Jeden Tag umkreisen die Sentinel-Satelliten des europäischen Copernicus-Programms die Erde und sammeln dabei etwa 20 Terabyte an Daten – über Wälder, Städte, den Klimawandel und Naturkatastrophen. Doch diese riesigen Datenmengen blieben bislang eine Domäne der Experten. Prof. Dr. Begüm Demir von der TU Berlin und BIFOLD will das ändern: Mit ihrem Projekt „Agent-BigEarth“ entwickelt sie einen KI-Agenten, der Satellitendaten über einfache Sprachabfragen oder Bilder zugänglich macht – für Journalisten, politische Entscheidungsträger oder neugierige Bürger.

Für diese Vision hat Demir gerade einen der begehrten ERC Proof-of-Concept-Zuschüsse erhalten – ein Förderinstrument, das darauf abzielt, bahnbrechende Forschung in die Praxis umzusetzen. In diesem Interview erklärt die Professorin für Fernerkundungsbildanalyse, wie „Agent-BigEarth“ funktioniert, warum Berlin ein idealer Standort für diese Art von KI-Forschung ist und was es für Europa bedeuten würde, den globalen Standard bei KI-gestützten Umweltinformationen zu setzen.

Zudem gibt sie einen ersten Einblick in die Themen, die während des Workshops „Agentic AI for Earth Observation“ behandelt werden, den sie gemeinsam mit der ESA in diesem Herbst in Berlin organisiert. Der Workshop steht nicht nur Forschern offen, sondern ausdrücklich auch Praktikern, Unternehmen und Start-ups.

Prof. Demir, mit dem Projekt „BigEarth“ haben Sie den Grundstein für die KI-gestützte Analyse von Satellitendaten gelegt. Nun folgt „Agent-BigEarth“, das darauf abzielt, diese Technologie weit über die Forschungsgemeinschaft hinaus zugänglich zu machen. Was ist die zentrale Innovation hinter dem neuen Projekt?

Jüngste Fortschritte in der Satellitentechnologie haben eine häufige, hochauflösende Überwachung der Erde auf globaler Ebene ermöglicht und zu einer beispiellosen Menge an Erdbeobachtungsdaten (EO-Daten) geführt. Im Rahmen des europäischen Copernicus-Programms (der europäischen Vorzeigeinitiative im Bereich der Erdbeobachtung) generieren die Sentinel-Satelliten täglich rund 20 TB an Daten. Copernicus-Daten und -Anwendungen sind Teil der europäischen Datenwirtschaft und ihrer Wertschöpfungsketten, da die „Big EO Data“ eine hervorragende Quelle für die Erschließung und Extraktion von Informationen im Bereich der Erdbeobachtung darstellen. Als wir 2018 das BigEarth-Projekt starteten, war es unser Ziel, präzise und skalierbare KI-Modelle für das Verständnis, die Suche und den Abruf von Satellitenbildern aus riesigen EO-Datenarchiven zu entwerfen und zu entwickeln. Diese Modelle bilden die wissenschaftliche Grundlage für Systeme zur Wissensgewinnung, die den Inhalt von Daten aus ständig wachsenden Erdbeobachtungsarchiven effizient indexieren und abfragen können.

Agent-BigEarth ist der logische nächste Schritt. Zum ersten Mal integrieren wir diese Forschungsfortschritte in einen praktischen, KI-gestützten Assistenten, der die Art und Weise verändern soll, wie Menschen mit Copernicus-Daten interagieren. Anstatt von den Nutzern zu verlangen, dass sie lernen, sich in komplexen Satellitendatenarchiven zurechtzufinden, wird Agent-BigEarth die Absicht des Nutzers verstehen und ihn zu den benötigten Informationen führen. Die zentrale Innovation liegt in der Kombination dreier Funktionen: 1) Nahtlose Interaktion in natürlicher Sprache mit den Copernicus-Archiven; 2) Intelligente Führung, die den Nutzern hilft, die gesuchten Satellitendaten zu finden; und 3) Automatisierte Analyse komplexer Satellitenbilder zur Beantwortung spezifischer Umweltfragen.

