Institute for Technologies and Management of Digital Transformation

Semantic Systems Engineering

Im Forschungsbereich Semantic Systems Engineering erforschen wir Methoden, um Wissen besser verfügbar zu machen und zu vernetzen. Ziel ist es, Informationen in neuen Zusammenhängen nutzbar und verständlich zu machen. Im Mittelpunkt stehen dabei die Einführung von Semantik in Datenräumen sowie die Entwicklung von wissenserweiterten großen Sprachmodellen, die eine effektive Nutzung und Kontextualisierung von Informationen ermöglichen.

Semantik in Datenräumen

Strukturierte Anreicherung, Modellierung und Vernetzung von Daten mit Bedeutungskontext, um ihre Interoperabilität, Auffindbarkeit und Nutzbarkeit über System- und Domänengrenzen hinweg in Datenräumen zu ermöglichen.

Wissenserweiterte große Sprachmodelle

Speziell angepasste und erweiterte Large Language Models, die durch domänenspezifisches Wissen, zusätzliche Trainingsdaten oder semantische Strukturen verbessert wurden, um präziser, verständlicher und anwendungsnäher in konkreten Kontexten eingesetzt werden zu können.

 

Unsere Forschung im Bereich Semantic Systems Engineering zielt darauf ab, Wissen durch den Einsatz semantischer Technologien strukturiert nutzbar zu machen. Dabei kommen Ontologien, Wissensgraphen, semantische Modellierungsmethoden und interoperable Datenraumarchitekturen zum Einsatz. Ergänzt wird dies durch die Weiterentwicklung großer Sprachmodelle, die wir durch Feintuning, wissensbasierte Erweiterung und benutzerfreundliche Schnittstellen für spezifische Anwendungen optimieren. So schaffen wir datengetriebene Systeme, die Informationen nicht nur speichern, sondern auch verstehen und kontextbezogen bereitstellen – als Basis für digitale Innovationen in Wirtschaft, Verwaltung und Gesellschaft.

Wir arbeiten eng mit Industriepartnern zusammen, sei es im Rahmen von öffentlich geförderten Projekten oder direkten F&E-Aufträgen. Dabei setzen wir uns intensiv mit realen Herausforderungen auseinander und beziehen stets die Bedürfnisse von Endnutzern und Fachexperten mit ein. Dieser Praxisbezug stellt sicher, dass unsere Forschungsergebnisse nicht nur theoretisch fundiert, sondern auch unmittelbar in der industriellen Praxis anwendbar sind und die Wertschöpfung verbessern.

Ausgewählte Publikationen

2010
Meisen, T., Meisen, P., Schilberg, D., & Jeschke, S. (2010). "Digitale Produktion via Enterprise Application Integration" , Automation, Communication and Cybernetics in Science and Engineering 2009/2010 , 349—360.
Schilberg, D., Meisen, T., Cerfontaine, P., & Jeschke, S. (2010). "Enterprise Application Integration for Virtual Production" , ASME 2010 International Mechanical Engineering Congress and Exposition , 75—80.
2009/2010
Schilberg, D., Meisen, T., Cerfontaine, P., & Jeschke, S. (2009/2010). "Enterprise Application Integration für die virtuelle Produktion" in Automation, Communication and Cybernetics in Science and Engineering 2009/2010 , Jeschke, Sabina and Isenhardt, Ingrid and Henning, Klaus, Eds. 651—659.
2009
Schilberg, D., & Meisen, T. (2009). "Ontology based semantic interconnection of distributed numerical simulations for virtual production" , 2009 16th International Conference on Industrial Engineering and Engineering Management , 1789—1793.
Meisen, T., Schilberg, D., & Henning, K. (2009). "Planner Based Data Integration for Simulation Chains in Virtual Production" , International Conference on Science, Technology and Innovation for Sustainable Well-Being (STISWB) .