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Treffer: Integration von KI-Algorithmen in Umweltinformationssysteme mittels SensorThings API

Title:
Integration von KI-Algorithmen in Umweltinformationssysteme mittels SensorThings API
Authors:
Hertweck, Philipp, Schaaf, Hylke van der, Hilbring, Desiree, Weis, Jonas, Liesch, Tanja, Budde, Matthias
Publication Year:
2021
Collection:
Publikationsdatenbank der Fraunhofer-Gesellschaft
Subject Terms:
Nitratmonitoring, Umweltinformatik, SensorThings API, Künstliche Intelligenz, Algorithmenintegration, container, Docker
Time:
004, 670
Document Type:
Konferenz conference object
File Description:
application/pdf
Language:
German
Relation:
Gesellschaft für Informatik (GI Jahrestagung) 2021; INFORMATIK 2021. Computer Science & Sustainability; https://publica.fraunhofer.de/handle/publica/413247
DOI:
10.24406/publica-fhg-413247
Availability:
https://publica.fraunhofer.de/handle/publica/413247
https://doi.org/10.24406/publica-fhg-413247
Rights:
CC BY-SA 4.0
Accession Number:
edsbas.2B7410F5
Database:
BASE

Weitere Informationen

S.301-312 ; Künstliche Intelligenz oder Maschinelles Lernen wird zunehmend in der Umweltdomäne eingesetzt. Eine offene Frage dabei ist, wie entwickelte Algorithmen flexibel in Umweltinformationsysteme integriert werden können. Dieser Artikel befasst sich mit dieser Frage und untersucht den Einsatz des offenen Standards SensorThings API des Open Geospatial Consortiums (OGC)für die Integration von KI-Algorithmen in eine Geodaten-Infrastruktur. Die entwickelte Methode trägt mittels Container-Technologie dem Einsatz unterschiedlicher Technologien und unabhängigen Entwicklergruppen in verteilten Systemen Rechnung. Entwickelt und Erprobt wird diese Methode im Projekt NiMo 4.0. Hierfür dient als Beispiel ein Prognose-Algorithmus für die räumliche Vorhersage von Nitrat-Daten.