NotAs soll den Disponentinnen und Disponenten in den Feuerwehr- und Rettungsleitstellen ermöglichen, auch Notrufe in einer ihnen nicht geläufigen Sprache annehmen und mithilfe intelligenter Dialogfunktionen zielgerichtet abwickeln zu können. Die zeitintensive Suche nach einer dritten Person, die als Übersetzer fungiert, entfällt und die Gefahr von Missverständnissen wird verringert. Der digitale Notruf-Assistent soll die Funktionalitäten einer automatischen Sprachidentifikation, einer Spracherkennung sowie einer maschinellen Übersetzung mit einem Modul zur KI-gestützten Interpretation der Notrufinhalte verbinden. Verfahren der Künstlichen Intelligenz sollen wichtige Informationen selbstständig erkennen und den Disponenten und Disponentinnen in einem vorausgefüllten Einsatzformular präsentieren. Die Funktion erlaubt auch die schnellere Bearbeitung von Anrufen in deutscher Sprache.
Das übergeordnete Ziel des Projektes ist es, in einer multinationalen und multiethnischen europäischen Gesellschaft jeder Person zu jeder Zeit die best- und schnellstmögliche Hilfe zukommen zu lassen. Die Einführung einer europaweit einheitlichen Notrufnummer war ein erster wichtiger Schritt zur Vereinfachung dieses Vorgangs, z.B. für Reisende. Das Projekt NotAs zielt darauf ab, auch eventuell bestehende Sprachbarrieren zu minimieren.
Das DFKI bringt im Projekt seine Expertise im Bereich Sprachverarbeitung und Techniken des maschinellen Lernens ein, insbesondere für maschinelle Übersetzung, semantische Interpretation und Dialogmodellierung. Das Team um Projektleiterin Dr. Ivana Kruijff-Korbayová aus dem Forschungsbereich Sprachtechnologie und Multilingualität evaluiert die Anwendbarkeit von vorhandenen Technologien für Spracherkennung und maschinelle Übersetzung auf Notrufe in den drei Projektsprachen (Deutsch, Englisch, Polnisch) und erprobt Verbesserungsmöglichkeiten durch domänenspezifische Modellerweiterungen und kontext-bezogene Übersetzung. Außerdem erforschen die Wissenschaftler Methoden für die semantische Interpretation der Inhalte und deren Zuordnung zu den klassischen W-Fragen. Besondere Schwerpunkte liegen darauf, welche Repräsentationen und Modelle für maschinelles Lernen hierfür gut geeignet sind, wie Domänenwissen eingebracht werden kann und wie die Lerneffizienz verbessert werden kann. Darüber hinaus wird die Umsetzung der Rückfragen bzw. Antworten des Disponenten erprobt.
Zwei assoziierte Partner mit großer Expertise im Bereich der Annahme und Abwicklung von Notrufen von Menschen mit unterschiedlichen sprachlichen Hintergründen unterstützen das Konsortium: Die Deutsche Gesellschaft zur Rettung Schiffbrüchiger (DGzRS) und die Branddirektion der Stadt München.
Das Forschungsprojekt NotAs wird durch das Bundesministerium für Bildung und Forschung (BMBF) im Zuge der Fördermaßnahme „Anwender-Innovativ: Forschung für die zivile Sicherheit II“ gefördert. Die Maßnahme ist Teil des Programms „Forschung für die zivile Sicherheit“ der Bundesregierung. Die Projektlaufzeit beträgt 24 Monate.
Weitere Informationen zu den geförderten Projekten
www.sifo.de