(German Version below)

March 11, 2025, by Nicolas Lenz, Stefan Keller and Reik Leiterer, Focus Topic Group Spatial Data Analytics

Shortly after the data innovation alliance was founded, geodata analyses were regularly discussed in a dedicated expert group. From 2020-2024, the Innovation Booster Databooster, an initiative managed by the data innovation alliance and powered by Innosuisse, has promoted innovation in the data-driven sector and contributed to the development of new technologies. Within the Databooster, spatial data was one of four focus topics. The transition to the follow-up initiative Innovation Booster Artificial Intelligence has been successfully implemented. The completion of the Databooster is the ideal moment to take stock: where does Switzerland stand in 2024 in terms of GeoAI use?

This document provides an overview of developments over the last four years, highlights changes in GeoAI technologies and application fields, and introduces the actors who have significantly shaped this transformation. It is aimed at researchers, industrial actors and decision-makers, and offers orientation and inspiration for the opportunities and challenges of the next phase of innovation.

GeoAI 2020-2024

The use of artificial intelligence in the GIS context has evolved in recent years from specialized applications to a wide range of innovative technologies. Four years ago, GeoAI was mainly used in the field of computer vision for object and pattern recognition in aerial images and for classifying point clouds. Since then, the range of applications has expanded significantly, including the field of evaluating time series to identify trends or anomalies.

Not only has the number of AI tools increased, but also their possible applications. For example, AI-supported geodata analyses have been used in the areas of mobility (timetable optimization, management of passenger flows), tourism (recommendation systems for excursion destinations and route difficulties), or in the insurance industry (risk assessments, forecasts).

The main reason for this development is that new AI technologies have become suitable for mass use. This has expanded their use not only in a research context, but also in business and public administration. The latter in particular has helped to make innovative applications visible to the general public.

Example: Use of GeoAI in federal agencies – pollen monitoring by MeteoSwiss (from a presentation by Bertrand Loison, FSO – SITC 2024)

A decisive factor for the dissemination of AI applications is the rapid development of language models as part of generative AI. These technologies extend existing applications and create entirely new possibilities. For example, speech-enabled geospatial systems enable improved search in large data collections or more intuitive use of GIS, such as for data collection form creation or to convert text queries into SQL or Python code. These new possibilities and the increased focus on user-friendliness have permanently changed the GeoAI provider landscape. Many new players are developing or using new technologies that manage geodata more efficiently and tap into unused potential. For example, it is difficult to grasp the influence of open source: Suffice to say that open source is playing an increasingly important role, whether as a software component or as an open language or foundation model. It promotes innovation, dissemination, transparency, trust and data protection, and ultimately leads to cost reduction and democratization (through low barriers to entry).

What role do the well-known GIS companies currently play?

Established Swiss GIS providers have long since discovered the use of GeoAI. Well-known providers such as EBP, ESRI Switzerland, Geocloud, GeoDataSolutions, Geowerkstatt, Hexagon or Meteotest (selection not exhaustive) have made significant progress in integrating AI into their GIS applications in recent years. They have successfully introduced AI technologies into their respective target industries and applied them together with clients from the private and public sectors.

Example: ESRI’s Data Science/Deep Learning product family – integrated into Microsoft Azure.

In addition to these established providers, several start-ups have managed to become recognized and established market players in recent years. Companies such as Gamaya, Meteomatics, Picterra and Pix4D have continuously developed their innovative technologies and firmly established them in various industries. Today, these companies stand for the successful transfer of GeoAI innovations from the start-up phase to marketable products and services that are used both nationally and internationally.

Momentum at start-ups and small companies

Young companies are bringing specialized solutions to market, using the latest technologies from AI. It’s about companies like Ageospatial, askEarth, ExoLabs, LaGrand, Litix or UrbanDataLab, which are using new technologies to solve specific challenges in handling geospatial data. In doing so, they are breathing fresh air into the market by pushing the boundaries of traditional applications and opening up geodata to new target groups.

Example: The Geoforge application from Ageospatial – Geospatial analysis with large language models.

