Archiv der Kategorie: Aktuelles

Roadshow „smarter_mittelstand“ in Leipzig

Das Smart Data Web Projekt präsentierte sich am 12. Juni 2017 bei der bundesweiten Roadshow smarter_mittelstand des Smart Data Forums in Leipzig. Die Roadshow ist Teil einer Veranstaltungsserie der Digitalisierungsinitiative „Smarter Mittelstand – Digitalisierung 4.0“, die 2016 durch das Unternehmermagazin Impulse, Convent Kongresse, die ZEIT-Verlagsgruppe und das Deutsche Forschungszentrum für Künstliche Intelligenz ins Leben gerufen wurde. Auf insgesamt sechs Roadshow-Stationen in ganz Deutschland können sich Unternehmer über Themen wie Industrie 4.0, Big Data und Datenschutz informieren sowie die neuesten Trends der Digitalisierung kennenlernen.

Auf der Veranstaltung in Leipzig präsentierte Kay Müller (Universität Leipzig) das Smart Data Web Projekt mit einem Vortrag. Anschließend informierten sich bei ihm viele interessierte Fachbesucher aus dem Mittelstand über die im Projekt entwickelte Analyseplattform und den Industrie-Wissensgraphen, der unter Leitung der Universität Leipzig entsteht. Großen Anklang fand auch der gezeigte Demonstrator, der anschaulich die Echtzeit- und Textanalytik-Verarbeitungsmöglichkeiten der Analyseplattform sowie die Anwendungsfälle des Industrie-Wissensgraphens illustriert.

Bildquelle: Smart Data Forum

Smart Data Web auf der CeBIT 2017 am Stand des BMWi

Die Projekte SD4M und Smart Data Web, die im Smart Data Programm des Bundesministeriums für Wirtschaft und Energie gefördert werden, präsentieren sich auch in diesem Jahr mit einem gemeinsamem Exponat den Besuchern der CeBIT.  Das Exponat wird wie letztes Jahr am Stand des BMWi  in Halle 6 gezeigt (BMWi – Informationen zur CeBIT 2017):

Ob Ausfälle von Zulieferern oder Naturkatastrophen – es gibt eine Vielzahl externer Ereignisse, die einen Einfluss auf die Wertschöpfungs- und Lieferketten eines Unternehmens haben. Viele Informationen über solche Geschehnisse sind auf Nachrichtenwebseiten oder in sozialen Netzwerken verfügbar, erreichen Entscheiderinnen und Entscheider jedoch oft zu spät oder eher zufällig. Nur, wenn Unternehmen unvorhersehbare Entwicklungen frühzeitig erkennen, können sie auch entsprechend reagieren. 

Das Projekt Smart Data Web will diese zeitliche Lücke schließen und die Informationen unmittelbar und systematisiert zur Verfügung stellen. Deshalb wertet das Projekt pro Tag automatisch rund 300.000 Tweets, 16.000 Nachrichtendokumente und etwa 20.000 Meldungen von Polizei, Behörden und Verkehrsunternehmen aus, und kombiniert diese mit Daten aus Firmendatenbanken und der OpenStreetMap, einer Datenbank für frei nutzbare Geodaten. Auf Basis dieses Wissensnetzes können Unternehmen unvorhersehbare Ereignisse schnell erkennen und in ihre Planungs- und Entscheidungsprozesse für die Produktion miteinbeziehen.

Im Vergleich zum letzten Jahr hat sich das Projekt in vielfältiger Weise weiterentwickelt. Ein besonderer Augenmerk lag auf der Verbesserung der Informationsextraktionstechnologien und ihrer Integration in das Big-Data-Framework Apache Flink. Die zugrundeliegenden Natural Language Processing und Machine Learning Verfahren wurden auf neue Entitätstypen wie z.B. Produkte und Technologien, neue Relationen und Fakten, wie z.B. „Firma-ist-Lieferant-für-Produkt“, erweitert und die Erkennungsgenauigkeit verbessert. In enger Zusammenarbeit aller Partner wurden verschiedene Ansätze zur Informationsextraktion entwickelt und erprobt, u.a. regelbasierte Ansätze, statistische Modelle und auch Verfahren des Deep Learning.

Der auf der CeBIT gezeigte Demonstrator ist auch unter http://ta.dfki.de öffentlich verfügbar (Hinweis – nur für Google Chrome/Chromium optimiert, andere Browser unterstützen nicht alle Funktionen der Demo).

