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actinia-copilot URBAN: Effizientere Stadtanalysen mit KI und Open Source (fossgis2026)

actinia-copilot URBAN: Effizientere Stadtanalysen mit KI und Open Source (fossgis2026)

Chaos Computer Club - recent events feed · Markus Neteler, Hinrich Paulsen

March 26, 202627m 27s

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Show Notes

„actinia-Copilot URBAN“ – ein von der European Space Agency (ESA) kofinanziertes Open-Source-KI-System – verbindet Large Language Models (LLM) mit Geodatenverarbeitung. Es ermöglicht Stadtplanern und Kommunen, Klimaanpassungsprojekte durch natürliche Sprachabfragen umzusetzen, indem komplexe Geo- und Erdbeobachtungsdaten ohne tiefgreifende technische Fachkenntnisse zugänglich gemacht werden. actinia-copilot URBAN ist ein innovatives Projekt zur Integration von Large Language Models (LLMs) in Open-Source-Geodaten-Technologie, insbesondere unter Verwendung der [actinia-Engine](https://github.com/actinia-org/actinia-core/), ein OSGeo Community Projekt. Wir von [mundialis](https://www.mundialis.de/) präsentieren die ersten Arbeiten an diesem agentenbasierten Framework zusammen mit den LLM- und Agentenspezialisten von [VAGO Solutions](https://vago-solutions.ai/) und demonstrieren unseren Ansatz, künstliche Intelligenz mit Open-Weight-Modellen direkt in ein etabliertes Open-Source-GIS-Backend zu integrieren. Dieses System schließt eine wichtige Lücke. Es ermöglicht nicht-technischen Anwender:innen aus Städten, Kommunen und Planungsbüros, anspruchsvolle Analysen von Erdbeobachtungsdaten durchzuführen. Durch die Nutzung der Möglichkeiten der natürlichen Sprachverarbeitung und bestehender FOSS4G-Tools (einschließlich actinia) können Anwender:innen ohne tiefgreifende Programmier- oder Geodatenkenntnisse städtische und kommunale Strukturen in Bezug auf Klimaanpassung, versiegelte Flächen, Baumbestand usw. abfragen und analysieren. Die Präsentation befasst sich mit folgenden Themen: - Technische Grundlagen: Wie Open-Source-LLMs in das actinia-Backend integriert werden, um eine nahtlose Datenanalyse zu ermöglichen. - Befähigung der Nutzenden: Die Interaktion über natürliche Sprache und die Generierung umsetzbarer Ergebnisse (Karten, Berichte). - Open-Science-Kontext: Ausrichtung an den FAIR-Prinzipien und Förderung der digitalen Souveränität durch einen vollständig Open-Source-basierten Stack. Wir werden Beispiele hervorheben, die für die städtische und kommunale Klimaanpassung relevant sind, sowie die entscheidende Rolle, die FOSS bei der Demokratisierung des Zugangs zu Geodaten und bei der Förderung der digitalen Souveränität spielt. Licensed to the public under https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/ about this event: https://pretalx.com/fossgis2026/talk/BY3BPK/

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