Smarte Daten & Wissensdienste
Unsere Forschung konzentriert sich auf innovative Lösungen zur Erschließung werthaltiger Information, die in großen multimedialen Datenquellen enthalten ist. Dies erfordert neue Formen von gemischten modellbasierten und datengetriebenen Ansätzen, um eine verbesserte Entscheidungsfindung, Erkenntnisgewinnung, Verhaltensanalyse, Kohärenz- und Anomalieerkennung, Vorhersage sowie Prozessoptimierung zu ermöglichen. Probleme der Ereignis-, Entitäts- und Mustererkennung, aber auch der Kontextmodellierung sowie deren kombinierte Nutzung im Zusammenhang mit lernenden Systemen werden dabei betrachtet.
Eines der Highlights ist das Kompetenzzentrum für Deep Learning.
Bei Interesse an einer Bachelor- oder Masterarbeit, schauen Sie bitte unter https://agd.informatik.uni-kl.de/ nach „Abschlussarbeiten“.
Themenfelder
Angewandte Semantische Technologien
Semantische Technologien machen Inhalte für Computer zugänglich. Ihre Anwendung schafft eine verlässliche Kommunikationsbasis beim Austausch in dynamischen Kooperationen. Angewandte Semantische Technologien sind Grundlage für Transfer und Übersetzung zwischen unterschiedlichen Modellierungen und Begriffswelten und Voraussetzung für automatisierte Daten- und Wissensdienste. Formalisierte Vokabularien und Ontologien standardisieren Informationsinhalte und ermöglichen inhaltlich korrektes Verständnis zwischen Computersystemen auch in offenen, dynamisch veränderlichen Welten.
Earth and Space Applications
Im Themenfeld „Earth and Space Applications“ werden Techniken des maschinellen Lernens eingesetzt, um unser Verständnis von Prozessen auf unserer Erde und der sie umgebenden Weltraumumgebung zu vertiefen. Das Team konzentriert sich insbesondere auf die Nutzung von Erdbeobachtungsdaten in Kombination mit künstlicher Intelligenz für unterschiedliche Anwendungsbereiche wie Landwirtschaft, Stadtplanung, Monitoring von Luftverschmutzung und Hochwasserkartierungen.
Erfahrungsbasierte Lernende Systeme
Im Themenfeld Erfahrungsbasierte Lernende Systeme erforschen wir KI-Systeme, die in der Lage sind aufgrund von gesammelten Erfahrungen das Treffen von Entscheidungen zu unterstützen oder bei der Lösung komplexer Probleme zu assistieren. Solche Systeme versuchen Probleme zu verstehen, geeignet zu abstrahieren und durch Zugriff und Wiederverwendung von Erfahrungswissen Lösungsvorschläge zu unterbreiten.
Generative AI - Foundation and Large Language Models
Das Themenfeld "Generative AI - Foundation und Large Language Models" fokussiert sich auf die Entwicklung und Integration von Sprach- und Foundation-Modellen in die digitale Transformation von Industrie und Gesellschaft.
Immersives Quantifiziertes Lernen
Das Themenfeld Immersives Quantifiziertes Lernen verwendet Methoden der Künstlichen Intelligenz in Kombination mit verschiedenster Sensortechnologie, um so menschliches Lernen mess- und quantifizierbar zu machen. Dadurch ist es möglich den Lernenden eine an den Wissensstand individuell angepasste Lernerfahrung zu ermöglichen.
Kognitive Sozialsimulation
In diesem Themenfeld steht der Mensch im Mittelpunkt: Wir denken und gestalten Prozesse und Systeme mittels Simulation vom Menschen aus. Mit kognitiver Sozialsimulation berücksichtigen wir den Menschen als aktives Element, das den Prozess mit eigenem Wissen anreichert, individuelle Entscheidungen trifft und mit weiteren Prozessbeteiligten oder KI-Systemen interagiert. Mit solchen Methoden lassen sich vielfältige Anwendungen gestalten, die von Maßnahmensimulation in der COVID-19-Pandemie bis zu Industrie 4.0-Systemen reichen.
Multimedia Analysis and Data Mining
Im Themenfeld Multimedia Analysis and Data Mining (MADM) entwickeln wir Machine-Learning- und Data-Mining-Techniken, um Informationen aus multimodalen Eingaben zu analysieren und zu kombinieren (z.B. Kombinationen aus Bild, Audio, Video, Text, Wissen). Im Fokus unserer Untersuchungen stehen insbesondere auch Deep-Learning-Techniken, die Effizienz ihres Trainings (GPU HPC), sowie ihre Erklärbarkeit (XAI).
Mustererkennung
In der Mustererkennung untersuchen wir Daten unterschiedlichster Natur auf Ähnlichkeiten, Wiederholungen und Gesetzmäßigkeiten, um diese praktisch nutzbar zu machen. Unsere Anwendungsfelder liegen unter anderem in den Bereichen Dokumentanalyse, Medizin, Automobilindustrie, Anlagensteuerung- und Wartung sowie im Bereich der Cyber Communities.
Wissensarbeit
Das Themenfeld Wissensarbeit realisiert kontextspezifische Assistenzsysteme zur Unterstützung von Informations- und Wissensarbeiter in ihrer täglichen Arbeit. Diese Assistenz ist eingebettet in den persönlichen Wissensraum des Nutzers (Semantic Desktop) und dem Informationsraum des Unternehmens über eine Corporate Memory-Infrastruktur (CoMem).
Leitung
Prof. Dr. Prof. h.c. Andreas Dengel
Andreas.Dengel@dfki.de
Stellvertretende Leitung:
Dr. Ansgar Bernardi
Ansgar.Bernardi@dfki.de
Kontakt
Sekretariat:
Brigitte Selzer
Tel.: +49 631 20575 1010
brigitte.selzer@dfki.de
Deutsches Forschungszentrum für
Künstliche Intelligenz GmbH (DFKI)
Smarte Daten & Wissensdienste
Trippstadter Str. 122
67663 Kaiserslautern
Deutschland
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