Technokraten wenden sich für ESG-Compliance an Satelliten, Geodaten-Intel

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KI wird verwendet, um in Echtzeit kombinierte Daten aus hochauflösenden Satellitenbildern, Drohnen, Internet der Dinge, 5G und Smart-Grid-Netzwerken zu analysieren. Das erklärte Ziel ist es, ESG-Richtlinien (Environmental, Social, Governance) weltweit durchzusetzen. Dies ist die letzte Grenze der allgegenwärtigen wissenschaftlichen Diktatur, auch bekannt als Technokratie. ⁃ TN-Editor

ESG-Monitoring entwickelt sich schnell zu einem ziemlich genauen Bestimmungsfaktor für die Bereitschaft von Unternehmen, Fortschritte in Richtung soziales Wohlergehen, ökologische Anpassungsfähigkeit und Nachhaltigkeit zu erzielen. Es gibt einen Hinweis auf die Bemühungen zur Eindämmung des Klimawandels durch eine Mischung aus politischen Leitlinien, Standards, sozialen Auswirkungen und Geboten. Der Kontrast zwischen Entwurf und Umsetzung sowie zwischen Theorie und Praxis wird durch einen ESG-Bericht deutlich sichtbar.

Picterra, das Schweizer Geospatial-Intelligence-Unternehmen, das KI und ML einsetzt, um Satellitenbilder in umsetzbare Erkenntnisse umzuwandeln, zielt darauf ab, den Zugang zur Erdbeobachtung zu demokratisieren und es Unternehmen zu ermöglichen, auf Ereignisse in einer Welt nach der Pandemie zu reagieren und transparente, messbare und nachvollziehbare ESG-KPIs zu erstellen . Auch im kommenden Jahr wird es Unternehmen dabei unterstützen, verborgene Anwendungsbereiche für Geoinformationen aufzudecken, die echten Wert freisetzen können. Von der Forstwirtschaft bis hin zu Versorgungsunternehmen und Transport ist Picterra in mehreren Sektoren vertreten. Einige seiner prominenten Kunden sind die Weltbank, Westwood, Cyient, SGS, Skytec, SBB und Prorail.

Picterra wächst in einem rasanten Tempo und Augen Expansion. Erst gestern hat das Unternehmen angehoben $ 6.5 Millionen-Investition geführt von der Risikokapitalgesellschaft VI Partners.

„C-Level-Teams müssen sicherstellen, dass sie Zugang zu vertrauenswürdigen, überprüfbaren Informationen über Geschäftsaktivitäten haben, die über reine Finanzdaten hinausgehen. Ich glaube, dass immer mehr Branchen Erdbeobachtungsbilder als wichtige Datenquelle nutzen werden, um die Lücke zwischen Aussage und Realität in ihrer ESG-Berichterstattung zu schließen“, sagt er Pierrick Poulenas, CEO, Picterra, in einem exklusiven Interview mit Geospatial World

Welche Rolle spielen Geoinformationen und die Plattform von Picterra bei der ESG-Überwachung und -Berichterstattung und wie können sie beim Klimaschutz helfen?

Wir stellen uns eine Welt vor, in der die ESG-Berichterstattung transparenter und überprüfbarer ist als heute. Earth Observation (EO)-Bilder sind eine gute Quelle für Ground Truth, daher helfen wir Unternehmen, sie in ihre ESG-Ziele einzubetten. Beispielsweise verwenden Bergbaukunden Picterra, um Stilllegungsbemühungen zu verfolgen, und Konsumgüterunternehmen verwenden es, um die Entwaldung in ihren Farmnetzwerken zu verhindern. Wir arbeiten auch mit vielen Forstwirten zusammen, insbesondere im Bereich des COXNUMX-Ausgleichs, um ihnen dabei zu helfen, die natürlichen Ressourcen skalierbar zu verwalten.

Erzählen Sie uns etwas über die Arbeit von Picterra im Bereich Smart Utilities und welche Rolle würden 5G und IoT dabei spielen?

Die Einführung vernetzter Sensoren in Versorgungsnetzen wird durch den Wunsch untermauert, das Netz zu modernisieren, Versorgungsausfälle zu verhindern und die Anlagenleistung zu optimieren. Die proaktive Überwachung von Strom-, Gas- und Ölnetzen beruht auf der Kombination solcher Daten mit Luftquellen, um einen nahezu Echtzeit-Überblick über kritische Unternehmensressourcen zu erhalten.

