Sodelavci:	Krištof Oštir, Samo Drobne, Jernej Tekavec, Dejan Grigillo, Urška Drešček, Bujar Fetai, Klemen Kozmus Trajskovski, Ana Potočnik Buhvald, Tanja Grabrijan, Klemen Kregar, Gašper Štebe, Gašper Rak, Matija Gerčer
Trajanje:	36 mesecev 1. 7. 2025 – 30. 6. 2028
Šifra:	GC-0006
Vodilni partner:	Univerza v Ljubljani, Fakulteta za gradbeništvo in geodezijo (UL FGG)
Vodja projekta:	Anka Lisec
Ostale partnerske organizacije:	Univerza v Ljubljani, Fakulteta za računalništvo in informatiko (UL FRI) Institut “Jožef Stefan” (IJS) Znanstvenoraziskovalni center Slovenske akademije znanosti in umetnosti (ZRC SAZU)  Geološki zavod Slovenije (GeoZS)
Finančni vir:	ARIS – Javna agencija za znanstvenoraziskovalno in inovacijsko dejavnost Republike Slovenije
Ključne besede:	GIS, opazovanje Zemlje, prostorski podatki, prostorske informacije, satelitski podatki, UAV, LiDAR, rastrski podatki, oblak točk, 3D podatkovni model, CityGML, časovne vrste, umetna inteligenca, strojno učenje, globoko učenje, semantika, prostorska analitika, prostorsko načrtovanje, naravne nesreče

 

Opis:

Raziskovalni projekt »Geoprostorske informacijske tehnologije za odporno in trajnostno družbo – GeoAI« naslavlja znanstvene izzive izredno hitrega razvoja geoprostorskih tehnologij in geoprostorske znanosti. Kakovostni prostorski podatki oziroma informacije in prostorsko-časovni modeli prostorskih pojavov so ključnega pomena za reševanje preteklih, aktualnih in prihodnjih družbenih izzivov, saj se večina odločitev – naj bodo to strateške ali v realnem času – nanaša na lokacijo. Poudarek projekta je na znanstvenih izzivih na novem znanstvenem področju geoprostorske umetne inteligence, ki gradi na temelju inovacij geoprostorske informacijske znanosti v kombinaciji z naprednimi metodami umetne inteligence (AI) ter zmogljivostjo obdelave velike količine podatkov. Gre za ambiciozno pobudo, katere cilj je preseči dosedanje znanstvene in raziskovalne dosežke na področju geoprostorske informacijske znanosti. V ta namen smo se v konzorciju združili vodilni raziskovalci in raziskovalne institucije iz Slovenije na področjih geoinformatike in GIS, podatkovne znanosti in umetne inteligence, z institucijami in raziskovalci na izbranih aplikativnih področjih, in sicer geologije, geografije, hidrografije, prostorskega načrtovanja in arheologije. Osrednja tema raziskovalnega projekta je modeliranje prostora v podporo upravljanja grajenega in naravnega okolja, s posebnim poudarkom na načrtovanju ukrepov za povečanje odpornosti družbe z vidika podnebnih sprememb in z njimi povezanimi naravnimi nesrečami. Pri tem se osredotočamo predvsem na izzive, ki jih prinašajo nove geoprostorske tehnologije za množičen zajem prostorskih in s prostorom povezanih podatkov, ter na inovativne pristope obdelave množice podatkov, vključno z geoprostorsko umetno inteligenco in strojnim učenjem. V okviru projekta bomo izboljšali obstoječe in razvili nove pristope za samodejno prepoznavanje in kartiranje pojavov v prostoru, s poudarkom na modeliranju prostora z visoko prostorsko in časovno ločljivostjo. Slednje je ključno za prepoznavanje sprememb v prostoru in za kakovostno prostorsko-časovno modeliranje pojavov, kar tudi vključujemo v dejavnosti projekta preko izbranih primerov uporabe.

