Institute for Technologies and Management of Digital Transformation

Semantic Systems Engineering

Die Forschungsgruppe Semantic Systems Engineering beschäftigt sich mit der Erforschung von Ansätzen und Algorithmen, die es sowohl Menschen als auch technischen Systemen ermöglichen, heterogene Daten aus unterschiedlichen Datensilos und Softwaresystemen nahtlos zu sammeln, zu integrieren, zu finden, zu verstehen und zu verarbeiten. Die Forschungsschwerpunkte umfassen insbesondere den Aufbau, die kontinuierliche Weiterentwicklung und Verfeinerung von Wissensgraphen, die (semi-)automatisierte Erstellung von semantischen Modellen sowie die Verbesserung der Zugänglichkeit und Nutzbarkeit für semantische Technologien im Alltag. Dabei setzen wir insbesondere auf Methoden aus dem Bereich der Künstlichen Intelligenz, wie z.B. Graph Neural Networks (GNNs) und Graph Embeddings.

Schwerpunkte

Verwendung von Embeddings zur Berechnung von Ähnlichkeiten semantischer Konzepte

Abbildung, Modellierung und Verwendung von Wissen in Wissensgraphen und Ontologien

Automatischer Aufbau und Verbesserung von semantischen Modellen zur Datenverwaltung

Aufbau ganzheitlicher IT-Systeme mit semantischen Konzepten als Kernkomponenten

Anwendungsfelder

Integration von heterogenen Daten mit Hilfe von semantischen Wissensgraphen

Automatisierte Datenverarbeitung auf Basis semantischer Beschreibungen

Verwaltung von IoT Sensorik auf semantischer Ebene

Entwicklung ganzheitlicher Datenmanagement Lösungen auf Basis der Data Space Referenzarchitektur

Ausgewählte Publikationen

2018
Paulus, A., Pomp, A., Poth, L., Lipp, J., & Meisen, T. (2018). "Gathering and Combining Semantic Concepts from Multiple Knowledge Bases" , ICEIS 2018 , 1 , 69—80.
Paulus, A., Pomp, A., Poth, L., Lipp, J., & Meisen, T. (2018). "Towards Combining Semantic Concepts from Multiple Knowledge Bases" in 12th IEEE International Conference on Semantic Computing , Piscataway, NJ : IEEE 312—313.

ISBN: 978-1-5386-4408-9

Pomp, A., Paulus, A., Klischies, D., Schwier, C., & Meisen, T. (2018). "A Web-based UI to Enable Semantic Modeling for Everyone" , Procedia Computer Science , 249—254.
Pomp, A., Paulus, A., Jeschke, S., & Meisen, T. (2018). "Enabling Semantics in Enterprises" , ICEIS 2017: Enterprise Information Systems , 428—450.
Pomp, A., Paulus, A., Kirmse, A., Kraus, V., & Meisen, T. (2018). "Applying Semantics to Reduce the Time to Analytics within Complex Heterogeneous Infrastructures" , Technologies , 6 (3), 86.

Weitere Infos über #UniWuppertal: