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.

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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.

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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.

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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.

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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).

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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.

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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).

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Kontakt

Sekretariat:
Brigitte Selzer
Tel.: +49 631 20575 1010


Deutsches Forschungszentrum für
Künstliche Intelligenz GmbH (DFKI)
Smarte Daten & Wissensdienste
Trippstadter Str. 122
67663 Kaiserslautern
Deutschland

News aus dem Forschungsbereich

Das Kick-Off Treffen „DaTreFo“ in Trier: Studierende der Hochschule Trier, Projektleiter seitens der Hochschule Trier Prof. Dr. Stefan Benzschawel, Frau Martina Götz, Frau Louisa Maurer und Herr Lukas Meyer von der Dedalus HealthCare Group, Herr Prof. Dr. Ralph Bergmann und Joscha Grüger vom DFKI, Datenschutzbeauftragter und Professor für Datensicherheit Herr Prof. Dr. Konstantin Knorr, Forschungsreferentin Frau Dr. Eva Klos von der Hochschule Trier

Das BMBF-geförderte Verbundprojekt „Ressourceneffiziente Datentreuhänder mit verschlüsselten Datensätzen für die Forschung“ (DaTreFo) erforscht und…

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Das Yield Consortium erforscht Ansätze der Künstlichen Intelligenz, die Erträge in der Landwirtschaft auf Basis von Satellitendaten zuverlässig…

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Hacken für den Zivil- und Katastrophenschutz

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Deutsches Forschungszentrum für Künstliche Intelligenz
German Research Center for Artificial Intelligence