Je mehr ich mich mit physischer KI beschäftige, desto mehr ergibt $GEOD für mich Sinn. Wir sprechen viel darüber, wie KI Maschinen intelligenter macht. Doch es gibt ein weiteres Problem, das viel zu wenig Beachtung findet: Eine Maschine muss genau wissen, wo sie sich befindet. Eine Drohne, ein Roboter, ein autonomes Fahrzeug oder eine Landmaschine kann nicht mit einer Positionierung arbeiten, die nur „ungefähr stimmt“. Eine Genauigkeit im Meterbereich kann für jemanden, der auf eine Karte schaut, ausreichen. Wenn eine Maschine navigiert, kartiert, sprüht, landet oder sich autonom bewegt, sieht das ganz anders aus. @GEODNET baut ein dezentrales RTK-Netzwerk auf, das die GNSS-Positionierung auf Zentimetergenauigkeit verbessern kann – mit mehr als 22.000 Referenzstationen und Live-Abdeckung in über 175 Ländern. KI verleiht Maschinen Intelligenz. Sensoren ermöglichen ihnen Wahrnehmung. Eine präzise Positionierung gibt ihnen ein zuverlässiges Verständnis davon, wo sie sich tatsächlich befinden. Das ist ein äußerst wichtiger Teil des Stacks für physische KI. Neben einigen meiner anderen Favoriten im Bereich physische KI, $AUKI und $NATIX, behalte ich auch $GEOD im Auge. x.com/GEODNET/status …