Semantische Datenintelligenz
Dipl.-Ing. Börteçin EGE
Der Traum der künstlichen Intelligenz wird eines Tages erst dann wahr, wenn die Menschen den ersten Roboter gebaut haben, der auch träumen kann.



Herzlich Willkommen!


Machine Learning - II

Semantic Events
B. Ege, Oktober 07, 2023

Es gibt unterschiedliche Arten von Neuronalen Netzen wie CNN (Convolutional Neural Networks), RNN (Recurrent Neural Networks), GAN (Generative Adversarial Networks) etc. Dabei gehören RNNs zu den mächtigsten Arten von Neuronalen Netzen (auch das LSTM-Netz (Long Short-Term Memory) gehört zu dieser Familie). In diesem Workshop gehen wir gemeinsam ein Rekurrentes Neuronales Netz durch, das mit seinem Gedächtnis sequenzielle Daten hervorragend verarbeiten kann. Wir analysieren dabei, wie ein solches neuronales Netz implementiert wird.

Freitag, 26.01.2024, 18:00-19:30 Uhr
Vortragender: B. Ege
Kursort: VHS Wiener Urania, 1010 Wien




Machine Learning für Einsteiger*innen

Semantic Events
B. Ege, Oktober 07, 2023

Neuronale Netze, Deep Learning und Wissensgraphen sind Schlüsselelemente der Künstlichen Intelligenz. Im Rahmen dieses Vortrages streifen wir die wichtigsten Konzepte der Künstlichen Intelligenz und nehmen die aktuellen Lerntechniken sowie Architekturen des Machine Learning und semantischer Künstlichen Intelligenz unter die Lupe. Dabei versuchen wir u.a. die Antwort auch auf die folgende Frage finden: Wo liegt der Schlüssel zum Erfolg der KI-Anwendungen?

Freitag, 19.01.2024, 18:00-19:30 Uhr
Vortragender: B. Ege
Kursort: VHS Wiener Urania, 1010 Wien




Ethische und Philosophische Aspekte der künstlichen Intelligenz

Semantic Events
B. Ege, Oktober 07, 2023

Künstliche Intelligenz hält bereits in nahezu allen Lebensbereichen Einzug. Doch wie so oft steckt der Teufel im Detail: Entstehen durch KI-bedingte Automation tatsächlich mehr Jobs als vernichtet werden? Droht die Menschheit in Zukunft massenhafte Arbeitslosigkeit? Darf Technik die Menschen ersetzen? Wem gehören die von der künstlichen Intelligenz (z.B. chatGPT) generierten Ergebnisse? Dürfen sie ohne Weiteres verwendet werden? Welche rechtlichen Fragen können sich dabei noch ergeben?

Dienstag, 21.11.2023, 18:00-19:30 Uhr
Vortragender: B. Ege
Kursort: VHS Liesing, 1230 Wien




Machine Learning für Einsteiger*innen

Semantic Events
B. Ege, Oktober 07, 2023

Neuronale Netze, Deep Learning und Wissensgraphen sind Schlüsselelemente der Künstlichen Intelligenz. Im Rahmen dieses Vortrages streifen wir die wichtigsten Konzepte der Künstlichen Intelligenz und nehmen die aktuellen Lerntechniken sowie Architekturen des Machine Learning und semantischer Künstlichen Intelligenz unter die Lupe. Dabei versuchen wir u.a. die Antwort auch auf die folgende Frage finden: Wo liegt der Schlüssel zum Erfolg der KI-Anwendungen?

Bei Interesse folgt auf den Vortrag ein einführender, 5-teiliger Kurs! Dabei werden wir mit Ihren eigenen Laptops arbeiten und ein einfaches neuronales Netz mit der Programmiersprache Python auf einem Framework erstellen, welches Bilder klassifiziert bzw. in unserem Fall handgeschriebene Zahlen erkennt.

Freitag, 10.11.2023, 17:00-18:30 Uhr
Vortragender: B. Ege
Kursort: VHS Landstraße, 1030 Wien




ChatGPT - mit künstlicher Intelligenz Bildung revolutionieren?

Semantic Events
B. Ege, Oktober 07, 2023

ChatGPT basiert auf einem tiefem neuronalen Netz mit Milliarden von Parametern. Die Verwendung dieses neuen KI-System bringt nicht nur sehr viele Vorteile, sondern wirft auch einige Fragen auf: Wie wird es unser Leben ändern? Ist chatGPT tatsächlich ein Universalgelehrter und wie wird es sich auf das Bildungssystem auswirken? Kann es wirklich auch knifflige Prüfungsfragen selbständig lösen? Welche Gefahren birgt chatGPT in sich und wo liegen seine Grenzen?