These young companies show that the future of GeoAI will not be shaped by established players alone. They are introducing new ideas and approaches that could invigorate the market and set new standards. Whether these young companies will secure a long-term place among the established providers or how the market will develop as a whole remains to be seen. However, it is clear that innovation and adaptability are crucial in a dynamic environment such as GeoAI – for both emerging and established companies.

Innovative start-ups and small companies in geoinformatics

• User-friendly use of GIS and geodata:
• Ageospatial SARL (ageospatial.com)
  Voice-controlled geoinformation systems.
• askEarth AG (ask.earth)
  Voice-controlled search engine for geodata.
• Litix GmbH (litix.ch)
  Data extraction from document archives for map visualization and process support.
• Focus on environment, agriculture and remote sensing:
• ExoLabs AG (exolabs.ch)
  Analysis of Earth Observation data for environmental monitoring.
• Gamaya SA (gamaya.com)
  Increasing efficiency and reducing CO₂ in agriculture.
• Meteomatics AG (meteomatics.com)
  AI-supported weather data for environmental analysis.
• Picterra (picterra.ch)
  Cloud-based GeoAI platform for analyzing Earth Observation images, with a focus on customer-specific AI solutions.
• Pix4D SA (pix4d.com)
  Photogrammetry for point cloud analysis, strong in agricultural practice.
• Focus on urban planning and infrastructure:
• LaGrand GmbH (lagrand.ch)
  Analysis of temporal changes in images for informed urban decisions.
• UrbanDataLab (urbandatalab.ch)
  Location data and analysis tools for risk models and location decisions.

What does the future hold?

The rapid development of GeoAI impressively demonstrates the potential of combining artificial intelligence and geoinformatics. Applications such as voice-controlled assistants in QGIS, ArcGIS or the AI-based search for public geoservices (via Geoharvester) are examples of upcoming innovations. These technologies will not only revolutionize the way we find and use geodata but also make it accessible to a wider audience.

Despite the many opportunities offered by GeoAI, the risks should not be underestimated. Particularly around generative AI, critical examination is necessary. The hype surrounding this technology can easily lead to an overestimation of its capabilities. Generative models deliver impressive, but not always reliable, results. Start-ups and other actors should be aware that these technologies require in-depth expertise and careful validation. The unreflective application of such systems carries the risk of making wrong decisions or losing the trust of users.

The running Innovation Booster – Artificial Intelligence offers an opportunity to proactively address these challenges. The initiative builds on the successes of the Databooster and creates a platform to bring together researchers, companies and decision-makers. It will be crucial in helping to shape the next phase of GeoAI in Switzerland – responsibly, sustainably and with an eye to the future.

(Note: Some of the authors of this White Paper are involved in or act in an advisory capacity for the start-ups mentioned. The content presented is based on their expertise and market experience, regardless of their role in these companies.)

GeoAI in der Schweiz: Innovationen, Entwicklungen und Perspektiven

Verfasst durch die Fokusgruppe Spatial Data Analytics (N. Lenz, S. Keller & R. Leiterer)

Seit 2020 hat der Innovation Booster Databooster, eine von Innosuisse unterstützte Initiative der data innovation alliance, Innovationen im datengetriebenen Bereich gefördert und zur Entwicklung neuer Technologien beigetragen. Bereits kurz nach der Gründung der data innovation alliance wurden Geodatenanalysen regelmässig in einer eigenen Expertengruppe diskutiert. Innerhalb des Databoosters bildeten die räumlichen Daten eines von vier Fokusthemen. Ende 2024 wurde der Databooster erfolgreich abgeschlossen und der Übergang zur Nachfolge-Initiative Innovation Booster Artificial Intelligence umgesetzt. Der Abschluss des Databoosters ist der ideale Moment, um Bilanz zu ziehen: Wo steht die Schweiz 2024 bei der Nutzung von GeoAI?

Das vorliegende Dokument gibt einen Überblick über die Entwicklungen der letzten vier Jahre, beleuchtet die Veränderungen in den Technologien und Anwendungsfeldern von GeoAI und stellt die Akteure vor, die diese Transformation massgeblich geprägt haben. Es richtet sich an Forschende, industrielle Akteure und Entscheidungsträger und bietet Orientierung sowie Inspiration für die Chancen und Herausforderungen der nächsten Innovationsphase.

