GAIA
Hur kan man använda AI och grundläggande geodata för att underlätta för kommuner att skapa, uppdatera och ajourhålla baskartor.
Projektet utvecklar ett fritt tillgängligt AI-baserat verktyg som möjliggör en automatiserad och skalbar process för att underlätta uppdateringen och ajourhållningen av kommunernas baskartor.
Genom att tillämpa maskininlärning för tolkning och kartering av högupplösta flygbilder syftar GAIA till att utveckla och utvärdera metoder som kan automatisera vissa krävande arbetskrävande momenten i kommunernas karteringsarbete. Flygbilderna analyseras med hjälp av segmentering och klassificering, varefter resultaten vektoriseras för att generera underlag till uppdaterade baskartor.
Projektet fokuserar på att utveckla metoder som är reproducerbara och generaliserbara över hela landet. För att möjliggöra detta utgår projektet från den grundläggande geodata som finns tillgänglig för samtliga av Sveriges 290 kommuner, vilket skapar förutsättningar för nationell tillämpning och vidare metodutveckling.
Projektet finansierades av Smart Built Environment. Det har letts av Decerno och har genomförts i samverkan med Chalmers Industriteknik, Stockholm stad, Göteborgs stad, Malmö stad, Örebro kommun, Alingsås kommun, Linköpings universitet, Chalmers DTCC, Decerno och Savantic.
Valorisering av krom och magnesium från industriavfall i Sverige
Omvandling av metallurgiskt avfall till värdefulla råvaror genom biomining och industriell symbios Vid produktion av ferrokrom uppstår stora mängder metallurgiskt avfall. Trots att…