Freitag, 13.10.2023, 18:00-19:30 Uhr
Vortragender: B. Ege
Kursort: VHS Landstraße, 1030 Wien




Deep Fake - Manipulation im TV und Internet

Semantic Events
B. Ege, April 10, 2023

Deep Learning trifft auf Fake, also Fälschung, in diesem Fall von Medieninhalt von Audio, Foto bis zum Video, durch den Einsatz der Machine-Learning-Techniken wie Generative Adversarial Networks (GANs). Kann man Deepfakes, die wie authentische Videos wirken, dennoch erkennen? Welchen Zweck erfüllt Deep Fake? Ist es harmlose Liebhaberei oder ein systematischer Angriff auf unsere gesellschaftlichen Werte? Wie können durch die Verwendung von neuronalen Netzen realistische menschliche Gesichter erzeugt werden? Welche Rolle spielen dabei die Generative Adversarial Networks?

Mittwoch, 19.04.2023, 18:00-19:30 Uhr
Vortragender: B. Ege
Kursort: VHS Landstraße, 1030 Wien




Deep Fake - Manipulation im TV und Internet

Semantic Events
B. Ege, November 26, 2022

Deep Learning trifft auf Fake, also Fälschung, in diesem Fall von Medieninhalt von Audio, Foto bis zum Video, durch den Einsatz der Machine-Learning-Techniken wie Generative Adversarial Networks (GANs). Kann man Deepfakes, die wie authentische Videos wirken, dennoch erkennen? Welchen Zweck erfüllt Deep Fake? Ist es harmlose Liebhaberei oder ein systematischer Angriff auf unsere gesellschaftlichen Werte? Wie können durch die Verwendung von neuronalen Netzen realistische menschliche Gesichter erzeugt werden? Welche Rolle spielen dabei die Generative Adversarial Networks?

Fr., 13.01.2023, 19:00-20:30 Uhr
Vortragender: B. Ege
Kursort: VHS Urania, 1010 Wien




KI: Gestern/Heute/Morgen

Semantic Events
B. Ege, April 18, 2022

Durch Künstliche Intelligenz (KI) steht die Menschheit vor einem sehr wichtigen Wendepunkt. Wie hat alles angefangen und sich im Laufe der Jahrzehnte weiterentwickelt? Wer waren die ersten KI-Pionier*innen? Was versteht man unter Turing-Test und KI-Technologien? Wie entsteht dieser "künstliche Gedanke" und wird sich die ganze Erde bald in eine digitale Matrix umwandeln?

Werden Menschen am Ende des Tages durch Maschinen ersetzt? Können wir am Apparat bald nicht mehr unterscheiden, wer mit uns spricht: Ein Mensch oder doch eine Maschine? Wer haftet, wenn eine Maschine Fehler macht? Welche Herausforderungen stehen uns bevor?

Do., 01.12.2022, 18:00-19:30 Uhr
Vortragender: B. Ege
Kursort: VHS Wiener Landstraße, 1030 Wien




Deep Fake - Manipulation im TV und Internet

Semantic Events
B. Ege, April 18, 2022

Deep Learning trifft auf Fake, also Fälschung, in diesem Fall von Medieninhalt von Audio, Foto bis zum Video, durch den Einsatz der Machine-Learning-Techniken wie Generative Adversarial Networks (GANs). Kann man Deepfakes, die wie authentische Videos wirken, dennoch erkennen? Welchen Zweck erfüllt Deep Fake? Ist es harmlose Liebhaberei oder ein systematischer Angriff auf unsere gesellschaftlichen Werte? Wie können durch die Verwendung von neuronalen Netzen realistische menschliche Gesichter erzeugt werden? Welche Rolle spielen dabei die Generative Adversarial Networks?

Fr., 04.02.2022, 16:30-18:00 Uhr
Vortragender: B. Ege
Kursort: VHS Wiener Landstraße, 1030 Wien
Kurs-Nr.: 10811030




Ethische und Philosophische Aspekte Künstlicher Intelligenz

Semantic Events
B. Ege, April 18, 2022

Künstliche Intelligenz hält bereits in nahezu allen Lebensbereichen den Einzug. Doch wie so oft steckt der Teufel im Detail. Entstehen durch KI-bedingte Automation tatsächlich mehr Jobs als vernichtet werden? Droht die Menschheit in Zukunft massenhafte Arbeitslosigkeit? Wann kommen die ersten pilotenlose Flugzeuge zum Einsatz? Darf Technik die Menschen ersetzen?