GeoAI 2020-2024

Die Nutzung von künstlicher Intelligenz im GIS-Kontext hat sich in den letzten Jahren von spezialisierten Anwendungen zu einem breiten Spektrum innovativer Technologien entwickelt. Vor vier Jahren wurde GeoAI vor allem im Bereich Computer Vision für die Objekt- und Mustererkennung auf Luftbildern und zur Klassifizierung von Punktwolken eingesetzt. Inzwischen hat sich das Spektrum der Anwendungen deutlich erweitert, unter anderem im Bereich der Auswertung von Zeitreihen im Hinblick auf die Erkennung von Trends oder Anomalien.

Nicht nur die Anzahl der KI-Werkzeuge hat zugenommen, sondern auch ihre Anwendungsmöglichkeiten. So wurden KI-gestützte Geodatenanalysen u.a. in den Bereichen Mobilität (Fahrplanoptimierungen, Lenkung von Passagierströmen), Tourismus (Empfehlungssysteme zu Ausflugszielen und Routenschwierigkeiten), oder im Versicherungswesen (Risikoabschätzungen, Prognosen) eingesetzt.

Hauptgrund für diese Entwicklung ist, dass neue KI-Technologien massentauglich wurden. Dadurch liess sich die Nutzung nicht nur im Forschungskontext, sondern auch in der Wirtschaft und der öffentlichen Verwaltung erweitern. Gerade letztere hat dazu beigetragen, dass innovative Anwendungen auch für die breite Bevölkerung sichtbar wurden.

Beispiel: Einsatz von GeoAI in den Bundesstellen – Pollenmonitoring durch MeteoSwiss (aus einer Präsentation von Bertrand Loison, BFS – SITC 2024)

Ein entscheidender Faktor für die Verbreitung von KI-Anwendungen ist die rasante Entwicklung von Sprachmodellen als Teil der generativen KI. Diese Technologien erweitern bestehende Anwendungen und schaffen völlig neue Möglichkeiten. Sprachgesteuerte Geodatensysteme ermöglichen beispielsweise verbesserte Suche in grossen Datensammlungen oder eine intuitivere Nutzung von GIS, wie beispielsweise für die Datenerfassungs-Formular-Erstellung oder aber um Textanfragen in SQL- oder Python-Code umzuwandeln.

Diese neuen Möglichkeiten und der verstärkte Fokus auf Benutzerfreundlichkeit haben die GeoAI-Anbieterlandschaft nachhaltig verändert. Viele neue Akteure entwickeln oder nutzen neue Technologien, die Geodaten effizienter bewirtschaften und ungenutzte Potenziale erschliessen. Der Einfluss von Open Source ist schwer zu erfassen. Nur so viel: Open Source spielt eine immer wichtigere Rolle, sei es als Softwarekomponente oder als offenes Sprach- oder Foundation-Modell. Es fördert Innovation, Verbreitung, Transparenz, Vertrauen, Datenschutz und führt letztlich zu Kostenreduktion und Demokratisierung (durch niedrige Einstiegshürden).

Welche Rolle spielen aktuell die bekannten GIS-Unternehmen?

Etablierte Schweizer GIS-Anbieter haben die Nutzung von GeoAI längst entdeckt. Bekannte Anbieter wie EBP, ESRI Schweiz, Geocloud, GeoDataSolutions, Geowerkstatt, Hexagon oder Meteotest (Auswahl nicht abschliessend) haben in den letzten Jahren bedeutende Fortschritte bei der Integration von KI in ihre GIS-Anwendungen erzielt. Sie haben erfolgreich KI-Technologien in ihre jeweiligen Ziel-Branchen getragen und zusammen mit den Auftraggebern aus dem privaten und öffentlichen Sektor angewendet.

Beispiel: Die Produktfamilie Data Science/Deep Learning von ESRI – integriert in Microsoft Azure.

