Forschungsbereich/-gruppe

Smarte Daten & Wissensdienste

Existenz und Geschäftserfolg jedes Unternehmens sind maßgeblich durch den effektiven Umgang mit Daten und Wissen bestimmt: Aktuelle Informationen über Kunden, Umfeld, Trends und Entwicklungen, die rasche Verbindung zu eigenen Angeboten, Möglichkeiten und Strategien sowie die effiziente Umsetzung in dynamisch angepassten Geschäftsprozessen sind essentielle Grundlage für den nachhaltigen wirtschaftlichen Erfolg.

Unter der Leitung von Prof. Dr. Prof. h.c. Andreas Dengel entwickelt der Forschungsbereich Smarte Daten & Wissensdienste (Smart Data and Knowledge Services) Technologien zur zielgerichteten und systematischen Erschließung sowie zur Verteilung, Archivierung, Aktualisierung und Kommunikation von Daten, Informationen und Wissen.

Unsere Forschung beschäftigt sich mit Werkzeugen, Modellen und innovativen Lösungen, die das in großen multimedialen Datenquellen enthaltene vieldimensionale Informationspotenzial adressieren. Diese verlangen anspruchsvolle kombinierte modellbasierte, aber auch datengetriebene Ansätze des Maschinellen Lernens, um Datenreihen zu analysieren, Ereignisse zu klassifizieren, Zusammenhänge zu finden, Verhaltensweisen aufzudecken oder Anomalien zu erkennen, um Entscheidungen zu unterstützen, Vorhersagen zu treffen oder Prozesse zu optimieren. Dazu gehören Aktivitäts-, Entitäts- und Mustererkennungsprobleme, aber auch Kontextmodellierung sowie deren gegenseitige Nutzung zur Entwicklung lernfähiger und autonomer Systeme.

Unser Ziel ist die Entwicklung automatisierter Assistenten für das Sammeln, Bewerten und Analysieren vielfältiger Daten, zur Strukturierung von Arbeitsprozessen und zur proaktiven Bereitstellung relevanter Informationen in allen Geschäftsbereichen.

Die Stärke unserer Lösungen erwächst aus der Kombination der 4 relevanten Themenfelder:

Themenfeld Multimedia Analysis & Data Mining erschließt mithilfe Lernender Systeme Inhalte, Stimmungen und Trends aus vielfältigen dynamischen Datenquellen
Themenfeld Pattern Recognition erkennt, erlernt und verknüpft Muster und Strukturen in Dokumenten, Daten und Prozessen
Themenfeld Knowledge Work entwickelt Persönliche Assistenten und Unterstützungssysteme für einzelne Menschen, die individuell oder in kooperierenden Gruppen komplexe Wissensaufgaben bearbeiten
Themenfeld Organizational Memory bietet Technologien für die Strukturierung, Semantische Aufarbeitung und flexible Speicherung relevanten Wissens im Unternehmen und dessen Anwendung im Kontext dynamischer Geschäftsprozesse


Am Forschungsbereich angesiedelte Kompetenzzentren und Living Labs:

  • Competence Center Deep Learning
  • Living Lab smart office space
  • Living Lab Smart City
     

Auswahl von Schwerpunktthemen:

  • Deep Learning
  • Multi Media Analyse
  • Data Mining auf Sozialen Netzen
  • Data Mining auf technischen Sensordaten
  • Nutzerbeobachtung und Aktivitätserkennung
  • Smart Agricultural Technologies
  • Geschäftsprozessorientiertes Wissensmanagement
  • Verteilte Organizational Memories
  • Multi-Media Content Management
  • Evolutionärer Aufbau von Ontologien
  • Music Information Retrieval
  • e-Learning
  • Semantic Web & Semantic Desktop
  • Dokumentenanalyse- und verstehen
  • Fallbasiertes Schließen
  • Agile Prozesse und Wissensarbeit
  • Digitales Vergessen
  • Eye Tracking
  • Geo-basierte Informationssysteme

 

Unser Dienstleistungsangebot:

  • Anwendungsorientierte Grundlagenforschung
  • Evaluation und Benchmarking von KI-Systemen
  • Individuelle problemorientierte Anwendungsentwicklung
  • Komponenten Künstlicher Intelligenz für komplexe Softwaresysteme
  • Durchführung von Pilotstudien
  • Marktstudien und Machbarkeitsstudien
  • Konzeption und Begleitung von Organizational Memory Realisierungen

 

Weitere Informationen finden Sie auf der Homepage des Forschungsbereichs: http://km.dfki.de

Kontakt

Prof. Dr. Prof. h.c. Andreas Dengel
Dr. Ansgar Bernardi

Deutsches Forschungszentrum für Künstliche Intelligenz (DFKI) GmbH
Trippstadter Straße 122
D-67663 Kaiserslautern
Deutschland

Telefon: +49 631 205 75 1010
Telefax: +49 631 205 75 1020
Email: sds-info@dfki.de
Web: http://km.dfki.de