{"id":41732,"date":"2025-12-09T14:42:05","date_gmt":"2025-12-09T13:42:05","guid":{"rendered":"https:\/\/www.l3s.de\/?page_id=41732"},"modified":"2025-12-16T10:44:17","modified_gmt":"2025-12-16T09:44:17","slug":"recognising-patterns-and-linking-knowledge","status":"publish","type":"page","link":"https:\/\/www.l3s.de\/de\/magazine\/binaire-articles\/recognising-patterns-and-linking-knowledge\/","title":{"rendered":"Muster erkennen und Wissen verkn\u00fcpfen\u00a0"},"content":{"rendered":"
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Beispiel des Hybrid-Al-Systems ORKG ASK, das neuronale Modelle zur Indexierung und Extraktion von Wissen aus Publikationen mit symbolischen Techniken zur semantischen Filterung verbindet.<\/p>\n <\/div>\n <\/div>\n <\/div>\n <\/div>\n <\/div>\n <\/div>\n <\/div>\n

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Ausgabe: 02\/2025<\/p>\n <\/div>\n <\/div>\n

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KI-Forschung: Gegenwart und Zukunft<\/span><\/a>\n <\/span>\n <\/div>\n <\/div>\n
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Hybrid AI <\/h6>\n <\/div>\n <\/div>\n
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Muster erkennen und Wissen verkn\u00fcpfen <\/h1>\n <\/div>\n <\/div>\n
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K\u00fcnstliche Intelligenz hat in den vergangenen Jahren enorme Fortschritte erzielt. Vor allem neuronale Netze haben das Bild von maschineller Intelligenz gepr\u00e4gt \u2013 mit beeindruckenden Leistungen in der Bild- und Sprachverarbeitung oder bei generativen Modellen. Doch diese Systeme sto\u00dfen an Grenzen: Sie sind oft schwer nachvollziehbar, wenig transparent und neigen gelegentlich zu Fehlern. Genau hier setzt Hybrid AI an \u2013 ein Forschungsfeld, das am L3S intensiv weiterentwickelt wird. Es kombiniert die St\u00e4rken neuronaler und symbolischer Methoden und schafft damit KI-Systeme, die nicht nur lernen, sondern auch erkl\u00e4ren k\u00f6nnen.<\/p>\n

Mehr als Mustererkennung<\/span><\/p>\n

Neuronale Netze erkennen komplexe Muster in gro\u00dfen Datenmengen. Symbolische Verfahren hingegen erm\u00f6glichen logisches Schlie\u00dfen, formale Repr\u00e4sentationen und nachvollziehbare Argumentationsketten. In der Kombination entsteht ein neues Potenzial: Systeme, die lernf\u00e4hig sind und zugleich erkl\u00e4ren k\u00f6nnen, warum sie eine Entscheidung treffen. Diese Verbindung ist entscheidend f\u00fcr Anwendungen, in denen Vertrauen, Transparenz und Anpassungsf\u00e4higkeit gefragt sind \u2013 von personalisierter Medizin \u00fcber autonome Systeme bis hin zu Bildungs- und Wissensdiensten.<\/p>\n

Wissen organisieren: Ein Blick in die Praxis<\/span><\/p>\n

\u201eWie Hybrid AI in der Praxis aussieht, zeigt unsere Arbeit an der Plattform Open Research Knowledge Graph (ORKG). Dort werden wissenschaftliche Publikationen nicht nur gespeichert, sondern in strukturierte Wissensgraphen \u00fcberf\u00fchrt\u201c, erkl\u00e4rt Prof. Dr. S\u00f6ren Auer, Mitglied des erweiterten L3S-Direktoriums und Direktor der TIB. Statt lange in Texten zu suchen, k\u00f6nnen Forscher gezielt Fragen stellen \u2013 etwa: Welche Methoden wurden in der Krebsforschung in den letzten f\u00fcnf Jahren am h\u00e4ufigsten eingesetzt?<\/p>\n

Mit ORKG ASK entstehen intelligente Assistenten, die auf Basis hybrider Methoden komplexe Forschungsfragen beantworten k\u00f6nnen. Neuronale Modelle erkennen relevante Textpassagen in Publikationen, symbolische Verfahren ordnen dieses Wissen logisch ein. So lassen sich die Antworten transparent und \u00fcberpr\u00fcfbar darstellen. Forschung wird damit nicht nur effizienter, sondern auch nachvollziehbarer.<\/p>\n

Von der Forschung in den Alltag<\/span><\/p>\n

Das Prinzip l\u00e4sst sich auch auf allt\u00e4gliche Anwendungen \u00fcbertragen. Ein Navigationssystem k\u00f6nnte neuronale Verfahren nutzen, um Verkehrsmuster und Staus in Echtzeit zu erkennen. Symbolische Methoden w\u00fcrden diese Daten mit Regeln und Zielen kombinieren \u2013 etwa \u201eschnellste Route\u201c oder \u201eumweltfreundlichste Route\u201c. Das Ergebnis: ein System, das nicht nur reagiert, sondern auch begr\u00fcndet, warum es eine bestimmte Empfehlung gibt.<\/p>\n

Werkzeuge f\u00fcr die Zukunft<\/span><\/p>\n

\u201eAm L3S entwickeln wir Werkzeuge f\u00fcr multimodale Fusion \u2013 also die Kombination unterschiedlicher Datenquellen wie Text, Bild, Audio \u2013 sowie Methoden zur Integration von Wissensgraphen in KI-Systeme\u201c, sagt Auer. Damit entstehen Grundlagen, die weit \u00fcber aktuelle Anwendungen hinausreichen: von der Medizin \u00fcber Mobilit\u00e4t bis hin zu einer neuen Qualit\u00e4t des digitalen Wissensmanagements.<\/p>\n

\u201eHybrid AI steht exemplarisch f\u00fcr unseren Anspruch, KI nicht nur leistungsf\u00e4higer, sondern auch verantwortungsvoller zu gestalten\u201c, betont Auer. \u201eDenn wenn Maschinen nicht nur lernen, sondern auch erkl\u00e4ren k\u00f6nnen, entsteht die Basis f\u00fcr Vertrauen in die KI-Systeme der Zukunft.\u201c<\/p>\n <\/div>\n <\/div>\n <\/div>\n <\/div>\n <\/div>\n <\/div>\n <\/div>\n <\/div>\n <\/div>\n <\/div>\n <\/div>\n <\/div>\n <\/div>\n <\/div>\n

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Vorgestellte Projekte<\/h6>\n <\/div>\n <\/div>\n
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Prof. Dr. S\u00f6ren Auer<\/h4>\n <\/div>\n <\/div>\n
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auer@L3S.de<\/span><\/a>\n <\/span>\n <\/div>\n <\/div>\n <\/div>\n <\/div>\n <\/div>\n <\/div>\n <\/div>\n
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S\u00f6ren Auer ist Mitglied des erweiterten L3S-Direktoriums, Direktor der TIB \u2013 Leibniz-Informationszentrum Technik und Naturwissenschaften und Professor f\u00fcr Data Science und Digital Libraries an der Leibniz Universit\u00e4t Hannover.<\/p>\n <\/div>\n <\/div>\n <\/div>\n <\/div>\n <\/div>\n <\/div>\n <\/div>\n <\/div>\n <\/div>\n <\/div>\n <\/div>\n <\/div>\n <\/div>\n <\/div>\n<\/div>","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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