Mustererkennung

Mit Machine Learning entwickeln Forscher an der FH Kufstein Tirol und der FH St. Pölten Methoden zur Analyse von Satellitenbildern. Sie sollen bald Daten zur Verfügung stellen, die bislang nur schwer oder gar nicht zugänglich waren.

Forschungsprojekte, die auf sozio-ökonomische, demografische oder allgemein quantitative Daten angewiesen sind, begegnen oft dem Problem, dass diese schwer zugänglich sind. Statistische Daten zur Bevölkerung werden beispielsweise nur in gewissen zeitlichen Abständen erhoben, und zwar nur von Behörden. Neben den zeitlichen Abständen erschweren zudem Datenschutzbestimmungen die wissenschaftliche Erhebung. Eine Gruppe junger Wissenschaftler der FHs von Kufstein und St. Pölten hat sich dieses Problems angenommen und eine neue Methode entwickelt, statistische, demografische und sozio-ökonomische Daten zu erheben – und zwar anhand von Satellitenaufnahmen.

Der lernende Computer

David Koch, Professor (FH) für Immobilienökonomie an der FH Kufstein Tirol, hat gemeinsam mit seinen Studienautoren Miroslav Despotovic, Simon Thaler und Matthias Zeppelzauer im Rahmen einer wissenschaftlichen Untersuchung das Satellitenbild Wiens mit einem Raster abgeglichen, das die Akademikerdichte ebendort abbildet. „Mit einem Teil der Infos haben wir ein Machine-Learning-Verfahren durchgeführt und wollten sehen, welche Informationen unser Computer daraus generieren wird“, erklärt David Koch.

Ziel dieses Vorgangs war es herauszufinden, ob der Computer aus den Informatio¬nen auch Schlussfolgerungen für Stadtteile ziehen kann, deren Daten ihm nicht zur Verfügung standen – und es klappte. Die Erkenntnis daraus: Der Computer ist imstande, Detailinformationen – wie in diesem Fall die Akademikerdichte – aus zuvor Gelerntem präzise abzuschätzen. „Wir fanden in einem weiteren Schritt heraus, dass der Computer noch weit weniger Infos benötigt, um Schlussfolgerungen zu ziehen“, erklärt Koch. Selbst aus einem Schema, das nur Gebäude aus der Vogelperspektive abbildete, konnte der Computer sehr präzise die Dichte der Einwohner mit Hochschulabschluss im gegebenen Stadtteil abschätzen.

Genaue Daten

„Wir können also anhand eines Satellitenbilds oder auch anhand eines Musters eines gewissen Gebiets Daten erheben, die ziemlich genau sind“, erläutert David Koch. Was nach einer Spielerei klingt, könnte aber weitreichende Folgen haben. Denn der in manchen Fachgebieten schwere Zugang zu wichtigen wissenschaftlichen Daten könnte damit zumindest ein wenig erleichtert werden, ohne auf Genauigkeit und Zuverlässigkeit verzichten zu müssen.

Zur Person:

David Koch ist Professor (FH) für Immobilienökonomie und stellvertretender Institutsleiter am Institut für Energie-, Facility- & Immobilienmanagement an der FH Kufstein Tirol. Er forscht in den Bereichen Immobilienökonomie und -bewertung.

Mustererkennung
Mit Machine Learning können Muster in großen Datensätzen erkannt werden, die dem menschlischen Verstand nicht erkennen kann.

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