Do., 29.04.2021, 19:30-21:00 Uhr
Vortragender: B. Ege
Kursort: VHS Urania, 1010 Wien
Kurs-Nr.: 10501988




NEUES BUCH

SEMANTISCHE DATENINTELLIGENZ IM EINSATZ

Semantic Bücher
B. Ege, September 21, 2020

Herausgeber: Adrian Paschke und Börteçin Ege
Verlag: Springer Vieweg
Umfang: 276 S.
Erscheinungsdatum: September 2021
Semantische Datenintelligenz im Einsatz
Jahrelang kämpfte Künstliche Intelligenz (KI) um ihren Ruf; mal war Künstliche Intelligenz ein Hoffnungsträger mal war sie fast ein Synonym für Misserfolg. Seit seiner Geburtsstunde hat Künstliche Intelligenz mit den 2 sog. KI-Wintern und 4 wichtigen Meilensteinen eigentlich alle möglichen Höhen und Tiefen erlebt. Irgendwann glaubte jedoch niemand mehr, dass ein Comeback möglich wäre. In Wahrheit arbeiteten Wissenschaftler auch während der Tiefzeiten stets sehr hart am Comeback der KI, und obwohl in der Zwischenzeit in diesem Bereich immer wieder Erfolge gemeldet wurden, wurde der Durchbruch für die Allgemeinheit erst mit der Davos-Konferenz Anfang 2016 sichtbar. Also zufällig sechs Monate nachdem unser erstes Buch Corporate Semantic Web - Wie semantische Anwendungen in Unternehmen Nutzen stiften (B. Ege et al.,2015) beim Springer-Verlag veröffentlicht wurde. Dieses Buch ist eigentlich als Fortsetzung unseres ersten Buchs gedacht.

Wir haben dieses Mal unser Buchtitel Semantische Datenintelligenz im Einsatz genannt, um das immer stärkere Zusammenwachsen der beiden großen Gebiete der KI, der symbolischen semantischen KI und der subsymbolischen maschinell lernenden KI, zu adressieren. Die Kombination ermöglicht mit maschinellen Lernverfahren strukturierte und unstrukturierte Datenbestände in praktischen Anwendungsdomänen für den KI Einsatz zu erschließen, relevante Informationen in den Daten zu erkennen, extrahiertes Wissen semantische zu Repräsentieren und automatisch zu Interpretieren und damit neue semantische Schlussfolgerungen und Entscheidungen KI-basiert abzuleiten. In diesem Buch wird diese Form der semantischen Datenintelligenz in unterschiedlichen Einsatzgebieten und praktischen Beispielen erläutert.

So, finden Sie in unserem Buch ein breites Spektrum von KI-Themen und Beispiele aus der Praxis sowie Antworten auf viele wichtige Fragen: Was verstehen wir unter digitale Kuratierungstechnologien und Corporate Smart Insights, wozu werden sie genutzt? Welche Rolle spielen Ontologien und Semantic Web-Technologien in der Künstlichen Intelligenz? Was bedeutet Semantische Künstliche Intelligenz? Was versteht man unter Wissensgraphen? Welche Rolle werden Bitcoin und Blockchain-Technologien in unserem Leben in Zukunft spielen? Wo liegt der Schlüssel zum Erfolg bei Entwicklung von KI-Anwendungen? Worauf kommt es bei der Umsetzung von Industrial Internet of Things-Applikationen? Wie können Teams von Unbemannten Systemen effizient agieren? Was verstehen wir unter Artificial General Intelligence? Wie kann man semantische Technologien im sicherheitskritischen Bereich der Flugsicherung oder aber auch für die Lieferkettenbeobachtung einsetzen? Wie kann man natürlichsprachliche Texte automatisch zu Ontologien konvertieren? Warum ist Semiotik so ein wichtiges Schlüssel-Element in der Kommunikation? Wie lässt sich sprachlich nicht explizit mitgeteiltes Wissen erschließen? Was verstehen wir unter Maschinenethik, und vor allem welches Land macht das Rennen in Künstlicher Intelligenz?