Da die Akzeptanz und Nutzung autonomer Drohnen zunimmt, stellen 5G und IoT den schnellen Informationsfluss zwischen angeschlossenen Geräten und der Plattform von Picterra sicher, um Gefahren frühzeitig zu erkennen und das Risiko von Ausfallzeiten zu reduzieren.

Welche Rolle würden Ihrer Meinung nach Standort und Analytik beim Übergang zu intelligenter Mobilität und intelligentem Urbanismus spielen?

Standort und Analyse werden in der Zukunft der intelligenten Mobilität und des intelligenten Urbanismus eine entscheidende Rolle spielen, da Stadtplaner einen zunehmend datengesteuerten Ansatz für Stadtdesign und Infrastruktur verfolgen. Die Fähigkeit, Stadtwachstum, Verkehrsmuster, Wohnpräferenzen, Gebäudeentwicklungen, Infrastrukturbedingungen und mehr mithilfe von Geodaten-ML-Modellen zu analysieren, kann sicherstellen, dass intelligente Städte sicherer und effizienter werden und die Bedürfnisse der Bewohner schnell und genau erfüllen.

Was wäre Ihrer Meinung nach in den kommenden Jahren ein wichtiger Trend im Geschäft mit Satellitenanalysen?

Der wichtigste Trend wird sein, dass alle Organisationen – unabhängig von der Branche – EO-Bilder als kritische Datenquelle betrachten werden. Sie werden so allgegenwärtig sein wie ERP- oder CRM-Daten heute. Einen ähnlichen Wandel erlebten wir bereits Ende der 2000er Jahre mit dem Aufkommen von Dashboarding-Tools wie Tableau und Qlik.

Wenn Daten in die Hände von Unternehmensmanagern gelangen, die darauf reagieren können, passieren erstaunliche Dinge. Ebenso möchten wir es jedem, unabhängig vom technischen Hintergrund, leicht machen, raumbezogene Erkenntnisse zu nutzen, um bessere Geschäftsentscheidungen zu treffen und positive ökologische und soziale Auswirkungen zu erzielen.

Was sind Ihre wichtigsten Kundenangebote?

Unsere Kunden verwenden maschinelles Lernen, um Objekte zu identifizieren und Bereiche in Satelliten-, Drohnen- und Luftbildern zu segmentieren. Das Schlüsselwort ist Skalierung – ohne ML können sie Bereiche nicht kostengünstig manuell zählen oder kartieren. Viele von ihnen haben Drohnenprogramme eingerichtet, um Bilder zu sammeln, oder wir helfen ihnen, Satellitenbilder von unseren Bildpartnern zu beziehen.

Die Software ist branchenunabhängig, aber einige Beispiele sind:

Forstwirtschaft und Bewirtschaftung natürlicher Ressourcen (z. B. SGS, Skytec) – kosteneffiziente Skalierung von Betriebsabläufen durch Ersetzen manueller Vegetationsmanagementprozesse durch maschinelles Lernen.

Beratungsunternehmen (z. B. Cyient), die Geospatial MLOps verwenden, um Kunden mit schnellem Prototyping von Ideen bis zu 95 % schneller Erkenntnisse zu liefern.

Versorgungsunternehmen und Transport (z. B. SBB, Prorail) – Inspektion, was rund um kritische Infrastrukturen wie Pipelines, Eisenbahnen und Stromleitungen vor sich geht, um die Wartungskosten durch vorbeugende Maßnahmen zu senken.

Was ist Ihrer Meinung nach die Zukunft des ESG-Monitorings bei der Neudefinition von Unternehmensmandaten zu Nachhaltigkeit und CSR?

ESG-Offenlegungspflichten tauchen in vielen neuen Branchen auf, nicht nur in den traditionellen. Mehr denn je müssen C-Level-Teams sicherstellen, dass sie über Finanzdaten hinaus Zugang zu vertrauenswürdigen, überprüfbaren Informationen über die Aktivitäten des Unternehmens haben. Ich glaube, dass immer mehr Branchen Erdbeobachtungsbilder als wichtige Datenquelle nutzen werden, um die Lücke zwischen Aussage und Realität in ihrer ESG-Berichterstattung zu schließen.

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