Google nutzt fortschrittliche Künstliche Intelligenz (KI), um unseren Planeten in beispielloser Detailtiefe zu analysieren. Diese Geospatial AI-Modelle sind entscheidend für alles, von der Klimaüberwachung bis zur Katastrophenhilfe. Aber wo genau kann man diese leistungsstarken Tools selbst erleben oder in eigene Projekte integrieren?
Die Zugänglichkeit hängt stark davon ab, ob Sie ein Entwickler, Forscher oder Geschäftskreibender sind. Die wichtigsten Anlaufstellen sind die Google Earth Engine und die Google Cloud Platform.
1. Google Earth Engine: Das Herz der Geospatial-Analyse
Für Forscher, Wissenschaftler und Entwickler, die planetarische Daten analysieren möchten, ist die Google Earth Engine (GEE) die zentrale Plattform. Sie kombiniert einen Multi-Petabyte-Katalog an Satellitenbildern mit skalierbaren Analysefunktionen.
Was Sie ausprobieren können:
- AlphaEarth Foundations Embeddings: Dies ist ein wegweisendes KI-Produkt. Das Modell AlphaEarth Foundations verarbeitet ein Jahr an multi-source Satellitendaten und komprimiert sie in einen einzigen „Satellite Embedding“-Datensatz pro 10-Meter-Pixel. Das Ergebnis ist eine hochkompakte, aber semantisch reiche Darstellung der Oberflächenbedingungen.
- Wie testen? Der Datensatz ist im Katalog der Earth Engine verfügbar. Über den Earth Engine Code Editor (verfügbar in JavaScript oder Python) können Sie diese KI-generierten Daten für Aufgaben wie Ähnlichkeitssuche, Change Detection (Erkennung von Veränderungen) und automatisches Clustering verwenden.
- Maschinelles Lernen: GEE ermöglicht es Ihnen, eigene Machine-Learning-Workflows zu erstellen oder Modelle, die auf Google Cloud Vertex AI trainiert wurden, direkt in Ihre geospatialen Analysen einzubinden.
2. Google Cloud Vertex AI: KI für Unternehmen
Als Google Cloud-Dienst richtet sich Vertex AI an Unternehmen und Entwickler, die generative KI und Machine Learning in ihre Anwendungen integrieren möchten. Hier finden Sie die neuesten und leistungsstärksten Modelle.
Was Sie ausprobieren können:
- Gemini mit Google Maps Grounding: Eine der zugänglichsten Geospatial-Funktionen. Sie können die Gemini-Modelle (wie Gemini 2.5 Flash oder Pro) in Vertex AI nutzen und sie mit Geodaten von Google Maps „erden“ (Grounding). Dies ermöglicht es der KI, Antworten mit präzisem, lokalem und geospatialem Kontext zu versehen, was für standortbasierte Anwendungen unerlässlich ist.
- Foundation Models für Remote Sensing (Für Partner): Die neuesten, spezialisierten Geospatial Foundation Models von Google Research – die beispielsweise Gebäude, Straßen oder Katastrophenschäden kartieren können – werden oft über ein Trusted Tester Program (ein spezielles Beta-Programm) für ausgewählte Organisationen und Unternehmen zugänglich gemacht. Diese sind in der Regel nicht öffentlich zugänglich, aber für Großkunden und Partner relevant.
3. Google Earth (No-Code-Ansätze) ️
Auch wenn Google Earth hauptsächlich eine Visualisierungsplattform ist, wird die KI im Hintergrund zunehmend für Endnutzer integriert.
- KI-gestützte Erkenntnisse: Google arbeitet an der Integration von Gemini-Funktionen direkt in Google Earth. Das Ziel ist es, Nutzern die Möglichkeit zu geben, komplexe geospatialle Analysen durchzuführen und Erkenntnisse zu gewinnen, indem sie einfache Fragen in natürlicher Sprache stellen, ohne eine einzige Zeile Code schreiben zu müssen. Halten Sie Ausschau nach Updates in der Google Earth-Anwendung.
Fazit: Wer kann die AI testen?
Die beste Anlaufstelle, um aktiv mit Geospatial AI-Modellen zu experimentieren, ist die Google Earth Engine. Wenn Sie KI in Geschäftsanwendungen integrieren möchten, ist Google Cloud Vertex AI der richtige Weg.
