Inclusive Innovation 2030

Freier Zugang zu hochwertigen Erdbeobachtungsdaten für Maschinelles Lernen

Die Herausforderung

Offen zugängliche und hochwertige Geo-Datenbanken wie Radiant MLHub sprechen neue und erweiterte Nutzergruppen an. Diesen bietet sie die Möglichkeit, aktuelle globale Herausforderungen wie Ernährungs(un)sicherheit, Naturschutz und Klimamodellierung mit Hilfe von Maschine Learning Datensätzen anzugehen. Die Datenbank stellt ihnen dafür relevante Geodaten, Modelle und Erkenntnisse zu globalen Veränderungen zur Verfügung.

Bisher blieb der Aufbau, die systematische Bereitstellung und die Pflege von solchen Daten und -modellen insbesondere für gemeinnützige Organisationen oft unerschwinglich. Der offene Zugang der Radiant MLHub-Datenbank ermöglicht nun dieser Zielgruppe die hochwertigen Datensätze für ihre Aufgaben zu nutzen. Die zentrale Frage lautet daher: Wie können wir nachhaltig offenen Zugang zu hochwertigen ML-tauglichen Erdbeobachtungsdaten sicherstellen?

Unser Ansatz

Die Radiant Earth Foundation entwickelte dafür die offene Datenbank namens „Radiant MLHub“, welche Daten, Modelle und Standards für Maschine Learning-Anwendungen für Erdbeobachtungsdaten bereitstellt. Der Hub stellt sicher, dass die Daten leicht zugänglich sind und verschiedene geografische Regionen repräsentiert sind, damit praktizierende Data Scientists zukünftig bessere und genauere Modelle erstellen können.

Die Bereitstellung und Aufbereitung dieser qualitativ hochwertigen Datensätzen erfordert jedoch Ressourcen, die bisher durch Zuschüsse und weitere philanthropische Unterstützung aufgebracht wurden. Mit der ii2030 Methode wollen wir co-kreativ identifizieren, wie wir weltweit offenen Zugang zu hochwertigen ML-tauglichen Erdbeobachtungsdaten nachhaltig sicherstellen können.

Unsere Projektziele

Wir bringen eine vielfältige Gruppe von Innovator*innen in Schlüsselrollen zusammen (darunter Start-ups, Unternehmen, Investor*innen, Akteure des öffentlichen Sektors und NGOs) – und führen sie durch unseren co-kreativen Prozess. Dieser besteht aus einer Konsultationsphase, in der die wichtigsten Interessengruppen zusammenkommen, um Herausforderungen und Hebelpunkte zu identifizieren. Es folgt eine Phase der gemeinsamen Erarbeitung neuer und nachhaltiger Lösungen, um einen kontinuierlichen, offenen Zugang zu hochwertigen ML-tauglichen Erdbeobachtungsdaten zu ermöglichen.

  • Im Anschluss an vertiefende Interviews werden wir die Co-creation-Phase mit einem Workshop am 30. März 2023 abschließen

  • Mehr Infos gibt es unter dem Blog Artikel.

     

Wirkung

Wir schaffen nachhaltig die Grundlage für ein offenes Geodaten-Ökosystem, um Organisationen auf der ganzen Welt dabei zu unterstützen, die SDGs zu erreichen.

Partnerländer

Global

Umsetzungspartner

Radiant Earth Foundation, FAIR Forward und endeva