschaffenheit bis hin zum Vegetationszustand. So können Landwirt:innen präzisere Entscheidungen treffen, angefangen beim optimalen Zeitpunkt der Aussaat bis hin zur Ernte.
Ein weiteres Forschungsfeld ist die Entwicklung digitaler Zwillinge der Erde. Diese virtuellen Modelle integrieren zahlreiche Datenquellen, alles voran Satellitendaten, die flächendeckende, aktuelle Informationen über Klima, Vegetation, Wasserstände und Urbanisierung liefern. Auf dieser Grundlage können Klima-, Umwelt- und Urbanisierungsszenarien simuliert und vorausschauende Analysen durchgeführt werden.

„Daten allein sind wertlos – erst durch intelligente Analyse werden sie zu Wissen. Mit KI-Verfahren lassen sich Naturgefahren frühzeitig erkennen, Ressourcen effizienter nutzen und zukünftige Entwicklungen simulieren. Digitale Zwillinge der Erde eröffnen die Möglichkeit, Klima- und Umweltverläufe vorausschauend zu verstehen und darauf basierend fundierte Handlungsoptionen zu entwickeln.“
Prof. Dr. Andreas Dengel
Andreas.Dengel@dfki.de
Tel.: +49 631 20575 1000
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