Mitarbeiter

Prof. Dr. Ralph Bergmann

  • Adresse (Trier)
    Gebäude F
    Behringstraße 21
    D-54296 Trier

Prof. Dr. Ralph Bergmann

Publikationen

Lukas Malburg, Manfred-Peter Rieder, Ronny Seiger, Patrick Klein, Ralph Bergmann

In: The 12th International Conference on Ambient Systems, Networks and Technologies (ANT) / The 4th International Conference on Emerging Data and Industry 4.0 (EDI40) / Affiliated Workshops. International Conference on Emerging Data and Industry 4.0 (EDI40-2021) March 23-26 Warsaw Poland Seiten 581-588 Procedia Computer Science 184, 2021 Elsevier 2021.

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Lukas Malburg, Maximilian Hoffmann, Simon Trumm, Ralph Bergmann

In: Proceedings of the 34th International Florida Artificial Intelligence Research Society Conference. International FLAIRS Conference (FLAIRS-2021) North Miami Beach Florida United States FloridaOJ 2021.

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Profil

Kurzbiographie

Ralph Bergmann ist seit 2004 Professor für Wirtschaftsinformatik an der Universität Trier und leitet die Forschungsgruppe Künstliche Intelligenz und Intelligente Informationssysteme. Seit 2020 ist er Themenfeldleiter für Erfahrungsbasierte Lernende Systeme (EBLS) an der Außenstelle Trier des Deutschen Forschungszentrums für Künstliche Intelligenz. Er hat bislang ca. 35 Projekte geleitet, die durch die Europäische Union, die Deutsche Forschungsgemeinschaft (DFG), das Bundesministerium für Bildung und Forschung (BMBF), das Land Rheinland-Pfalz sowie durch Industrieunternehmen gefördert wurden. Er ist Autor von mehr als 200 wissenschaftlichen Publikationen (h-Index 40), darunter vier Bücher und 13 Tagungsbände.

In den letzten 30 Jahren hat Ralph Bergmann maßgebliche Beiträge zu den Grundlagen und Anwendungen der KI geleistet, u.a. in den Teilgebieten Wissensbasierte Systeme, Wissensrepräsentation und Schließen, Case-Based Reasoning, Maschinelles Lernen, KI-Planung und Semantischen Technologien.

Mit dem aktuellen Forschungsschwerpunkt Erfahrungsbasierte Lernende Systeme verfolgt er die Entwicklung hybrider KI-Systeme, die datenorientierte KI-Methoden (maschinelles Lernen und Case-based Reasoning) mit semantischen Technologien (Ontologien und Wissensgraphen) zur Modellierung von explizitem Wissen verbinden. In aktuellen Projekten erforscht er, wie solche Systeme die Neugestaltung, Anpassung und flexible Ausführung von Prozessen ermöglichen und wie Prozessdaten im Hinblick auf Ressourcen- und Prozessdiagnose analysiert werden können. Anwendungsfelder sind Industrie 4.0 und andere cyber-physische Systeme, Bauwesen, Krisenmanagement, Service, Medizin, Kochen und politische Argumentation.

myRPA


Erfahrungsbasierte Robotic Process Automation für wissensbasierte persönliche Assistenten

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SPELL


Semantische Plattform zur intelligenten Entscheidungs- und Einsatzunterstützung in Leitstellen und Lagezentren

Künstliche Intelligenz in der vernetzten Leitstelle der Zukunft

„SPELL“ – Das steht kurz für „Semantische Plattform zur intelligenten Entscheidungs- und Einsatz-unterstützung in Leitstellen und…

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Vorstudie für die Realisierung eines Fall-orientierten Decision Support Systems für Behandlungsvorschläge von Hautkrebs

Bei fortgeschrittenen Hautkrebserkrankungen stützen sich Therapieentscheidungen auf Grund mangelnder Evidenz häufiger auch auf die persönlichen Erfahrungen der behandelnden Mediziner*innen. Einen…

Pre-OnkoCase

Deutsches Forschungszentrum für Künstliche Intelligenz
German Research Center for Artificial Intelligence