World Graph: Graph-Technologie und maschinelles Lernen treiben Städteentwicklung, Fertigungsproduktion und Klimaschutz Microsoft, TomTom, HERE und Esri schaffen Ökosystem für standortbezogene IoT-Anwendungen

TomTom, HERE und Esri werden zukünftig enger mit Microsoft an der Entwicklung intelligenter und standortbezogener Services arbeiten. Das haben die drei führenden Anbieter von Karten-Technologien am 14. Dezember 2016 in Detroit bekanntgegeben. Die Partnerschaft soll unter anderem Automobilhersteller dabei unterstützen, Innovationen rund um das intelligent vernetzte Automobil der Zukunft (Connected Cars) voranzutreiben. Basis hierfür sind neben Microsofts Cloud-Plattform Azure die Geodaten und -Dienste von TomTom, HERE und Esri.

„World Graph“: Offene Plattform für vernetzte Autos, Städte und Fabriken sowie intelligenten Klimaschutz

Mit seinen Partnern plant Microsoft den Aufbau eines „World Graph“: eine Art Datenverzeichnis, das Informationen über Orte, Objekte und Geräte sowie deren Interkonnektivität zusammenbringt.
„Für uns ist der World Graph die Zukunft in der Graph-Technologie. Er umfasst bereits etablierte Systeme wie Bing Knowledge Graph, Facebook Graph Search sowie den Professional Graph von Microsoft Office und LinkedIn. Das Besondere: Wir bieten unseren Kunden eine offene Plattform mit enormen Datensätzen, einer tiefen Integration mit anderen Datengraphen und vielen Anpassungsmöglichkeiten, um intelligente IoT-Lösungen für den Verkehr, Städte oder die Fabrik zu bauen“, sagt Jürgen Wirtgen, Data Platform Lead Microsoft Deutschland.
Entwickler profitieren zudem von Schnittstellen und Diensten, die die native Entwicklung von standortbezogenen Apps erleichtern.
Die Szenarien sind vielfältig: Autos erhalten Routenempfehlungen, die Unfälle und Staus umfahren, nahegelegene Restaurants empfehlen und Strecken vorschlagen, die eine gute Verbindung für geschäftliche Telefonate versprechen. Standortbezogene Dienste helfen, den Verkehrsfluss in Städten zu analysieren und zu lenken oder das Flottenmanagement zu verbessern. Karten-, Verkehrs- und Wetterdaten lassen sich intelligent mit To-Do-Listen und Terminplanungen kombinieren. Über maschinelles Lernen (Machine Learning) und maschinelles Sehen (Computer Vision) können Luftaufnahmen die Folgen von Entwaldung oder Unterwassersensoren die Verschmutzung in Ozeanen vorhersagen.

Weitere Informationen lesen Sie im Blogpost von Kevin Dallas „Microsoft partners with mapping companies to build next world graph“.