Forschungsschwerpunkt Wissen

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Forschungsschwerpunkt Wissen

Wie lassen sich die Massen an Daten, die in allen Bereichen unserer so genannten "Informationsgesellschaft" kontinuierlich erfasst und gespeichert werden, effizient verwalten und effektiv nutzen? Wie findet man sinnvolle Informationen in diesen Datenmassen, und wie entdeckt man das darin versteckte "Wissen"? Wie kann man Computerprogramme entwerfen, die dieses Wissen verarbeiten und es zweckdienlich zum Lösen praktischer Probleme einsetzen, genauso wie menschliche Experten oder möglichst noch besser? Die Bedeutung dieser Fragen für die Entwicklung unserer Gesellschaft kann kaum unterschätzt werden. So werden "Information" und "Wissen" nicht nur in Industrie und Wirtschaft als wichtige Ressource und Wettbewerbsfaktor gehandelt, auch der wissenschaftliche Fortschritt in datenintensiven Forschungsgebieten wie etwa der Bioinformatik wird wesentlich von der Lösung der oben genannten Probleme profitieren.

Der Forschungsschwerpunkt Wissen liegt im Schnittbereich mehrerer etablierter Disziplinen wie Datenbanken, Künstliche Intelligenz und Statistik. Unsere Forschungsarbeiten beschäftigen sich mit den methodischen und technologischen Grundlagen des Erwerbs, der Modellierung und Repräsentation, der Verwaltung und der Verarbeitung von Daten, Informationen und Wissen, die hier gleichsam als Rohstoffe bzw. Produkte betrachtet werden - metaphorische Fachtermini wie "Data Warehouses", "Data Mining" oder "Knowledge Management" unterstreichen diese Sichtweise.

Beziehungen zu anderen Schwerpunkten

Es gibt eine Reihe von Kooperationen mit den anderen Forschungsschwerpunkten Bild und Interaktion der Fakultät, die sich unmittelbar aus der Notwendigkeit der visuellen Darstellung von Wissen und der Interaktion mit großen Wissensbeständen ergeben. So werden z.B. im DFG Projekt AUCOMA Verfahren zur effizienten Visualisierung und interaktiven Suche und Exploration großer Musiksammlungen entwickelt. Des Weiteren sind drei Magdeburger Arbeitsgruppen seit 2008 am von der DFG geförderten Schwerpunktprogramm Scalable Visual Analytics beteiligt.

Der FIN-Forschungsschwerpunkt Wissen hat enge Bezüge zu den universitären Forschungsschwerpunkten Intelligente Interaktive Systeme und Digital Engineering.

Schwerpunktprojekte

Exemplarisch aufgeführt sind Projekte, die größere Beiträge zum Forschungsschwerpunkt Wissen leisten.

Digitale Fingerspuren (DigiDak)	Prof. Dittmann, Prof. Saake	Projektseite
SHAMAN - Sustaining Heritage Access through Multivalent Archiving	Prof. Dittmann	Projektseite
ECRYPT II (European Network of Excellence in Cryptology - Phase II)	Prof. Dittmann	Projektseite
Computerunterstützung des Innovationsprozesses	Prof. Horton
Intelligente Zeitreihenanalyse zum Predictive Performance Management	Prof. Kruse
Mustersuche in Elektroenzephalogrammen als Entscheidungsunterstützung einer Therapie zur Gesichtsfeldwiederherstellung	Prof. Kruse
Adaptive und nutzerzentrierte Verfahren zur Organisation und Erschließung von digitalen Musikarchiven (AUCOMA)	Prof. Nürnberger
ViERforES TP 11: Sichere Datenhaltung in eingebetteten Systemen	Prof. Saake	Projektseite
Incremental Mining for Perennial Objects (IMPRINT)	Prof. Spiliopoulou