Überblickskapitel

Book Chapters
B. Ege, September 21, 2020

Semantische Datenintelligenz im Einsatz (A.Paschke/B.Ege)*


Der sog. „KI-Winter“ ist nach langen Jahren endlich vorbei. Während die Begriffe „Künstliche Intelligenz“ (KI) und „Machine Learning“ / „Deep Learning“ heutzutage fast jeder kennt, sind die Begriffe „Semantic Web“ und „semantische Systeme“ der Öffentlichkeit weithin oftmals unbekannt, obwohl auch diese Begriffe wichtige und zukunftsrelevante Projekte im Kontext „Künstliche Intelligenz“ bezeichnen. Wir sind mittlerweile an einem Punkt angelangt, an dem „semantische Systeme“ als effiziente wissensbasierte Systeme immer wichtiger werden und ihr Potential erkennen lassen, so dass das „Semantic Web“ und die semantischen Technologien definitiv zu der kommenden Generation der KI gehören und diese mitbestimmen werden.

Wie bereits unser Buch Corporate Semantic Web – Wie semantische Anwendungen in Unternehmen Nutzen stiften (B. Ege et.al., Springer-Verlag, 2015) erfolgreich dargestellt hat, gibt es ein sehr großes Interesse an semantischen Technologien und deren Anwendungen. Bereits heute reichen diese Anwendungen semantischer Systeme von der semantischen Suche, über Knowledge Graphs und Chatbots bis zu Sprachanwendungen in der Medizin und auch bis in die Telekommunikation, die Verwaltung und die Robotik hinein. Die jüngsten Entwicklungen zeigen dabei folgenden Trend: Neben den klassischen Semantic Web Anwendungen, z.B. in Webbasierten Wissensgraphen und bei der semantischen Suche, beginnen semantische Systeme in den industriellen Anwendungen neuer Generation, in Industrie 4.0 und Arbeit 4.0, Fuß zu fassen, so dass gesagt werden kann, dass semantische Systeme spätestens mit der Einführung der Industrie 4.0 allgegenwärtig sein werden. Dies ist schon deshalb unumgänglich, weil ohne semantische Technologien die Interoperabilität unter Maschinen und insbesondere Roboter für eine intelligente Produktion und Zusammenarbeit nicht umsetzbar ist.

Semantische Technologien und deren Bausteine werden auch bei der Entwicklung von autonomen und selbstlernenden Systemen eine Schlüsselrolle spielen. Unsere heutige Vorstellung von der Künstlichen Intelligenz beruht auf Algorithmen, deren Arbeitsweise nicht transparent ist. Das bedeutet, dass die erzielten Ergebnisse oft nicht nachvollziehbar, wenn auch richtig sind. Intelligente Systeme müssen jedoch in Zukunft in der Lage sein, nicht nur zu sagen, welche Lösung sie vorschlagen, sondern auch wie sie dazu gekommen sind (tell me why). Solche Systeme sind jedoch in absehbarer Zeit nur mit wissensbasierten Systemen auf der Grundlage von semantischen Technologien erreichbar.

Dieses Buch zur semantischen Datenintelligenz soll mit zahlreichen Anwendungsbeispielen aus der Industrie sowie Web- und Unternehmens-anwendungen die sinnvolle Kombinationen von wissensbasierten bzw. semantischen Technologien mit den rein datenbasierten KI Verfahren zeigen und den Leser über diese illustrierenden Beispielen mit dem semantischen Ansatz vertraut machen. Es umfasst die folgenden Kapitel:

Kapitel 1: Einblick in die Welt der Künstlichen Intelligenz

Dieser Beitrag gibt dem Leser ein Überblick über die Künstliche Intelligenz-Technologien, und zwar von der Entstehung und Entwicklung bis zu den aktuell verwendeten Ansätzen und Methoden: Welche Höhen und Tiefen hat Künstliche Intelligenz bis heute erlebt? Was verstehen wir unter Neuronalen Netze, Deep Learning sowie Machine Learning? Welche Lerntechniken gibt es für Machine Learning? Benötigen wir sowohl symbolische als auch nicht-symbolische Ansätze? Brauchen wir Regelbasierte Systeme in KI-Projekten doch nicht mehr? Welche Rolle werden künftig Semantic Web Standards in der Entwicklung der Künstlichen Intelligenz spielen? Welche Nachteile haben Machine Learning-Ansätze? Was versteht man unter einem Blackbox-Effekt? Welche Vorteile haben Semantic Web-Ansätze? Wo liegt der Schlüssel zum Erfolg? Was erwartet uns in Zukunft?

