In der neuesten Folge desGeospeciale-Podcastssprechen Harald Gortz und Tjip van Dale über den Aufstieg der Agentic AI in remote sensing. Anhand anschaulicher Praxisbeispiele – von Holzlieferungen über Güllesilos bis hin zu Wasserläufen – zeigen sie, wie KI-Systeme immer autonomer arbeiten. Im Mittelpunkt ihrer Erzählung steht der OPRA-Zyklus, der beschreibt, wie KI-Agenten wahrnehmen, verstehen, argumentieren und handeln. OPRA – Observe, Perceive, Reason und Act – aber wie funktioniert das?
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OPRA & Agentic AI
In diesem Podcast erfahren Sie mehr darüber, wie das OPRA-Modell nicht nur als technischer Rahmen, sondern auch als Denkmodell für die Entwicklung von KI-Lösungen präsentiert wird. Es hilft dabei, die Rolle von KI-Agenten zu strukturieren: von der Datenerfassung über die Entscheidungsfindung bis hin zur Ausführung von Aktionen. Die Beispiele aus dem Podcast zeigen, dass Agentic AI keine Zukunftsmusik ist, sondern praktische Realität. Ob es umdie Überwachung von Wasserläufen, die Erkennung von Güllesilos oder die Überwachung von Lieferprozessen geht – OPRA bietet einen klaren Rahmen für den effektiven und verantwortungsvollen Einsatz von KI-Systemen.
Beobachten
Der Podcast beginnt mit einer Anekdote über eine fehlgeschlagene Holzlieferung. Tjip beschreibt, wie ein KI-Agent hätte helfen können, indem er E-Mails, Planungssysteme und Lieferdaten überwacht hätte. Dies ist der „Observe“-Teil von OPRA: das Sammeln von Daten aus verschiedenen Quellen, wie Sensoren, Satellitenbildern oder sogar E-Mails. In räumlichen Anwendungen bedeutet dies beispielsweise das Einlesen von Sensordaten wie multispektralen Bildern.
Wahrnehmen
Als Nächstes geht es um „Perceive“: die Fähigkeit der KI, diese Daten zu interpretieren. Im Podcast wird dies anhand der semantischen Segmentierung* von Bildern veranschaulicht, bei der die KI selbstständig Silos auf Luftbildern erkennt. Das System versteht, was es sieht, und verknüpft dies mit relevanten Objektmerkmalen wie Form, Höhe und Standort.
Begründung
Mit dem logischen Denken beginnt die wahre Intelligenz. Harald und Tjip erörtern, wie KI anhand von Richtlinien und Kontextinformationen feststellen kann, ob ein Güllebehälter zu nahe an einem Wasserlauf steht. Der Agent ruft Regeln aus Dokumenten oder Datenbanken ab und wendet diese auf die gefundenen Objekte an. Das ist georäumliches Denken: räumliche Logik, angewandt auf komplexe Situationen.
Gesetz
Abschließend wird Act behandelt. Der KI-Agent ergreift Maßnahmen: Dazu gehören beispielsweise das Ausfüllen eines Dashboards, das Versenden einer Warnung (per E-Mail) oder sogar die Einleitung eines Durchsetzungsverfahrens. Im Beispiel des Güllesilos bedeutet dies, dass das System automatisch eine Meldung für die Genehmigungsbehörde oder die Vollzugsbehörde generiert. Der Agent kann sogar Kapazitätsprobleme vorhersehen und Alternativen vorschlagen.
Dieser Podcast bietet einen inspirierenden Einblick darin, wie KI immer mehr Aufgaben übernimmt und Prozesse optimiert, wobei der Mensch die Regie über intelligente Systeme behält.
* Die semantische Segmentierung ist eine Technik aus den Bereichen der künstlichen Intelligenz (KI) und der Bildverarbeitung, bei der jedes Pixel in einem Bild klassifiziert wird. Das Ziel besteht darin, Objekte nicht nur zu erkennen, sondern auch zu verstehen, was sie sind und wo sie sich befinden. Ein Bild wird in Bereiche unterteilt, die bedeutungsvollen Strukturen wie Gebäuden, Straßen, Bäumen oder Gewässern entsprechen. Jedes Pixel erhält eine Bezeichnung, zum Beispiel „Baum“, „Straße“ oder „Mistsilo“. So entsteht eine detaillierte Karte des Bildes, in der der Inhalt semantisch verstanden wird.
Schau dir doch einmal das folgende Beispiel an, in dem Teile der Podcast-Umgebung dynamisch segmentiert sind.
Eine Folge voller Inspiration, praktischer Tipps und Innovationen, die zeigen, warum jetzt der richtige Zeitpunkt ist, mit agentischer KI zu beginnen.
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Tjip van Dale
Unternehmensberater
Harald Görtz
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