           

Relationsextraktion mit INDREX und ExaSOL

Die Masterstudenten der Lehrveranstaltung „Enterprise Data Management“ der Beuth-Hochschule haben in ihrem Abschlussprojekt auf einem Datenbestand von mehreren hunderttausend Dokumenten Text Mining von Relationen durchgeführt. Konkret ging es uns im Korpus um das Erkennen von Relationen zu Sensoren (Wer stellt welche her, wo etc.). Wir wollten wissen, wie gut die Studenten diesen Vorgang mittels unserer Erweiterung INDREX auf der Hauptspeicherdatenbank ExaSOL  ausführen können. Ein Video zum Projekt erklärt sehr gut die Möglichkeiten und die Vorgehensweise.

 

SDW auf der Informatik 2016

„Smart Data“ war ein wichtiges Thema auf der in diesem Jahr im österreichischen Klagenfurt stattfindenden Leitkonferenz Informatik 2016 der Gesellschaft für Informatik. Der Workshop „Europäische Standardisierungsansätze für Smart Data Technologien“ wurde auf Initiative der Gesellschaft für Informatik und des Deutschen Zentrums für Luft- und Raumfahrt (DLR) in Kooperation mit dem deutschen Bundesministerium für Wirtschaft und Energie und dem österreichischen Bundesministerium für Verkehr, Innovation und Technologie durchgeführt. Prof. Hans Uszkoreit präsentierte auf diesem Workshop das Smart Data Web Projekt.

SDW auf der SEMANTiCS 2016

An beiden Konferenztagen der SEMANTiCS-Konferenz in Leipzig wurde der SDW/SD4M Demonstrator von Johannes Kirschnick (DFKI), Johannes Frey (Uni Leipzig) und Kay Müller (Uni Leipzig) vorgestellt. Bei der SEMANTiCS-Konferenz handelt es sich um eine der ältesten, europäischen Konferenzen zum Thema Smart Data Web. Von daher ist es leicht verständlich, dass der SDW/SD4M Demonstrator sich als Besuchermagnet herausstellt und zu vielen Fachdiskussionen angeregt hat, da er viele der auf dieser Konferenz relevanten Technologien und Algorithmen in einem System vereint. Wir freuen uns darauf im nächsten Jahr wieder auf der SEMANTiCS-Konferenz präsent zu sein.

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SDW Demonstrator bei der ACL

Eine Beschreibung und Evaluation der Softwarepipeline, die dem SDW/SD4M-Demonstrator zugrunde liegt, wurde als Demo-Paper auf der jährlichen Hauptkonferenz der Computerlinguistik, der ACL 2016, akzeptiert. Der Demonstrator und das Paper mit dem Titel Real-Time Discovery and Geospatial Visualization of Mobility and Industry Events from Large-Scale, Heterogeneous Data Streams wurden am 8. August  von Leonhard Hennig und Philippe Thomas  während der Demo-Session der ACL, die dieses Jahr an der Humboldt-Universität Berlin stattfand, präsentiert.

Eröffnung des Smart Data Forums in Berlin

Am letzten Montag, dem 20. Juni 2016, hat Brigitte Zypries, Parlamentarische Staatssekretärin beim Bundesminister für Wirtschaft und Energie (BMWi), vor über 200 Gästen feierlich das Smart Data Forum in Berlin eröffnet. Das vom BMWi geförderte und in Zusammenarbeit mit dem Bundesministerium für Bildung und Forschung (BMBF) entwickelte Smart Data Forum unter der Leitung des Deutschen Forschungszentrum für Künstliche Intelligenz (DFKI) ist Wissensplattform und Veranstaltungsfläche für Themen rund um die digitale Transformation der Wirtschaft und zugleich Showroom digitaler Technologien aus Deutschland.

Der SDW / SD4M Demonstrator wurde im Rahmen der Eröffnungsveranstaltung den versammelten Gästen vorgestellt. Er wird außerdem auf absehbare Zeit ein ständiger Teil des Showrooms sein, und somit den Projekten Smart Data Web und Smart Data for Mobility eine dauerhafte Präsentationsmöglichkeit im Smart Data Forum bieten.

Weitere Informationen: www.smartdataforum.de

Präsentation des SDW/SD4M Demonstrators in der Saarländischen Landesvertretung

Am 8. Juni präsentierten Dr. Feiyu Xu und Dr. Leonhard Hennig den SDW/SD4M Demonstrator auf der Veranstaltung „Das Saarland auf dem Weg zum (IT-) Gipfel – Chancen und Risiken der Digitalisierung“ in der Saarländischen Landesvertretung in Berlin.

Nach einer Keynote von Prof. Dr. Dr. Wahlster zur Bedeutung der Forschung für die Entwicklung von Smart Data und Industrie 4.0 gab es eine spannende Podiumsdiskussion zu aktuellen Trends und Entwicklungen in der KI und Informatik. Im Anschluss wurde der Demonstrator dem interessierten Publikum in vielen Einzelgesprächen vorgestellt.

