Motivation
Künstliche Intelligenz (KI) verspricht, die Vision vernetzten Wissens auf vielfältigen Bedeutungsebenen, ein sogenanntes semantisches Netz, zu verwirklichen und für Wissenschaft und Wirtschaft bereitzustellen. Semantische, computerinterpretierbare Formate revolutionieren das traditionelle dokumentenbasierte Format der wissenschaftlichen Kommunikation. Dabei leistet die europäische Projektplattform für digitale Bibliotheken, der Open Research Knowledge Graph (ORKG) der TIB, Pionierarbeit. Die TIB versorgt Wissenschaft, Forschung, Industrie und Wirtschaft mit Literatur und Information.
Ziele und Vorgehen
Ziel des Vorhabens SCINEXT ist es, KI-basierte Dienste für repetitive, maschineninterpretierbare wissenschaftliche Erkenntnisse als semantisches Netz einzurichten. Informationen über Innovationen, die im textbasierten Diskurs verborgen sind, werden automatisch als maschinenverarbeitbare Ressourcen extrahiert, um sie in neuartigen, nachgelagerten IT-Anwendungen wie dem ORKG wiederzuverwenden. Damit können z.B. automatisiert Forschungsinnovationen verglichen, intuitiv visualisiert und recherchiert werden. Im Rahmen von SCINEXT wird eine Reihe von Lernprogrammen implementiert, die traditionelle regelbasierte KI-Ansätze, sogenannte symbolische KI, mit modernen Deep-Learning-Techniken kombinieren. Dadurch soll Wissen, das einer gegebenen Strukturierung folgt, automatisch extrahiert und hieraus komplexe, semantische Beziehungen in Form eines wiederverwendbaren semantischen Netzes erzeugt werden.
Innovationen und Perspektiven
Die im Projekt entwickelten Dienste zur Wissensextraktion werden den Transfer und die Nutzung von Wissenschaft und Innovation strategisch deutlich unterstützen und verbessern. Sie haben das Potenzial, die FuE-Innovationszyklen in der Wirtschaft wesentlich zu beeinflussen und zu stärken, indem Forschungs- und Innovationsergebnisse effizient und effektiv genutzt werden können.