Umweltrepräsentation

Die semantische Umweltrepräsentation ist ein wichtiger Baustein für die Entscheidungsfindung, Planung und Interaktion von KI-Systemen in komplexen und dynamischen Umgebungen.

KI-Systeme können ihre Umgebung besser verstehen, indem relevante Informationen und Beziehungen zwischen Objekten und Ereignissen strukturiert erfasst und im Kontext interpretierbar gemacht machen. Unterschiedliche Sensordaten, Kontextinformationen sowie Vorwissen und Bestandsdaten können integriert und konsistent verwaltet werden.

Dadurch sind die KI-Systeme in der Lage, sich dynamisch an Veränderungen in der Umgebung anzupassen, indem die für sie relevanten Informationen kontinuierlich und unter Berücksichtigung der Historie aktualisiert werden.

Anwendungsbereiche

Die Anwendungskontexte der semantischen Umweltrepräsentation sind vielfältig, sodass im Folgenden nur einige ausgewählte Beispiele genannt werden können.

• Robotersysteme nutzen sie zur Umgebungsinterpretation, Aufgabenplanung und Navigation sowie um adäquat auf Ereignisse in ihrer Umgebung zu reagieren. 
• Im Bereich der Umweltüberwachung kann die semantische Umweltrepräsentation dazu dienen, Umweltdaten ganzheitlich zu analysieren, Muster und Trends zu erkennen und fundierte Entscheidungen über erforderliche Maßnahmen, beispielsweise im Umweltschutz, zu treffen. 
• Im Bauwesen ermöglicht die semantische Umweltrepräsentation eine präzisere Planung und Überwachung von Bauprojekten, indem sie relevante Informationen über den Standort, die vorhandene Infrastruktur und umgebende Elemente integriert. Zudem können Abweichungen vom ursprünglichen Plan erkannt und analysiert werden; durch die Erfassung semantischer Beziehungen zwischen Materialien, Geräten und Arbeitskräften kann zudem die Effizienz bei der Zuweisung und Nutzung von Ressourcen verbessert werden. 
• Im Bereich der Aufklärung und Überwachung erlaubt die semantische Umweltrepräsentation eine vertiefte Analyse eingehender Daten und einen effizienteren Einsatz von Ressourcen (Personal und Systeme). Durch die Kontextualisierung und Zusammenführung von Informationen aus unterschiedlichen Quellen wird eine verbesserte Interpretation und Priorisierung relevanter Ereignisse ermöglicht. Potenzielle Risiken und Bedrohungen können besser identifiziert und hinsichtlich möglicher Konsequenzen und Handlungsoptionen bewertet werden. 

Semantische Umweltrepräsentationen fördern zudem die Interoperabilität zwischen verschiedenen Systemen und Plattformen, was den Austausch und die gemeinsame Nutzung von Informationen erleichtert.

Hinsichtlich des Einsatzzwecks unterscheiden sich die Anforderungen und Ausprägungen der zugrunde liegenden Modelle und Verfahren oft deutlich. Aufgrund unserer umfangreichen Erfahrungen im Bereich der sensorbasierten Umgebungserfassung und semantischen Modellgenerierung sind wir in der Lage, bestehende und neue Anwendungsdomänen passgenau zu unterstützen.