CE-RIS entwickelt ein intelligentes, agentenbasiertes Forschungsinformationssystem für inter- und transdisziplinäre Forschung der Circular Economy (CE). Ziel ist es, Forschungsinformationen aus verteilten und heterogenen Quellen systematisch zu erschließen, semantisch zu strukturieren und zielgruppengerecht verfügbar zu machen. Damit adressiert das Projekt eine zentrale Herausforderung der CE-Forschung: Forschungsergebnisse sind häufig dezentral abgelegt, sprachlich schwer vergleichbar und nur eingeschränkt für Wissenschaft, Wirtschaft, Politik und Praxis nutzbar. Im Kern verbindet CE-RIS Ontologien, Wissensgraphen und Künstliche Intelligenz. Mithilfe klassischer NLP-Verfahren, Large Language Models und schrittweise ausgebauter neuro-symbolischer Methoden werden Informationen aus Projektberichten, Publikationen und weiteren Quellen extrahiert, aufbereitet und in einen CE-Wissensgraphen integriert. Ergänzend wird der Kerndatensatz Forschung (KDSF) um ein Transfermodul sowie ein CE-spezifisches Modul erweitert, um Projektergebnisse und Transferpfade systematisch abzubilden. So entsteht eine belastbare semantische Grundlage für nachvollziehbare und zielgruppenspezifische Abfragen. Die technische Umsetzung umfasst drei Ebenen: Datenerhebung zur Anbindung relevanter Quellen, Integration zur semantischen Strukturierung und Qualitätssicherung sowie eine Anwendungsebene mit web- und chatbasiertem Zugang. Nutzende können natürlichsprachliche Fragen stellen und projektbezogene Übersichten, thematische Karten oder Detailinformationen erhalten. In einem Reallabor wird das System gemeinsam mit Stakeholdern aus Wissenschaft, Wirtschaft, Politik und Zivilgesellschaft erprobt und iterativ weiterentwickelt.