Ključni cilji:

Namen triletnega projekta je razviti inovativne metode opazovanja Zemlje, modeliranja prostorskih pojavov in geoprostorske analitike za na podatkih in znanju temelječe prostorsko odločanje. Projekt je ambiciozna pobuda z namenom preseči dosedanje znanstvene in raziskovalne dosežke v geoprostorski znanosti, in sicer s povezovanjem sodobnih geoprostorskih tehnologij, napredka na področjih umetne inteligence in strojnega učenja ter zmogljivosti obdelave in analize velikih geoprostorskih podatkov. Pomemben cilj je nadalje okrepiti raziskave v geoprostorski znanosti v Sloveniji in širše, s posebnim poudarkom na uporabi geoprostorske umetne inteligence in strojnega učenja za napredno 3D/4D prostorsko modeliranje in analitiko v okoljih geoprostorskih informacijskih sistemov (GIS) za podporo prostorskim odločitvam. Na podlagi splošnih ciljev projekta in sledenju ambiciji, da projekt prispeva k trajnostni in odporni družbi, smo oblikovali pet specifičnih ciljev projekta, ki jih bomo dosegli z jasno opredeljenimi nalogami v okviru delovnih sklopov projekta. Ti cilji so:

• (i) razviti procesne modele za uporabo najsodobnejših tehnologij za množično pridobivanje geoprostorskih podatkov in opazovanje Zemlje, s poudarkom na uporabi odprtih podatkov in cenovno ugodnih tehnologij za zajem podatkov z različno časovno in prostorsko ločljivostjo;
• (ii) razviti in preveriti nove metode strojnega učenja za (pol)samodejno kartiranje in prostorsko modeliranje, s posebnim poudarkom na znanstvenih izzivih, povezanih z združevanjem geoprostorskih podatkov in naprednim strojnim učenjem;
• (iii) zasnovati in razviti inovativne pristope za 3D prostorsko-časovno modeliranje, analitiko in vizualizacijo grajenega in naravnega okolja na različnih ravneh podrobnosti – od lokalne do regionalne in globalne ravni – s poudarkom na rešitvah, ki so pomembne za podporo prostorskim odločitvam;
• (iv) okrepiti raziskovalno in inovacijsko odličnost ter tehnološke zmogljivosti partnerskih institucij na področju geoprostorske znanosti in širše, predvsem z interdisciplinarnim pristopom in sodelovanjem; in
• (v) prispevati h krepitvi potenciala za raziskave in inovacije na geoprostorskem področju s primeri uporabe in razširjenjem rezultatov projekta ter tako pomembno vplivati tudi na družbeni razvoj.

Delovni sklopi:

Projekt se izvaja v pet delovnih svežnjih (DS):

• DS1: Koordinacija projekta, razširjenje in koordinacija, ki je namenjen koordinaciji in upravljanju projekta, vključno z upravljanjem s podatki in upravljanje s tveganji; dodatno je ta DS namenjen dejavnostim razširjenja rezultatov projekta in komunikacije;
• DS2: Geoprostorske tehnologije za zajem in modeliranje prostorskih podatkov, ki naslavlja znanstvene in tehnološke izzive, povezane z raznolikimi geoprostroskimi podatkovnimi viri z različno časovno in prostorsko ločljivostjo; cilj je ovrednotiti obstoječe podatkovne vire in razviti inovativne procesne modele za zajem in obdelavo prostorskih podatkov, pridobljenih s tehnologijami za množični zajem;
• DS3: Strojno učenje za geoprostorsko modeliranje, ki je namenjen razvoju in validaciji metod strojnega učenja (ML) za (delno)samodejno geoprostorsko kartiranje in modeliranje na podlagi različnih georeferenciranih podatkov, pridobljenih z raznolikimi platformami in senzorji;
• DS4: Geoprostorsko modeliranje in analitika, katerega cilj je uporabiti geoprostorske podatke in ML modele za obdelavo podatkov za napredno 3D in 4D modeliranje prostorskih pojavov;
• DS5: Geoprostorsko modeliranje za podporo odločanju – primeri uporabe, kjer bodo za izbrane primere uporabljeni napredni geoprostorski podatkovni modeli in algoritmi ML, razviti v DS2, DS3 in DS4, s posebnim poudarkom na geoprostorskem modeliranju v podporo trajnostnemu prostorskemu načrtovanju ter trajnostnemu in odpornemu upravljanju grajenega in naravnega okolja.