Neben diesen etablierten Anbietern haben einige Start-ups der letzten Jahre den Schritt zu anerkannten und etablierten Marktteilnehmern geschafft. Firmen wie Gamaya, Meteomatics, Picterra und Pix4D haben ihre innovativen Technologien kontinuierlich weiterentwickelt und in verschiedenen Branchen fest verankert. Diese Unternehmen stehen heute für den erfolgreichen Transfer von GeoAI-Innovationen aus der Gründungsphase hin zu marktfähigen Produkten und Dienstleistungen, die sowohl national als auch international Anwendung finden.

Dynamik bei Start-ups und Kleinfirmen

Durch den Einstieg neuer, innovativer Start-ups erfährt die Geoinformatik aktuell eine neue Dynamik. Junge Unternehmen bringen spezialisierte Lösungen auf den Markt und nutzen dabei modernste Technologien aus der KI. Die Sprache ist von Firmen wie Ageospatial, askEarth, Exolabs, LaGrand, Litix oder UrbanDataLab, welche neue Technologien nutzen, um spezifische Herausforderungen im Umgang mit Geodaten zu lösen. Dabei bringen sie frischen Wind in den Markt, indem sie die Grenzen traditioneller Anwendungen erweitern und Geodaten für neue Zielgruppen erschliessen.

Beispiel: Die Geoforge Anwendung von Ageospatial – Geodatenanalyse mit Large Language Models.

Diese Jungunternehmen zeigen, dass die Zukunft der GeoAI nicht allein von etablierten Akteuren gestaltet wird. Sie bringen neue Ideen und Ansätze ein, die den Markt beleben und neue Standards setzen könnten. Ob diese Jungunternehmen sich langfristig einen Platz unter den etablierten Anbietern sichern oder wie der Markt sich insgesamt entwickeln wird, bleibt offen. Klar ist jedoch, dass Innovation und Anpassungsfähigkeit in einem dynamischen Umfeld wie der GeoAI entscheidend sind – sowohl für aufstrebende als auch für bereits etablierte Unternehmen.

Innovative Start-ups und Kleinfirmen in der Geoinformatik

• Nutzerfreundliche Nutzung von GIS und Geodaten
• Ageospatial SARL (ageospatial.com)
  Sprachgesteuerte Geoinformationssysteme.
• askEarth AG (ask.earth)
  Sprachgesteuerte Suchmaschine für Geodaten.
• Litix GmbH (litix.ch)
  Datenextraktion aus Dokument-Archiven zur Kartenvisualisierung und Prozessunterstützung.
• Fokus Umwelt, Landwirtschaft und Fernerkundung
• ExoLabs AG (exolabs.ch)
  Analyse von Erdbeobachtungsdaten für Umweltüberwachung.
• Gamaya SA (gamaya.com)
  Effizienzsteigerung und CO₂-Reduktion in der Landwirtschaft.
• Meteomatics AG (meteomatics.com)
  KI-gestützte Wetterdaten für Umweltanalysen.
• Picterra (picterra.ch)
  Cloudbasierte GeoAI-Plattform zur Analyse von Erdbeobachtungsbildern, mit Fokus auf kundenspezifische KI-Lösungen.
• Pix4D SA (pix4d.com)
  Photogrammetrie für Punktwolkenanalysen, stark in der landwirtschaftlichen Praxis.
• Fokus Stadtplanung und Infrastruktur:
• LaGrand GmbH (lagrand.ch)
  Analyse zeitlicher Veränderungen in Bildern für fundierte urbane Entscheidungen.
• UrbanDataLab (urbandatalab.ch)
  Standortdaten und Analysetools für Risikomodelle und Standortentscheidungen.

Was bringt die Zukunft?

Die rasante Entwicklung von GeoAI zeigt eindrucksvoll, welches Potenzial in der Verbindung von Künstlicher Intelligenz und Geoinformatik steckt. Anwendungen wie sprachgesteuerte Assistenten in QGIS, ArcGIS oder die KI-basierte Suche nach öffentlichen Geodiensten (via Geoharvester) stehen beispielhaft für bevorstehende Innovationen. Diese Technologien werden nicht nur die Art und Weise revolutionieren, wie wir Geodaten finden und nutzen, sondern sie auch für ein breites Publikum zugänglich machen.

