Large Language Models wie ChatGPT sind jetzt Mainstream. Doch die nächste umwälzende KI kommt: Spatial Intelligence mit Large World Models. Milliardenschwere Investitionen und ambitionierte Unternehmer erfassen die Welt räumlich „wie sie ist“ und machen sie digital und interaktiv nutzbar. Fei-Fei Li etwa, ehemalige Bayer AG Aufsichtsrätin und „Mutter“ der KI setzt mit WorldLabs und Nvidia-Geldern aus Stanford heraus neu auf, Unternehmen wie Planet Labs, BlackSky, Flypix AI oder Niantic Spatial setzen auf intelligente Verarbeitung von Geodaten. Ein kurzer Blick in den Berliner Blog geoawesome.com zeigt die Dimensionen auf. Aber auch hier gilt: Ohne (Geo-)Daten keine (Spatiale) Intelligenz!

Die Realität heute: Geodaten aus statischen „Geländekammern“ gibt es zuhauf. Geodaten von Dingen in Bewegung sind jedoch komplex in der Akquise, schwer zu verarbeiten und bringen Datenflut und Sicherheitsrisiken mit sich. Tracking-Nutzende wünschen sich zwar punktgenaue Präzision immer und überall. Tatsächlich reicht aber oft eine pfadspezifische „Wahrscheinlichkeitswolke“: Statt zu vieler, zu teurer, zu übergenauer Daten, liefern eigens erzeugte, „fuzzy“ und randomisierte Geodaten einen enormen Mehrwert im operativen Betrieb. Dazu kommt, dass resiliente Nachhaltigkeit das Einfache liebt: einfache Hardware, geringer Energieeinsatz, wenig Infrastruktur und am besten gar keinen Datenmüll, keine komplexe Cloud und bitte einfachste Sicherheitsarchitektur.

Stichwort Mehrwert: Das Wissen um das „Wo“ von Dingen in Bewegung ist die Grundaufgabe der Wirtschaft. Die Dimensionen sind gewaltig: Über 7 Milliarden Mehrweg-Ladungsträger – Paletten, Kisten, Behälter, Säcke – sind in Europa im Umlauf. Dazu kommen Werkzeuge, Geräte, Gewerke, Gestelle, Reifen, Ausrüstung, hin zu Kreisläufen von Gebrauchs- und Verbrauchsgütern – in Retail, Produktion, Gewerbe und Privathaushalten. Geospatialer Mehrwert von Dingen in Bewegung: das ist Marketing, Verkauf, Logistik, Reparatur, Wiederverwendung, aber auch Umlaufkapital, Finanzierung und Versicherung.

Jedoch: Jede Palette, jeden Reifen, jedes Paar Stiefel ins Internet zu verlinken, ist praktisch aufwendig und gar gefährlich. „Geht’s auch eine Nummer größer, bitte?“ schmunzelt Thomas Scheibel, Gründer und Geschäftsführer der Heliot Europe mit Sitz in München. Strich- und QR-Codes auf Paketen, RFID-Tags in Jacken, Apple-Tags in Handtaschen leisten bereits Immenses, stoßen aber an Grenzen bei Reichweite, Verlässlichkeit und Komplexität bei freier und massenhafter Abfrage. Zwischen diesen Polen gibt es einen weiteren eleganten Ansatz, sagt Scheibel im Gespräch: ein öffentlich zugänglicher, von Satelliten und Mobilfunk unabhängiger, terrestrischer Geodaten-Miner im SubGHz-Band. Der liefere den Unternehmen verifizierbare, pfadspezifische Geodaten für Bruchteile eines Eurocents – und dazu noch resilient und einfallsicher. „Wo ist es, und wenn ja wie viele?“ sei die Gretchenfrage, die es zu beantworten gilt, und zwar einfach.

Weitere Informationen unter: www.heliotgroup.com

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