Weitere Informationen: http://www.saarland.de/SID-41BEAAA3-AAAD872E/211340.htm

Gemeinsamer Demonstrator der BMWi-Projekte SDW und SD4M stieß bei der Eröffnung des acatech-Forums am 29. April 2016 in München auf großes Interesse

Bei der Eröffnung des acatech-Forums im Zentrum Münchens am 29. April 2016 wurde der Demonstrator der Projekte SDW und SD4M vor prominentem Publikum präsentiert: Ministerpräsident Horst Seehofer, der gemeinsam mit dem Präsidenten von acatech, Reinhard F. Hüttl, das Forum der Deutschen Akademie der Technikwissenschaften eröffnete, sowie viele der anwesenden Wirtschaftsführer zeigten sich sehr interessiert an den vorgestellten Technologien und Services.

Das im Zusammenhang mit den BMWi-Projekten Smart Data Web (SDW) und Smart Data for Mobility (SD4M) in Zusammenarbeit mit DB Systel entwickelte Exponat, welches den Anwesenden von Prof. Dr. Wolfgang Wahlster und Dr.-Ing. Leonhard Hennig vorgeführt wurde, veranschaulicht die Zusammenführung und Analyse von Massendaten aus News-Diensten, firmeninternen Daten und sozialen Medien. Auf einer großen digitalen Deutschlandkarte werden dabei für Wirtschaftsunternehmen relevante Ereignisse dargestellt, denen beispielsweise Twitter-Nachrichten und wichtige Verkehrsmeldungen zugrunde liegen.

Insgesamt gab es im Rahmen der acatech-Eröffnungsveranstaltung zwei Präsentationen des DFKI: Neben dem SDW/SD4M-Demonstrator aus Berlin zeigte der Standort Bremen ein Exponat aus dem Robotics Innovation Center.

Das acatech-Forum am Karolinenplatz soll künftig als ein „offener Ort für den Dialog über neue Technologien“ fungieren, so der a catech-Präsident Reinhard F. Hüttl, und damit Teil des wissenschaftlichen, gesellschaftlichen und kulturellen Lebens in München werden. Mit der Teilnahme an der Forums-Eröffnung hat das DFKI eine wichtige Gelegenheit wahrgenommen, sich mit seinen Projekten an der vordersten Front führender deutschen Wissenschaftseinrichtungen zu präsentieren.

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Präsentation der Projekte SDW und SD4M auf der CeBIT 2016

Die Projekte SD4M und Smart Data Web, die im Smart Data Programm des Bundesministeriums für Wirtschaft und Energie gefördert werden, präsentieren durch ein gemeinsames Exponat den Besuchern der CeBIT  Ergebnisse ihrer Zusammenarbeit insbesondere eine geteilte Datenanalytik-Plattform und eine Referenzarchitektur. Das Projekt „SD4M – Smart Data for Mobility“ entwickelt eine branchenübergreifende Serviceplattform, die einerseits die Daten der unterschiedlichen Mobilitätsanbieter und andererseits Social Media Daten integriert und diese den verschiedensten Nutzern aufbereitet zur Verfügung stellt. Die Big Data Analytik Plattform bietet die Basis für ein intelligentes Datenmanagement und die Grundlage für vielfältige multimodale Smart Mobility Services. So wird die SD4M-Plattform beispielsweise Mobilitätsdienstleistern helfen, ihre Prognose, Planung und Auslastung zu optimieren oder ihnen einen deutschlandweiten Mobilitäts-Überblick bieten.
Ziel des zweiten Projektes Smart Data Web ist es, eine Brücke zwischen zwei bisher voneinander getrennten Datenökosystemen zu bauen: dem öffentlich zugänglichen Internet und den internen Informationswelten großer Unternehmen. Eine neue Art von Wissensnetzen ermöglicht diese Verknüpfung und erleichtert die Selektion und Analyse relevanter Daten. Die so gewonnenen Informationen helfen produzierenden Unternehmen dabei, Planungs- und Entscheidungsprozesse wie etwa das Lieferkettenmanagement entscheidend zu optimieren.
Das Exponat zeigt, wie man durch die tiefe Analyse heterogener Daten einen Mehrwert für die beiden Anwendungen Lieferkettenmanagement  und Mobilitätsmonitoring gewinnt. Dafür werden  öffentliche Daten einschließlich offenem Wissen, Nachrichten und sozialen Medien mit unternehmensspezifischen Daten für die semantische Analyse zusammengeführt. Augenfällig präsentiert werden die Ergebnisse mithilfe einer großen interaktiven Deutschlandkarte, auf der relevante Ereignisse im Verkehr, in Personen- und Güterbeförderung und in der industriellen Landschaft in Realzeit angezeigt und verfolgt werden.