Trotz der vielen Chancen, die GeoAI bietet, gilt es, die Risiken nicht zu unterschätzen. Besonders im Bereich der generativen KI ist eine kritische Auseinandersetzung notwendig. Der Hype um diese Technologie kann leicht dazu führen, ihre Fähigkeiten zu überschätzen. Generative Modelle liefern beeindruckende, aber nicht immer verlässliche Ergebnisse. Start-ups und andere Akteure sollten sich bewusst machen, dass diese Technologien fundiertes Fachwissen und sorgfältige Validierung erfordern. Die unreflektierte Anwendung solcher Systeme birgt die Gefahr, falsche Entscheidungen zu treffen oder das Vertrauen der Nutzer zu verlieren.

Mit dem laufenden Innovation Booster – Artificial Intelligence bietet sich die Gelegenheit, diesen Herausforderungen proaktiv zu begegnen. Die Initiative knüpft an die Erfolge des Databoosters an und schafft eine Plattform, um Forschende, Unternehmen und Entscheidungsträger zusammenzubringen. Sie wird entscheidend dazu beitragen, die nächste Phase von GeoAI in der Schweiz mitzugestalten – verantwortungsbewusst, nachhaltig und zukunftsorientiert.

(Hinweis: Einige der Autoren dieses Whitepapers sind an genannten Start-ups beteiligt oder in beratender Funktion tätig. Die dargestellten Inhalte basieren auf ihrer Expertise und Markterfahrung, unabhängig von ihrer Rolle in diesen Unternehmen.)

Januar 27, 2025, by Stefan Keller, OST

Im ersten Vortrag von Pia Bereuter und einem Team der FHNW Muttenz wurde der GeoHarvester vorgestellt. Dabei handelt es sich um einen Proof-of-Concept einer einfach zu bedienenden, mehrsprachigen Online-Suchmaschine für Schweizer Geodienste mit offener API und offenem Quellcode. Der GeoHarvester adressiert das Problem des fehlenden zentralen Zugangs zu Geodiensten in der Schweiz. Die Qualität und Vollständigkeit der Metadaten variiert stark und die Aktualisierung der Indizes ist aufwändig. Ziel des Projekts ist die Entwicklung eines Portals mit API, das automatisierte Updates, eine Bewertung der Metadatenqualität sowie Filter- und Sortierfunktionen bietet. Technisch basiert der GeoHarvester auf Natural Language Processing, um Schlüsselwörter aus Metadaten zu extrahieren und die Ergebnisse in vier Sprachen (DE, FR, IT, EN) zu optimieren. Derzeit wird ein grosses Sprachmodell integriert, um die Suche weiter zu verbessern. Für die Zukunft sind eine räumliche Suche und automatische Updates der Datenquellen geplant.

Der zweite Vortrag von Ralph Straumann (EBP) beleuchtete den aktuellen Stand der Schweizer Geoinformationslandschaft sowie die Herausforderungen bei der Produktion und Bereitstellung von Geodaten – und versuchte einige Lösungsansätze aufzuzeigen.

Die Schweizer Geoinformation sei gut aufgestellt, es gebe aber auch Verbesserungspotenzial. Defizite bestünden bei ungenügenden Metadaten, der Auffindbarkeit von Geodaten, uneinheitlichen Nutzungsbedingungen und fehlenden intelligenten Suchfunktionen. Herausforderungen seien die Integration neuer Anwendungen wie BIM oder Echtzeitdaten, eine stärkere Nutzerorientierung und ein optimiertes Tooling. Lösungsansätze sind einheitliche Zugangsplattformen, die Förderung der Mehrfachnutzung (“once only”), Cloud-native Datenstrukturen und interdisziplinäre Zusammenarbeit. Die Vision ist, Geodaten leichter zugänglich und anwendungsorientierter zu machen, um sie gezielt in Wissen umzuwandeln. Die Entwicklung einer datengetriebenen Kultur und fortschrittliche Technologien wie KI sollen diesen Wandel unterstützen.

