Geoinformatik Ingenieure werden in vielen verschiedenen Bereichen in der heutigen Zeit benötigt. Um nur einige Einsatzmöglichkeiten zu benennen: Naturschutz, Landschafts- und Städteplanung, Beurteilung der Folgen des Klimawandels, Bevölkerungsschutz. Auch stehen immer weitere Daten zur Verfügung, wie Fernerkundungsdaten von Satelliten, Luftbildern von Drohnen, 3D Punktwolken von Laser-Scannern und z.B. auch Radarinformationen.
Es werden Ingenieure gebraucht, die Verfahren implementieren und betreiben und wichtige Erkenntnisse für unsere Gesellschaft aus diesen Daten herausholen. Je besser die Daten genutzt werden, je präziser Erkenntnisse abgeleitet werden, desto besser werden die Entscheidungen sein können, die auf dieser Basis getroffen werden. Hier wird sich z.B. entscheiden, wie gut unsere Unternehmen und unsere Gesellschaft mit den Folgen des Klimawandels umgehen können.
Hierbei sind viele Faktoren zu berücksichtigen. Die kostbaren Rohdaten müssen effizient und performant genug verarbeitet werden. Diese Aufgabe ist durch Menschen schlicht und einfach aufgrund der Menge an verfügbaren Rohdaten nicht mehr leistbar. Daher muss der Computer zur Unterstützung eingesetzt werden. Algorithmen des Machine- und Deep Learning kommen zum Einsatz. Künstliche Intelligenz kann helfen, diese Arbeiten auszuführen und menschliche Ressourcen freizumachen für kreativere Prozesse wie z.B. die Optimierung der Verfahren. Die auszubildenden Geoinformatiker erlernen Methoden der künstlichen Intelligenz mit einem Fokus auf Geodaten wie beispielsweise Satellitendaten.
Einsatz von Machine- und Deep Learning in der Hochschule
An der Hochschule für angewandte Wissenschaften in Würzburg-Schweinfurt lehrt und forscht Frau Professor Dr. Melanie Brandmeier im Studienbereich Geo mit den Bachelorstudiengängen „Geovisualisierung“, „Vermessung und Geoinformatik“, sowie dem Masterstudiengang Geodatentechnologie. Ihre Lehrgebiete umfassen: System Erde/ Geowissenschaften, Maschinelles Lernen/ Computer Vision, Fernerkundung/ GIS. Sie und ihre Kollegen bilden die nächste Generation der Geoinformatiker in Deutschland aus.
Unsere Esri ArcGIS Plattform wird u.a. als Software in der Ausbildung eingesetzt. In dieser stehen kontextbezogen die notwendigen Software-Werkzeuge zum Visualisieren und Analysieren der Rohdaten bereit, sowie die Möglichkeit räumliche Analysen und Data Science Aufgaben durchzuführen. ArcGIS bietet Funktionalitäten, um Methoden der künstlichen Intelligenz zu trainieren, zu optimieren und schließlich auf neue Daten anzuwenden. Komplexe räumliche Fragestellungen werden mithilfe von Tools bearbeitet. Standorte und Beziehungen zwischen Objekten in der Lage zueinander werden verwendet, um verdeckte Muster zu erkennen und Vorhersagealgorithmen zu trainieren. Die heute verwendeten Machine- und Deep Learning Frameworks (z.B. Tensorflow oder PyTorch) sind integriert. Die Geoinformatiker finden zum Einstieg eine einfach zu bedienende Software-Oberflächen, können sich aber zu einem späteren Zeitpunkt mit der ArcGIS Python Programmierschnittstelle und den integrierten Notebooks tiefer in die Modelle einarbeiten.
Frau Professor Brandmeier geht noch einen Schritt weiter. Für sie ist es entscheidend, dass die zukünftigen Ingenieure die Synthese zwischen Wirtschaftlichkeit und Nachhaltigkeit verinnerlichen. Daher werden die Überlegungen von Beginn an in die Planungen der Verarbeitungskette einbezogen. Auf dieser Grundlage stellt sich die Frage, welche IT-Infrastruktur die richtige ist, um auf der einen Seite die mitunter äußerst Computer-Ressourcen intensiven Trainingsprozesse für die künstliche Intelligenz zu leisten und auf der anderen Seite nachhaltig mit den Ressourcen unserer Natur umzugehen.
Verzahnung wichtiger Technologien
Hier wählt sie die IT-Infrastruktur des Cloud-Service und -Technologie-Providers Cloud&Heat Technologies aus. Das Unternehmen hat sich auf ganzheitliche, offene und nachhaltige digitale Infrastrukturen spezialisiert. Es setzt hier gezielt auf Open-Source-Software, auch auf Basis von OpenStack, dem Open-Source-Standard für Cloud-Plattformen, um mehr Transparenz in den Cloud- und Rechenzentrumsmarkt zu bringen. Darüber hinaus streben die Dresdner an, den Konflikt aus dem stark wachsenden Bedarf an Rechenleistung, z. B. in den Bereichen Deep und Machine Learning, sowie Nachhaltigkeit mithilfe innovativer Technologien aufzulösen und dadurch die Klimabilanzen sektorenübergreifend zu verbessern. Hierfür setzt das Unternehmen bei der Kühlung seiner Server auf eine innovative Heißwasserkühlung, die zum einen im Vergleich zur herkömmlichen Serverkühlung mit Luft deutlich energieeffizienter ist und zweitens eine Nachnutzung der entstehenden Abwärme, beispielsweise zum Beheizen ansässiger Büros, möglich macht. So lässt sich der CO2-Fußabdruck senken.
Das Spannungsfeld zwischen dem ständig wachsenden Bedarf an Prozessierung von digitalen Daten und dem nachhaltigen Umgang mit Ressourcen unserer Umwelt wird gemildert. Diese Technologien können ökonomisch und ökologisch im Einklang miteinander eingesetzt werden; die Nutzung wertvoller, natürlicher Ressourcen durch die Digitalisierung selbst wird geschont. Es geht an die Provisionierung der IT-Ressourcen. Wie viele Arbeitsspeicher wird benötigt? Muss ein Grafikprozessor eingesetzt werden? Welche Anzahl und Dimensionierung der Ressourcen sind notwendig? Welche Betriebssysteme sollen eingesetzt werden und schließlich die Frage, wie die IT-Infrastruktur mit der eingesetzten ArcGIS Software wechselwirkt. Welche Konstellationen und Konfigurationen sind optimal?
Die auszubildenden Geoinformatiker lernen in Form eines Projektseminars sich diesen Fragen zu stellen. Die gesamte Verarbeitungskette wird betrachtet. Der digitale Prozess von den Rohdaten bis zum Dashboard für den Entscheidungsträger wird ganzheitlich betrachtet und dabei werden ökonomische und ökologische Rahmenbedingungen berücksichtigt. Die angehenden Ingenieure lernen, die richtigen Technologien zu kombinieren und einen effizienten und nachhaltigen digitalen Prozess der Computer Vision zu implementieren. Ein spannendes Berufsbild, das in Zukunft immer wichtiger wird.
Das Projektseminar wurde im Sommersemester 2022 erstmalig an der Technischen Hochschule in Würzburg angeboten. Die Unternehmen Cloud & Heat Technologies und Esri Deutschland GmbH haben unterstützt. Frau Professor Brandmeier und alle Beteiligten waren sich einig: das war ein Erfolg und wird im nächsten Jahr erneut angeboten.