In der Praxis bedeutet dies, dass die Nutzer nicht mehr auf spezialisiertes technisches Fachwissen angewiesen sind, sondern einen natürlichen Dialog mit dem System führen können. Sie können Fragen in Alltagssprache stellen, ein Bild hochladen oder die gesuchten Informationen beschreiben. Agent-BigEarth identifiziert die relevanten Satellitendaten, koordiniert die erforderlichen Analysewerkzeuge und liefert klare, strukturierte Antworten zusammen mit den dazugehörigen Satelliteninformationen. In diesem Sinne schließt Agent-BigEarth die Lücke zwischen der fortgeschrittenen KI-Forschung und der operativen Nutzung der europäischen Copernicus-Archive. Es verwandelt diese von einer Ressource, auf die vor allem über technische Arbeitsabläufe zugegriffen wird, in einen intelligenten Assistenten, der Umweltinformationen für Forscher, politische Entscheidungsträger, Journalisten und Bürger wesentlich zugänglicher macht. Dies markiert einen Paradigmenwechsel in der autonomen Umweltintelligenz und trägt dazu bei, den gesellschaftlichen Nutzen der europäischen Investitionen in die Erdbeobachtung zu maximieren.

Copernicus – das europäische Erdbeobachtungsprogramm – liefert täglich 20 Terabyte an Daten. Bislang konnten nur Fachleute damit arbeiten. Können Sie uns anhand eines konkreten Beispiels verdeutlichen, was „Agent BigEarth“ ermöglicht – welche Fragen könnte ein Journalist oder ein Bürgermeister tatsächlich stellen, und was würde der Agent ihnen zeigen?

Eines der größten Hindernisse besteht heute nicht darin, dass Satellitendaten nicht verfügbar sind. Der Zugriff darauf und ihre Auswertung erfordern Fachwissen in den Bereichen Fernerkundung, Datenmanagement und maschinelles Lernen. Agent-BigEarth wurde entwickelt, um dieses Hindernis weitgehend zu beseitigen, indem es den Nutzern ermöglicht, auf wesentlich intuitivere Weise mit Erdbeobachtungsdaten zu interagieren. Nehmen wir zum Beispiel einen Journalisten. Anstatt Satellitenbilder herunterzuladen und zu lernen, wie man sie verarbeitet, könnte er fragen: „Wie hat sich dieses Gebiet in den letzten zehn Jahren verändert?“ oder „Hat sich die Entwaldung in dieser Region beschleunigt?“ Agent-BigEarth würde die relevanten Satellitenbeobachtungen identifizieren, sie analysieren und die Ergebnisse auf leicht verständliche Weise präsentieren – zusammen mit visuellen Belegen und einer Erklärung, wie man zu dieser Schlussfolgerung gelangt ist. Ein Bürgermeister oder Stadtplaner könnte fragen: „In welchen Teilen unserer Stadt hat die städtische Expansion am stärksten zugenommen?“ oder „Wo gehen Grünflächen zurück?“

Der Agent könnte Beobachtungen verschiedener Sentinel-Satelliten kombinieren, Karten erstellen, auf denen die erkannten Veränderungen hervorgehoben sind, und die Trends im Zeitverlauf zusammenfassen. Dies könnte eine faktenbasierte Planung und Entscheidungsfindung unterstützen. Die zentrale Innovation besteht darin, dass Nutzer nicht mehr wissen müssen, welcher Satellit die Daten erfasst hat, welcher Sensor zu verwenden ist oder welcher Verarbeitungsalgorithmus angewendet werden soll. Sie geben einfach an, was sie wissen möchten. Agent-BigEarth übernimmt hinter den Kulissen die Koordination der erforderlichen KI-Modelle und Softwaretools und erläutert gleichzeitig die Ergebnisse und deren Grenzen. Unser Ziel ist es, nicht nur den Zugang zu Satellitendaten zu erleichtern, sondern auch die daraus gewonnenen Erkenntnisse transparent und vertrauenswürdig zu machen.

Inwiefern ist Ihre Idee neu und originell? Inwiefern stellt sie einen Paradigmenwechsel dar?

Cloud-Plattformen wie das Copernicus Data Space Ecosystem stellen Copernicus-Daten bereit, doch der Zugriff beschränkt sich nach wie vor auf einfache Stichwortsuchen. Es besteht eine entscheidende Lücke: Kein Anbieter stellt einen KI-Assistenten zur Verfügung, der Nutzern bei der Abfrage komplexer Dateninhalte hilft. Der Agent-BigEarth, ein auf großen Sprachmodellen basierender Multi-Agent-Assistent, ermöglicht eine nahtlose, dialogorientierte Interaktion und hilft sowohl Experten als auch Laien dabei, Erkenntnisse aus den Copernicus-Archiven effizient zu finden und zu gewinnen. Ich möchte hervorheben, dass damit der erste agentenbasierte Assistent geschaffen wird, der in der Lage ist, die Zugangswege zu den Erdbeobachtungsdaten zu modernisieren und die bestehenden Tools für die Stichwort-/Tag-basierte Suche zu ergänzen.