Stefan Keller schloss das Seminar mit Empfehlungen für Portalbetreiber aus Nutzersicht. Diese Empfehlungen hat er aus einem Dutzend Interviews abgeleitet. Die Interviews ergaben zentrale Defizite in fünf Bereichen: Suche, Zugang, Datenverarbeitung, Datenanalysefähigkeit und Lizenzen. Kritisiert wurden unter anderem veraltete oder unvollständige Metadaten, das Fehlen harmonisierter Standards und die mangelnde technische Reife einiger Datenformate und Schnittstellen. Empfohlen werden die Einführung semantischer Suchfunktionen, die Priorisierung nationaler Datensätze und eine bessere Integration bestehender Portale. Weitere Vorschläge der Interviewten sind einheitliche OGC-Standards für Vektordaten, harmonisierte Lizenzmodelle wie CC0 und die Bereitstellung moderner Datenformate wie GeoParquet. Ziel sei es, den Zugang zu Geodaten einfacher, effizienter und nutzerorientierter zu gestalten. Abschliessend betonte er die Wichtigkeit des Austausches in Foren wie dem GEOWebforum.

Das Webinar zeigte die Dynamik und die Herausforderungen der Schweizer Geoinformationslandschaft auf. Es gab wichtige Impulse für die Weiterentwicklung zentraler Themen wie Datenzugang, Nutzerorientierung und technische Innovation. Die vorgestellten Ideen und Visionen bilden eine solide Grundlage, um Geodaten in Zukunft noch nutzerfreundlicher und anwendungsorientierter zur Verfügung zu stellen.

August 08, 2024, by Reik Leiterer, data innovation alliance

In open innovation, creating a safe space to share knowledge and ideas is vital for successful co-creation. This entails establishing a legal framework for open innovation by creating policies and guidelines that foster collaboration, protect intellectual property (IP) rights, ensure fair use, and maintain compliance with relevant laws. The following video explains how to enable a trust-building setting with rules of participation for an open innovation program and for collaborating teams.

How to set a legal framework for open innovation? (Video)

In the frame of Intellectual Property Management, create and/or follow guidelines on the ownership and sharing of IP created through open innovation, including e.g. joint ownership, licensing agreements, or IP transfer policies. Create understanding on how patents and trademarks will be handled, including the set-up of agreements on filing and maintaining IP protection. If necessary, use non-disclosure agreements (NDAs) to protect sensitive information shared during collaboration.

With regard to compliance with laws and regulations, be aware of data protection laws (e.g., GDPR, CCPA) when handling personal or sensitive data, comply with export control regulations that may affect the sharing of technology or information across borders, and avoid anti-competitive practices by ensuring that collaboration does not lead to market monopolization or unfair trade practices. May be consider using Creative Commons and open source licenses  (e.g., MIT, GPL) to facilitate and ensure legal sharing, contribution and reuse of creative works. 

We always recommend establishing ethical guidelines to ensure that innovations are developed and used responsibly. In addition, the incorporation of sustainability criteria into the innovation process could be something to think about to promote environmentally and socially responsible practices.

May 15, 2024, by Reik Leiterer, data innovation alliance

On May 15th, the GEOSummit conference took place in Olten as the key event in the geo community. The following is a nice wrap-up from the perspective of the program committee and the GEOSummit office.

We live in a time of complex global challenges. This requires a coordinated and data-based approach. The use of geospatial data to improve decision-making processes has gained significant importance in recent years to identify spatial relationships and patterns. From businesses to government agencies and non-profit organizations, more and more stakeholders are relying on geospatial data to make informed decisions. This includes optimizing public infrastructure, assessing environmental impacts and planning emergency response.

And the relevance of thematic was impressively demonstrated by the interest in this conference: the GEOSummit 2024 was fully booked weeks before the registration deadline – and it became clear that early registration had paid off, as visitors rated the congress and trade fair as very good in the final survey.

