Smarte Daten & Wissensdienste

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.

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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.

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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.

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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.

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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).

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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.

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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).

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