Die mit Agent-BigEarth eingeführten Innovationen schließen die technologische Lücke in den Online-Plattformen, über die auf Satellitenbilder in den Copernicus-Archiven zugegriffen und diese abgefragt werden können. Aus gesellschaftlicher Sicht macht es Satellitendaten für nicht-technische Nutzer zugänglich, wodurch verschiedene reale gesellschaftliche Herausforderungen angegangen werden können (z. B. Katastrophenhilfe und Wiederaufbau, Überwachung des Klimawandels und Anpassung daran, nachhaltige Landwirtschaft und Ernährungssicherheit usw.). Diese Innovation unterstützt direkt den Europäischen Grünen Deal, die Ziele der Vereinten Nationen für nachhaltige Entwicklung und die Digitale Strategie der EU.

Warum ist Berlin ein guter Standort für diese Art von KI-Forschung – und was bietet das Ökosystem der Stadt, das für ein Projekt wie das Ihre von Bedeutung ist?

Agent-BigEarth erfordert interdisziplinäres Fachwissen in den Bereichen Fernerkundung, Big-Data-Management, maschinelles Lernen und Geodatenanalyse. BIFOLD bietet ein einzigartiges Umfeld, da es führendes Fachwissen in diesen Bereichen unter einem Dach vereint. Dies ist für unser Projekt besonders wichtig, da wir ein Multi-Agenten-KI-System entwickeln, das mit Erdbeobachtungsarchiven im Petabyte-Bereich interagieren und diese analysieren kann. Ebenso wichtig sind die herausragenden Studierenden und Nachwuchswissenschaftler an der TU Berlin und bei BIFOLD. Ihr Talent, ihre Neugier und ihre interdisziplinäre Denkweise sind eine wichtige Triebkraft für Innovationen. Die Zusammenarbeit mit solch hochmotivierten jungen Forschern ermöglicht es uns, ambitionierte Ideen zu verfolgen und Spitzenforschung schnell in praktische Lösungen umzusetzen.

Ich bin der Meinung, dass sich Berlin als einer der führenden KI-Standorte Europas etabliert hat. Das lebendige Forschungsökosystem der Stadt verbindet exzellente Universitäten, Forschungsinstitute, Start-ups und internationale Partner miteinander und macht die interdisziplinäre Zusammenarbeit zu einem festen Bestandteil des Forschungsalltags. Für Agent-BigEarth ist dies von unschätzbarem Wert, da die Bewältigung seiner Herausforderungen genau diese Art von kooperativem Umfeld erfordert.

Sie haben gerade den ERC-Proof-of-Concept-Zuschuss erhalten – ein Förderinstrument, das speziell darauf ausgerichtet ist, Forschungsergebnisse in die Praxis umzusetzen. Wie sieht der weitere Fahrplan aus, und wann wird „Agent BigEarth“ tatsächlich einsatzbereit sein?

Der ERC-Proof-of-Concept-Zuschuss ist eine spannende Chance, da er es uns ermöglicht, den nächsten Schritt über die Grundlagenforschung hinaus zu gehen. Das Ziel besteht nicht nur darin, wissenschaftliche Exzellenz unter Beweis zu stellen, sondern auch zu zeigen, dass unsere Forschung in eine praktische Technologie mit echtem gesellschaftlichem Nutzen umgesetzt werden kann. Das Projekt ist erst letzten Monat im Juni angelaufen, und wir haben 18 Monate Zeit, es abzuschließen. Derzeit konzentrieren wir uns auf die Entwicklung und Bewertung des Systems. Dazu gehört die Integration der KI-Komponenten, die die Anfragen der Nutzer verstehen, die geeigneten Datenanalyse-Tools identifizieren und zuverlässige sowie transparente Antworten generieren können.

Ein ebenso wichtiger Teil des Projekts ist die Bewertung des Systems mit potenziellen Nutzern, um zu verstehen, wie Menschen damit interagieren und wie wir es sowohl intuitiv als auch vertrauenswürdig gestalten können. In der Proof-of-Concept-Phase geht es auch darum, den Weg zur Wirkung zu bewerten. Wir werden untersuchen, wie es eingesetzt werden könnte, wer die wichtigsten Nutzer und Partner sind und was erforderlich ist, um aus einem Forschungsprototyp eine robuste und nachhaltige Lösung zu machen.

Wenn „Agent BigEarth“ voll einsatzfähig wäre – lokale Medien, die Hochwasserrisiken überprüfen, Nichtregierungsorganisationen, die die Abholzung überwachen, Schulklassen, die ihre Stadt erkunden –, was würde dann möglich werden, was heute noch nicht möglich ist?