The keynote speech by the former NASA research director Thomas Zurbuchen was particularly inspiring. He used specific examples to show how important Earth sciences are and that around 3 billion of NASA’s 8 billion budget was used for Earth observation. In his opinion, the major challenges facing our society can only be solved with sufficient data. For example, up-to-date and precise measurement data is essential for the training and validation of climate models. In the panel discussion with Pol Budmiger, Head of the GEOSummit program committee, he spoke about innovation, talent development and entrepreneurship in his inspiring way, alongside impressive space missions. Making a difference requires not only ideas but also courage, perseverance, tenacity and, in some cases, luck.

With a total of 12 lecture blocks, the event offered a comprehensive look at the diverse opportunities and challenges of integrating geodata into decision-making processes. Current developments in geodata processing and analysis were also discussed, including the role of the latest technologies in the field of satellite data, real-time data and artificial intelligence. Many GIS trends (http://gistrends.ch) were explained using specific examples. These innovations enable a more comprehensive and timely analysis of geodata, which forms the basis for effective decision-making. Artificial intelligence and the processing of rapidly growing volumes of geodata, pose challenges for our industry. But we can only create added value if we deal with these issues at an early stage, educate ourselves in these topics and have the courage to try out new things. If we close our minds to these changes or delay them, we run the risk of being left behind. According to Zurbuchen, we need to combine the strengths of the public and private sectors and make use of the knowledge of new talent, as Switzerland has one of the best education systems in the world. Despite the many benefits of geospatial data, there are also challenges to overcome, including data protection issues and ethical considerations. A balanced and responsible use of geodata in decision-making processes is crucial.

Overall, the participants were inspired by the GEOSummit and would like to see more information and exchange inter alia on the following topics at future webinars and for a GEOSummit 2026:

• Open Data, OSM, OGD – Mobile Mapping
• BIM – Data Literacy
• Kubernetes – Mobility

At the closing event, Pol Budmiger called on the congress participants to get involved in professional associations, educational and training institutions and the GEOSummit as a showcase and communication platform for the geospatial sector: If you want to help shape things, you can make a big difference! If you would like to join forces with colleagues to promote the geospatial industry, please contact info@geosummit.ch.

More than 300 visitors enjoyed networking in the exhibition zone and for many, the closing beer lasted longer than the two hours planned. For sure, many ideas emerged from the discussions which, with a little courage, will lead to real innovations for the geo industries. And may be with this, you could say in future with full conviction: “Better decisions with geodata!”

March 26, 2024, by Milena Perraudin, data innovation alliance

The Expert Day on March 19, 2024 was held for the first time at the University of Applied Sciences and Arts Northwestern Switzerland (FHNW) in Brugg-Windisch. Welcoming over 40 participants, the event enfolded plenty of opportunities for engagement within the three Expert Groups: ‘Smart Maintenance’, ‘AI in Finance & Insurance’,  and ‘Spatial Data’ as well as the Expert Group in planning ‘Governance for Growth with Data & AI’. For those interested in joining the latter group, please contact us at info.office@data-innovation.org.

The event started with two thought-provoking keynotes. The first ‘Eyes on Human-Data Interaction’ by Prof. Dr. Arzu Çöltekin, FHNW, highlighted how eye movement tracking can enhance human-computer interactions, emphasizing the importance of designing data-based products with the end user in mind. The second keynote, ‘Lessons learned on scaling after 1 year of GenAI’, by Dr. Marcin Pietrzyk, co-founder and CEO of Unit8, shed light on the significance of GenAI and its mostly underused potential in realizing value in production at scale. A fact that the data innovation alliance wants to address together with the Innovation Boosters Artificial Intelligence and Databooster, powered by Innosuisse.

Following the keynotes, participants engaged in four breakout sessions, each focusing on a specific topic. The following paragraphs will give you a short insight into the different breakout sessions.

Workshop ‘The Future of Financial Data Analytics’ by Expert Group AI in Finance & Insurance

The Expert Group meeting jointly organized by Marc Vendramet, Andreas Blum from Unit8, and Branka Hadji Misheva from BFH, delved into two primary topics. Firstly, it offered a comprehensive exploration of AI & analytics use cases within the finance sector. Secondly, it involved brainstorming on the group’s focus areas for the upcoming year, including discussions on new event formats and collaborations.

