Die Welt in Gitterzellen organisieren: Das AI-DGGS-Pilotprojekt

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Das OGC AI-DGGS-Pilotprojekt für Katastrophenmanagement zielt darauf ab, KI-gestützte Discrete Global Grid Systems (DGGS) zu testen, zu ermöglichen und zu verbessern. DGGS stellen Standorte als Zellen dar und gehen damit über traditionelle geografische Referenzsysteme hinaus. Dadurch können DGGS die Grundlage für ein globales Lokalisierungssystem bilden, in dem jedes Objekt in der realen Welt eine eindeutige Standortkennung besitzt. DGGS eignen sich hervorragend für Datenintegration sowie effiziente Abfragen und Analysen. Sie eignen sich daher ideal als maßgebliche „Content-Stores“ für KI-gestützte Abfragen in natürlicher Sprache.

Diese Interoperabilitätsinitiative, bekannt als „AI-DGGS for Disaster Management Pilot“, untersucht und demonstriert, wie Systeme mit unterschiedlichen DGGS-Rasterdesigns OGC-Standards nutzen können, um automatisch Daten und Informationen auszutauschen, insbesondere zur Unterstützung der Katastrophenkartierung. Darüber hinaus untersucht das Pilotprojekt, wie DGGS-Systeme mit standardbasierten KI/ML-Tools – wie KI-Chatbots für natürlichsprachliche Abfragen und KI-gestützten Erkenntnissen für automatisierte Analysen und Mustererkennung – erweitert werden können. Dabei kommt beispielsweise ein Retrieval-Augmented Generation (RAG)-Ansatz zum Einsatz, der präzise, ​​verlässliche und fehlerfreie Antworten liefert.

Im Bereich der Datenintegration kann DGGS als Lokalisierungs-Identifikationssystem für beliebige reale Objekte dienen. DGGS organisiert den Raum mithilfe verschachtelter Zellen. Eine Liste von Zellen-IDs beschreibt die exakte Geometrie realer Objekte, wobei die Genauigkeit lediglich von der Zellengröße abhängt. Da DGGS einen Index aller Zellengrößen abbilden kann, lassen sich Daten, die in verschiedenen Zoomstufen beschrieben werden, effizient integrieren und verknüpfen. Dies macht DGGS zu einem idealen Lokalisierungs- und Identifikationssystem für viele Bereiche, wie z. B. Finanzen, Katastrophenmanagement und Umweltanalyse. Es kann Postadressen ersetzen oder ergänzen, da es beschreibende Adressen oder physische Orientierungspunkte überflüssig macht. Selbst Gebiete ohne traditionelle Infrastruktur, beispielsweise Gebiete ohne Straßen, können präzise identifiziert werden. Ebenso passt sich ein DGGS problemlos an dynamisches Stadtwachstum an.

DGGS: Ein nativ digitales Referenzsystem 

Aus historischen Gründen verwenden Geografische Informationssysteme (GIS) eine projizierte (und damit verzerrte), maßstabsabhängige Darstellung der Erde, die ursprünglich für die Navigation mit Papierkarten entwickelt wurde. Im Gegensatz dazu bieten Discrete Global Grid Systems (DGGS) ein nativ digitales zellenbasiertes System, das die Erde genau als Sphäroid darstellt. DGGS unterteilt den Planeten in hierarchisch mosaikartig angeordnete Zellen, die alle Maßstäbe abdecken. Dadurch entsteht eine „Tabelle für die Erde“, die eine unglaublich effiziente Analyse und Integration großer Datensätze ermöglicht.

Mithilfe von Zellen mit fester Fläche können aufgezeichnete Informationen über Phänomene an einem Ort leicht auf die explizite Fläche der zugehörigen Zelle(n) bezogen, schnell mit anderen Zellwerten aus verschiedenen Datensätzen integriert und effizient analysiert werden, um gültige Zusammenfassungen für jede beliebige Auswahl von Zellen bereitzustellen. DGGS bieten eine viel einfachere Methode, um statistische und andere gerasterte Informationen in umfassendere georäumliche Systeme einzubinden, wodurch ein enormes Potenzial für verbesserte Kontextanalysen und Erkenntnisse freigesetzt wird.

DGGS können auf verschiedene Arten aufgebaut werden, um unterschiedliche Ziele zu erreichen. Die Interoperabilität zwischen verschiedenen DGGS ist notwendig, um sicherzustellen, dass Personen und Software, die unterschiedliche DGGS-Ansätze verwenden, nahtlos zusammenarbeiten können. Der DGGS-Pilot versucht, diese Interoperabilität zu verstehen und zu demonstrieren.

