Wir digitalisieren die Welt mit Künstlicher Intelligenz und Luftbildern“, heißt es von der Terraloupe GmbH, einem Münchner Start-up, das 2015 von Manuela Rasthofer, Josef Schindler und Sebastian Gerke gegründet worden ist. Ihre Idee ist, mit der Analyse von Luftbildaufnahmen durch Deep-learning-Algorithmen unternehmerische Entscheidungen zu verbessern. Rasthofer hatte die Idee während einer Anstellung im Bereich Training und Simulation im Sicherheitsbereich. Für die Vorbereitung der Soldaten auf Auslandseinsätze wurden virtuelle Welten genutzt. Die Herstellung sei sehr zeitintensiv gewesen. „Da kam mir die Idee, dass ich die Welt auch automatisch generieren kann, weil es heute sehr gute 3-D-Rekonstruktionsmöglichkeiten aus Luftbildaufnahmen gibt“, sagt Rasthofer. Objekte auf den Luftbildaufnahmen wie Straßen und Häuser werden maschinell erkannt und klassifiziert. Erstellt wird ein digitales Abbild.
Aufnahmen aus Flugzeugen, die bis zu einem Zentimeter genau sind, kauft Terraloupe etwa vom Vermessungsamt. Bei der Erkennung eines Hauses würden Mitarbeiter bis zu 100000 Mal verschiedene Häuser auf den Aufnahmen umranden. Die Künstliche Intelligenz lerne dann, wie die Bildpixel eines Hauses aneinandergereiht seien. Dieses Training könne mehrere Wochen oder Monate dauern. Die neuronalen Netze erkennen am Ende 98 Prozent der Objekte richtig.
Im Bereich des autonomen Fahrens, der nach eigenen Angaben 60 Prozent des Umsatzes ausmacht, sind das zum Beispiel Informationen über die Verortung von Straßenschildern, Ampeln und Straßenmarkierungen. Erstellt werden HD-Karten; schon heute werden solche Karten aus Luftbildaufnahmen für Fahrerassistenzsysteme genutzt. Rasthofer sieht Terraloupe als Weltmarktführer im Bereich der Luftbilddatenanalyse für autonomes Fahren. Dieser Markt entstehe gerade, und es gebe keine Konkurrenz. Man hat zwanzig Mitarbeiter. Der Umsatz habe 2018 im hohen sechsstelligen Bereich gelegen, für 2019 werde ein Umsatz im einstelligen Millionenbereich erwartet. Der Preis für die Analyse einer Stadt liege im niedrigen fünfstelligen Bereich.
Genau da sieht Rasthofer einen Vorteil gegenüber den bisherigen terrestrischen Aufnahmen aus dem Auto heraus, wie sie Google Street View nutze. Um genaue Aufnahmen aus dem Auto zu machen, muss man eine Straße teilweise zehnmal abfahren. Bei einer Stadt wie München mit 2400 Straßenkilometern sei das sehr aufwendig. Deutlich billiger sei es, München in ein paar Stunden neu zu befliegen. Die terrestrische Sicht wird aber weiterhin benötigt, da Luftbildaufnahmen auch Schwächen aufweisen. So ist es nicht möglich, Daten aus Tunneln oder unter Bäumen zu gewinnen.
Die Kundenzahl von Terraloupe ist zweistellig. Darunter sind Dax-Konzerne wie BMW sowie die Deutsche Bahn. Für Versicherer bietet Terraloupe Gebäudeanalysen an, die Informationen wie Gebäudehöhe und die Position von hohen Bäumen nahe dem Haus liefern; so soll der Versicherungsbeitrag genauer bemessen werden. Die Analyse umfasst auch die Verortung von Swimming Pools. Dadurch sollen Premiumkunden erkannt werden, damit Unternehmen gezielter Marketing machen können. „Wir haben jedoch beim ersten Versuch festgestellt, dass der Detektor nicht nur Swimmingpools angezeigt hat, sondern auch Kläranlagen, weil er diese als fest vermauerte ,Swimmingpools‘ erkannt hat,“ erzählt Rasthofer.