Smarte Daten & Wissensdienste

Themenfeld: Wissensarbeit

Im Themenfeld Wissensarbeit untersuchen wir, wie Informations- und Wissensarbeiter in ihrer Arbeit effektiv unterstützt werden können.
Zur Verdeutlichung kann man sich einen persönlichen Wissensassistenten – oder mal plakativ einen „Informationsbutler“ – vorstellen, der dem Nutzer über die Schulter schaut und aus den unterschiedlichsten Informationsquellen, Datensilos oder Bestandssystemen des Unternehmens sowie eigener Datensammlungen die jeweils benötigte Information identifiziert und proaktiv für Ihre aktuelle Problemstellung zur Verfügung stellt. So etwa die passende Aufgabe zu einer eingetroffenen E-Mail, ähnliche Lösungen zu einem neuen Ticket, die korrekte Bestandsakte zu einer Anfrage.

Wir nutzen hierfür Ansätze wie den Semantic Desktop für die persönliche Sicht und Einbettung in die persönliche Infrastruktur sowie Corporate Memories für die Sichten der Gruppen, Abteilungen, des Unternehmens. Diese basieren auf semantischen Technologien die es ermöglichen maschinenverständliche Wissensgraphen aus der Vielzahl unterschiedlicher Datenquellen (wie Kalender, Adressbücher, Dokumente, Webseiten, Notizen, Dateiverzeichnisse, Datenbanken, Bestandssystemen) zu generieren. Durch die Einbettung in die Arbeit können reichhaltige Kontexte abgeleitet und genutzt werden für das Speichern von Daten/Informationen/Wissen und der Realisierung wissensbasierter Dienste.

Dazu verfolgen wir u.a. folgende Themen:

  • Corporate Memory & Semantic Desktop
  • Semantische Technologien, evolutionäre Wissensgraphen, Graph Neural Networks
  • Persönliches Wissensmanagement, geschäftsprozessorientiertes Wissensmanagement
  • Kontext, Informationsbedarfe, Proaktive Informationsbereitstellung
  • Aufbau von persönlichen Informationsmodellen (PIMO; persönlicher Wissensgraph) und Unternehmensgedächtnissen (organisationale Wissensgraphen) aus verteilten, heterogenen Informationsquellen
  • Assistenz & Wissensakquise eingebettet in die tägliche Arbeit, Aufgaben, Prozesse
  • Hybride Empfehlungssysteme etwa für multi-sensor-basierte personalisierte Musikempfehlungen
  • Fallbasiertes Schließen (CBR) und Deep Learning zur Entscheidungsunterstützung etwa in Diagnose Szenarien und Architektur Design Prozessen
  • Umgang mit kleinen und großen Textkollektionen mittel facettierter und semantischer Suche, Entitätenerkennung, Clustering, Word und Graph Embeddings, etc.
  • Digitales Vergessen, Managed Forgetting, Informationsbewertung
  • Instrumentierte Büroumgebungen (u.a. Beteiligung am Living Lab Smart Office Space)

Unser DFKI CoMem vereinigt unsere Forschungsansätze und Industrielösungen in einem Ökosystem.
Weitere Informationen: https://comem.ai

Wir kombinieren Forschung mit Anwendungen aus der Industriepraxis. So haben wir Kooperationen mit enviaM wo unser DFKI CoMem in Pilotbetrieb ist oder verfolgen mit Wacom den Semantic Ink Ansatz zur Semantifizierung handschriftlicher Notizen.
Aktuelle frei zugängliche Publikation zum Thema:
https://digitusmagazin.de/2019/02/ein-informationsbutler-mit-talent-fuer-smarte-daten/

Ausgewählte Projekte:

Publikationen:

https://comem.ai/home/publications

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Übersicht

Kontakt

Dr. Heiko Maus
Tel.: +49 631 20575 1110

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

Deutsches Forschungszentrum für Künstliche Intelligenz
German Research Center for Artificial Intelligence