Highlights were talks by Nicole Königstein of Wyden Capital, who shared insights on financial times series prediction in the age of transformers, and Guillaume Raille from Unit8, who presented various examples of LLMs’ use beyond chatbots, along with a detailed discussion on the challenges and opportunities associated with applying advanced LLM technologies to real-world cases.

Workshop Governance for Growth with Data & AI

Participants of this workshop gathered to delve into the full spectrum of Governance and Growth theme, as well as the opportunities with Data & AI. Frank Seifert, from adesso Schweiz AG, introduced a comprehensive management model for Governance, while Dr. Omran Ayob, from SUPSI, delved deep into the critical aspect of explainability in data governance. Participants engaged in lively discussions about the challenge of achieving higher data or model transparency (Explainability) while avoiding privacy issues.

The tension between the desire for a minimum level of governance and the need to work simply and leverage Data & AI opportunities became apparent. On one hand, holistic approaches are necessary, but on the other hand, there is a need for concrete, easily implementable measures. It’s precisely this tension that makes the topic so intriguing.

The group will continue working in this area by examining various layers of the topic, especially legal, technical, and ethical aspects, and developing Governance approaches and impulses for Growth opportunities. Our current vision includes guidelines and processes on one hand, and concrete tips and tools on the other.

Workshop ‘Hybrid approaches to intelligent maintenance’ by Expert Group Smart Maintenance

First, Dr. Kai Hencken from ABB corporate research started with an overview of predictive maintenance strategies at ABB, emphasizing the utility of traditional statistical reliability models in addressing data scarcity challenges.

After, an open discussion among participants followed, exploring potential use cases for AI integration with domain knowledge in their respective companies. Examples included condition monitoring of trains and digital twins for gas turbines. Technical solutions such as few-shot learning and the role of LLMs and generative AI in advancing condition-based and predictive maintenance were also examined.

The day concluded with an Apéro, fostering further discussions about innovative ideas among participants. We are already looking forward to the next event, as we are convinced that together we move faster.

January 1, 2024, by Reik Leiterer, data innovation alliance

Switzerland, known for its commitment to innovation, is poised to harness the transformative power of Artificial Intelligence (AI). The data innovation alliance is at the forefront of this revolution with the launch of the Innovation Booster Artificial Intelligence, reinforcing Switzerland’s position as an innovation leader.

In the era of advanced AI models like ChatGPT, businesses often find themselves grappling with the vast technological possibilities while lacking the necessary expertise to implement AI in the workplace. Conversely, academics possess technical knowledge but often lack the support to turn their research into practical applications.

Recognizing these challenges, the data innovation alliance serves as a bridge between innovation-seeking companies and university researchers. This NGO network facilitates collaboration, pooling knowledge from diverse fields to develop marketable products and services for the Swiss economy. By assembling modular, project-based teams, the alliance fosters innovation nationwide through data-projects, with Innovation Booster programs offering project-workshops and a funding guide.

The Innovation Booster “Artificial Intelligence”, powered by Innosuisse, embraces radical thinking to address society’s pressing challenges, such as globalization, digitalization, and environmental shifts. It cultivates open, collaborative responses that leverage AI to solve these problems.

What sets the Innovation Booster Artificial Intelligence apart is its practical approach. As an expert open-community initiative, it taps into the expertise of over 600 specialists from both industry and academia in the AI field. This program is inclusive, welcoming participation from all sectors of Switzerland’s innovation community by identifying promising opportunities and seamlessly integrating resources. Its targeted initiatives bridge the gap between visionary ideas and tangible outcomes.

With the launch of the Innovation Booster Artificial Intelligence, the data innovation alliance actively promotes innovation driven by socially and economically viable AI, benefiting Switzerland and propelling it into the future of innovation.

About Innovation Boosters: 

Innovation Boosters are a community with an open innovation culture in which key players work together with agile and user-centric methods to explore problems and develop sustainable new ideas for radical solutions collaboratively. In doing so, they give Swiss companies and organisations a competitive advantage and create important added value for the Swiss economy and society.

Website: www.innosuisse.ch/innovationbooster

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