Am ScaDS.AI Dresden/Leipzig forschen wir auf dem Gebiet der Big Data Analytik und -Technik. Daten sind „das neue Öl“, das Machine Learning Modelle und Innovationen antreibt. Daher ist es für die Entwicklung von vertrauenswürdigen Machine Learning- und KI-Tools unabdingbar, Zugang zu großen Mengen hochwertiger Open Data und Open Models sowie zu Datenqualitäts- und Integrationsmethoden zu haben, um diese Art von Daten zu generieren. Darüber hinaus müssen Daten über brauchbare Big-Data-Analyse-Tools, skalierbare Methoden und Backends zugänglich sein.

Themenbereiche

Open Data und Open Models

ScaDS.AI Dresden/Leipzig ist sehr aktiv in der Erstellung und Pflege von Open Data und Open Models. Zu Open Data gehören Wissensgraphen, gelabelte Trainingsdaten, Webdaten, medizinische Informationen und Quellen für die Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP) aus deutschen Texten. Unser Ziel ist es, eines der ersten großen Forschungszentren in Europa zu werden. Forscher:innen soll ermöglicht werden, das Internet im Industriemaßstab für die KI-Forschung und -Entwicklung zu nutzen (d.h. Immersive Web Observatory). ScaDS.AI Dresden/Leipzig ist auch in mehreren Konsortien des National Research Data Initiative (NFDI).

Datenqualität und Datenintegration

Wir entwickeln generische Ansätze für eine weitgehend automatisierte Datenbereinigung und Datenintegration, insbesondere für die Erstellung und Pflege großer Wissensgraphen. Darüber hinaus konzipieren wir aktive Lerntechniken zur Generierung großer gelabelter Trainingsdatensätze und entwickeln Ansätze zur Nutzung großer Datenbestände für Künstliche Intelligenz und Maschinelles Lernen.

Big Data Analytik

Wir werden die Grundlagen dafür untersuchen, wie skalierbare Algorithmen für maschinelles Lernen mit einer LEGO-artigen Bau- und Wiederverwendungsmetapher aufgebaut werden können. Unser Ziel ist es, modulare Analysen in Form von Bausteinen für die künstliche Intelligenz bereitzustellen. Hierfür werden wir unsere Arbeit an Datenwürfeln erheblich erweitern und eine Web-Datenanalyseplattform im Petabyte-Bereich bereitstellen.

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