Smarte Daten & Wissensdienste

Menschen können vielfältige Aufgaben bewältigen, da Sie die Fähigkeit besitzen, Probleme zu verstehen, geeignet zu abstrahieren und dann ihr Fachwissen mit ihrer Erfahrung zu verknüpfen, um geeignete Problemlösungen zu erarbeiten. Menschen sind in der Lage aus gemachten Erfahrungen beim Problemlösen zu lernen und sich dadurch kontinuierlich zu verbessern, sei es, dass sie Aufgaben besser, mit weniger Fehlern oder schneller bewerkstelligen. An der DFKI-Außenstelle and der Universität Trier erforschen wir Erfahrungsbasierte Lernende Systeme, bei denen wir vergleichbare Mechanismen des Problemlösens und Lernens auf Computersysteme übertragen und in verschiedenen Bereichen umsetzen. Erfahrungsbasierte Lernende Systeme sind hybride KI-Systeme, bei denen verschiedene KI-Technologien zum Einsatz kommen:

• Semantische Technologien (Ontologien, Wissensgraphen)
• Fallbasiertes Schließen (CBR) & Prozessorientiertes Fallbasiertes Schließen (POCBR)
• Maschinelles Lernen, inkl. Deep Learning
• Planung und Constraint Satisfaction Problem-Solving

Anwendungsbereich Bereich Intelligentes Prozessmanagement

Die zunehmende Digitalisierung sowie heutige Anforderungen bezüglich der Flexibilität von Produktion und Dienstleistungserbringung erfordern neue intelligente Ansätze zum Prozessmanagement mit Methoden der Künstlichen Intelligenz. Wir erforschen hierzu Erfahrungsbasierte Lernende Systeme mit denen die Neugestaltung, Anpassung und Optimierung von Prozessen möglich ist, die Ausführung von Prozessen durch flexible Workflowsysteme unterstützt werden kann und die Analyse von Prozessdaten im Hinblick auf die Diagnose von Ressourcen und Prozessen erfolgen kann.

Aktuelle Anwendungen und Projekte an der Uni Trier:

• Industrie 4.0: flexible Produktion und Predictive Maintenance
• Handwerk: Arbeitsprozesse beim Mängelmanagement im Bauwesen
• Landwirtschaft: Antragsverfahren auf Fördermittel
• Medizin: Analyse klinischer Prozesse
• Kulinarik: Generierung neuer Kochrezepte
• E-Science: Scientific Workflows zur Analyse wissenschaftlicher Daten

Anwendungsbereich Wissens- und Erfahrungsmanagement in der Digitalen Gesellschaft

In der modernen, digitalen Wissensgesellschaft müssen Wissen und Erfahrung zunehmend auf globaler Ebene vernetzt werden und verfügbar, bewertbar und nutzbar gemacht werden. Wir erforschen, wie Erfahrungsbasierte Lernende Systeme Wissen und Erfahrungen in vorliegenden Formen verstehen und analysieren können, wie eine effiziente Suche und Entscheidungsunterstützung darauf aufbauend gewährleistet werden kann.

Aktuelle Anwendungen und Projekte an der Uni Trier:

• Politikwissenschaften: Analyse und Synthese von Argumentationen
• Rechtswissenschaften: Entscheidungsunterstützung im Datenschutzrecht
• Geschäftsdokumente: Informationsextraktion und Prozessintegration
• Service: Analyse von Serviceberichten zur Suche und Entscheidungsunterstützung

Zur praktischen Umsetzung von Erfahrungsbasierten Lernenden Systemen entwickeln wir das Java-basierte ProCAKE (Process-Oriented Case-Based Knowledge Engine) Framework, das wir in verschiedenen Projekte einsetzen und kontinuierlich erweitern. 

Publikationen:
http://www.wi2.uni-trier.de/shared/publications/DFKIPub.html