Das Copernicus-Programm stellt eine außergewöhnliche öffentliche Ressource dar, bleibt jedoch für die meisten Menschen unerreichbar, da die Arbeit mit Satellitendaten Fachwissen, spezielle Software und einen erheblichen Zeitaufwand erfordert. Sollte „Agent-BigEarth“ erfolgreich sein, könnte sich dies grundlegend ändern. Stellen Sie sich einen lokalen Journalisten vor, der Hochwasserrisiken untersucht. Anstatt sich ausschließlich auf vorhandene Berichte zu stützen, könnte er direkt abfragen, wie sich hochwassergefährdete Gebiete im Laufe des letzten Jahrzehnts verändert haben, und würde daraufhin satellitengestützte Belege zusammen mit einer Erläuterung der Ergebnisse erhalten.

Eine Umwelt-NGO könnte Veränderungen in Wäldern oder Feuchtgebieten überwachen, ohne eigene Fachkenntnisse im Bereich der Fernerkundung aufbauen zu müssen. Lehrer könnten ihre Schüler dazu anregen, zu erkunden, wie ihre Stadt gewachsen ist, wie sich Grünflächen verändert haben oder wie sich Dürren auf die umliegende Landschaft ausgewirkt haben – und das alles durch eine natürliche Interaktion mit Erdbeobachtungsdaten. Im weiteren Sinne glaube ich, dass dies den Zugang zu Umweltinformationen demokratisieren wird, indem das Copernicus-Archiv von einem statischen Speicherort in eine umsetzbare Wissensdatenbank verwandelt wird.

Was muss Europa noch tun, um weltweit eine führende Rolle im Bereich der KI-gestützten Umweltintelligenz einzunehmen?

Europa hat eine einzigartige Chance, da es bereits über zwei außergewöhnliche Stärken verfügt: 1) das Copernicus-Programm, das eine beispiellose Fülle an Satellitendaten als öffentliche Ressource bereitstellt; und 2) eine herausragende Forschungsgemeinschaft in den Bereichen KI und Fernerkundung. Der nächste Schritt besteht darin, diese Stärken zu bündeln und in Technologien umzusetzen, die die Menschen nutzen können. Um dies zu erreichen, benötigen wir nachhaltige Investitionen sowohl in: 1) die Grundlagenforschung im Bereich der KI für die Erdbeobachtung; als auch 2) die Umsetzung der Forschungsergebnisse in robuste, nutzerorientierte Lösungen. Außerdem brauchen wir eine engere Zusammenarbeit zwischen Wissenschaft, Raumfahrtbehörden, Industrie und den Zielgruppen, die diese Technologien letztendlich nutzen werden.

Als konkreten Schritt in diese Richtung organisieren wir gemeinsam mit dem Φ-Lab der Europäischen Weltraumorganisation (ESA) den Workshop „Agentic AI for Earth Observation“, der vom 19. bis 21. Oktober 2026 in Berlin stattfinden wird. Der Workshop wird führende Forscher und Praktiker zusammenbringen, um die Zusammenarbeit voranzutreiben und die Zukunft der agentenbasierten KI für die Erdbeobachtung mitzugestalten. Weitere Details zur Veranstaltung finden Sie auf unserer Workshop-Website: https://agentic-eo.berlin.

Vielen Dank für das tolle Gespräch.

Hinweis: Dieses Interview wurde ursprünglich auf Englisch geführt und im Nachhinein ins Deutsche übersetzt.

Lebenslauf: Prof. Dr. Begüm Demir ist eine der stellvertretenden Direktorinnen von BIFOLD – dem Berlin Institute for the Foundations of Learning and Data. Sie hat den Lehrstuhl für Fernerkundungsbildanalyse an der TU Berlin inne und leitet die Forschungsgruppe „Big Data Analytics for Earth Observation“ bei BIFOLD. Der Schwerpunkt ihrer Arbeit liegt auf der Konzeption und Entwicklung von KI-Modellen zur Analyse großvolumiger Erdbeobachtungsdaten. Im Jahr 2018 erhielt sie für ihr Projekt „BigEarth: Accurate and Scalable Processing of Big Data in Earth Observation“ einen Starting Grant des Europäischen Forschungsrats (ERC) sowie den renommierten „2018 Early Career Award“ der IEEE Geoscience and Remote Sensing Society für ihre Forschungsbeiträge im Bereich des maschinellen Lernens zur Informationsgewinnung in der Fernerkundung. Sie ist IEEE Senior Member und Fellow des European Lab for Learning and Intelligent Systems (ELLIS). Im Jahr 2026 erhielt sie den „Proof of Concept Grant“ des ERC für ihr Projekt „Agent BigEarth: An AI Agent to Support Environmental Intelligence by Interacting with Copernicus Earth Observation Data“.