Integration über DGGS-Systeme hinweg

Das Pilotprojekt untersucht und demonstriert, wie Geodatenstandards die DGGS-Interoperabilität im Katastrophenmanagement oder anderen für die Pilotsponsoren interessanten Bereichen ermöglichen können. Dies wird durch die Entwicklung von Prototypen verschiedener DGGS-Lösungen erreicht, die Geodatenstandards nutzen, um zusammenarbeitende Geodatenintegrations-, Analyse- und Visualisierungsfunktionen bereitzustellen und so Katastrophenmanagementszenarien zu unterstützen. Die Ergebnisse geben Aufschluss über die Fähigkeit aktueller und zukünftiger OGC-Standards, diese Interoperabilitätsanforderungen zu erfüllen. Dies wird zu zukünftigen Verbesserungen bei der Gestaltung von OGC-Standards führen und das Potenzial zur Entwicklung neuer Standards bei Bedarf eröffnen.

Retrieval-Augmented Generation (RAG)

Retrieval-Augmented Generation (RAG) ist ein Ansatz für KI-Chatbots mit Large Language Model (LLM) (auch bekannt als natürliche Sprache), der einen zusätzlichen, autoritativen Inhaltsspeicher hinzufügt, auf den das LLM für seine Antworten zurückgreifen kann. Mit diesem Ansatz werden LLM-KI-Modelle zu einer Schnittstelle für Abfragen autoritativer Quellen und nicht zu den Quellen selbst. Der Ansatz bietet die Vorteile von Abfragen in natürlicher Sprache ohne das Risiko von Halluzinationen durch die Extrapolation der Trainingsdaten des Modells.  

Das AI-DGGS-Pilotprojekt untersucht, wie DGGS als Inhaltsspeicher in „KI-Chatbots“ verwendet werden können, um natürlichsprachliche Abfragen zu ermöglichen, wie etwa „Wie viele Menschen leben in dieser Straße, die evakuiert werden müssen?“ oder „Identifizieren Sie, welche Viertel wahrscheinlich von Überschwemmungen betroffen sind.“

Ziele des Pilotprojekts

Durch dieses Projekt werden wir die Fähigkeit der OGC-Datenermittlungs-, Zugriffs- und Verarbeitungsstandards verstehen, um unabhängigen DGGS die Integration zu ermöglichen or Schnittstelle in verschiedenen Kontexten. Das Projekt untersucht die Rolle von KI-Technologien bei der Abfrage und Visualisierung von DGGS zur Unterstützung der Wissensgenerierung. Dies hilft uns, den aktuellen Stand der DGGS-Interoperabilität im Kontext der schnellen Datenintegration zu verstehen, die Eignung der DGGS-Technologie für das Katastrophenmanagement oder andere Anforderungen (z. B. Datenintegration, -analyse und -visualisierung sowie die Lokalisierung realer Objekte) zu bestimmen und den zusätzlichen Arbeitsaufwand zu identifizieren, der zur vollständigen Realisierung der DGGS-Interoperabilität für Katastrophenmanagement, Finanzdienstleistungen, Versicherungsdienstleistungen und andere Anwendungen erforderlich ist. 

Detaillierte Ziele werden durch die folgenden Punkte beschrieben:

1. Datenintegration und -management:
   
   
   • Zeigen Sie, wie OGC-Standards die Integration unterschiedlicher Formen georäumlicher Daten (z. B. Klima, Wetter, Statistik) mithilfe von DGGS ermöglichen.
     
     
   • Demonstrieren Sie die Fähigkeit der OGC-Standards, den Einsatz von KI zur Unterstützung der DGGS-Datenintegration und -verwaltung zu ermöglichen.
     
     
2. Analyse und Visualisierung:
   
   
   • Prototypisieren Sie die Nutzung von OGC-Standards zur Ermöglichung der KI-gestützten Geodatenanalyse und Visualisierung von in einem DGGS gespeicherten Daten. Die demonstrierte Analyse und Visualisierung soll die Anforderungen des Katastrophenmanagements unterstützen.
     
     
   • Demonstrieren Sie die Verwendung von OGC-Standards für die Anwendung zweier KI-Ansätze mit DGGS für die Katastrophenhilfe:
     • Aktivieren einer KI-Chatbot-Schnittstelle zum Stellen von Fragen zu DGGS-Daten;
     • Durchführung georäumlicher Analysen innerhalb von DGGS mithilfe von KI-Chatbot-Eingabeaufforderungen mit Ergebnisausgabe an den Chatbot und der Mapping-Benutzeroberfläche.
       
       
3. Wartung:
   
   
   • Erstellen und pflegen Sie die Verfügbarkeit webzugänglicher Prototypen über das Projektenddatum hinaus, damit alle Beteiligten und die Öffentlichkeit darauf zugreifen können.
     
     Eignung und Interoperabilität: Verstehen Sie die Eignung von Geodatenstandards zur Unterstützung der Interoperabilität zwischen mehreren DGGS-Rasterdesigns für verschiedene Anforderungen des Katastrophenmanagements (oder anderer Bereiche).
     
     
   • Demonstrieren Sie die Interoperabilität unabhängiger DGGS anhand des Entwurfs OGC API – DGGS Standard.

Die Teilnehmer des Pilotprojekts werden Lösungen und Prototyp-Implementierungen vorschlagen durch ein kollaborativer Innovationsprozess.