Kapitel 2: Corporate Smart Insights

Der Erfolg wissensbasierter KI-Systeme hängt von der Verfügbarkeit und insbesondere auch von der Wiederverwendung digital kuratierten Wissens ab. Es gilt existierende Wissensschätze durch digitale Kuratierungstechnologien zu heben und in KI-unterstützten Geschäftsanwendungen mit fortlaufend erlernten Kenntnissen und Einsichten, sogenannten Corporate Smart Insights (CSI), in Enterprise Knowledge Graphs zu nutzen. Das kuratierte KI-Wissen steigert die funktionale Güte, die Dateneffizienz, die Plausibilisierung und die Absicherung von KI-gestützten Funktionen in betrieblichen Corporate Semantic Web (CSW) Anwendungen. Die technologische Innovation ist eine Insight Driven Organisation (IDO), die CSI lernt und vielfach nutzbar macht. Eine IDO bettet semantisches Unternehmenswissen in maschinelles Lernen und aus Datenanalysen gewonnenen Smart Insights direkt in die Smart Decisions und Smart Actions ein. Diese Kapitel adressiert die digitale Kuratierung von Corporate Smart Insights als Grundlage für die Verwendung von semantischem Wissen in der KI.

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*Semantische Datenintelligenz im Einsatz, Hrsg. A.Paschke/B.Ege, Überblickskapitel (A.Paschke/B.Ege), Springer-Verlag, September 2021.




Einblick in die Welt der Künstlichen Intelligenz

Book Chapters
B. Ege, September 21, 2020

Auszug aus dem Buch Semantische Datenintelligenz im Einsatz*

Dieser Beitrag gibt dem Leser ein Überblick über die Künstliche Intelligenz-Technologien, und zwar von der Entstehung und Entwicklung bis zu den aktuell verwendeten Ansätzen und Methoden: Welche Höhen und Tiefen hat Künstliche Intelligenz bis heute erlebt? Was verstehen wir unter Neuronalen Netzen, Deep Learning sowie Machine Learning? Welche Lerntechniken gibt es für Machine Learning? Benötigen wir sowohl symbolische als auch nicht-symbolische Ansätze? Brauchen wir Regelbasierte Systeme in KI-Projekten doch nicht mehr? Welche Nachteile haben „Machine Learning“-Ansätze? Was versteht man unter einem Blackbox-Effekt?

Verstehen wir eigentlich unter Künstlicher Intelligenz einen Taschenrechner, ein Buchhaltungsprogramm oder einen Schachcomputer? Aus heutiger Sicht nennen wir eine Software, die aus ihren Erfahrungen lernen und sich dementsprechend weiterentwickeln kann, ein selbstlernendes System bzw. Künstliche Intelligenz. Künstliche Intelligenz besteht aus einer Familie von Ansätzen und Techniken. Dazu zählen unter anderem Logik (z.B. Aussagenlogik, Prädikatenlogik, Entscheidbarkeit), Unsicheres Wissen und Schlussfolgern (Bayessche Netze, Fuzzy-Logik), Suchstrategien (Uninformierte Suche, Heuristische Suche), Wissensrepräsentation (Ontologien und Semantic Web), Machine Learning (Neuronale Netze und Deep Learning in Kombination von supervised und unsupervised learning sowie von reinforcement learning), Natural Language Processing, Computervision und Robotik. In den letzten Jahren rückte insbesondere die Kategorie Machine Learning und die damit verbundenen Techniken und Ansätze immer mehr in den Brennpunkt der Künstlichen Intelligenz. Dabei basieren alle „Machine Learning“-Ansätze eigentlich auf Statistik und Wahrscheinlichkeitstheorie und stellen in der Wahrheit kein echtes wissensbasiertes System dar. Man muss jedoch zugeben, dass in den letzten Jahren zum einen mit Deep Learning und zum anderen mit steigender Rechenleistung ein ganz frischer Wind in die Künstliche Intelligenz kam. Beispielsweise ermöglicht Deep Learning heute sehr vieles, was früher nicht so selbstverständlich war, und zwar von der Sprachverarbeitung und Bilderkennung bis zum GO-Spielen.

Außerdem: Welche Rolle werden künftig Semantic Web Standards in der Entwicklung der Künstlichen Intelligenz spielen? Welche Vorteile haben Semantic Web-Ansätze? Wo liegt der Schlüssel zum Erfolg? Was erwartet uns in Zukunft?

Im Rahmen dieses Beitrags werden die bisherigen relativ wichtigen Entwicklungen und aktuellen Trends mit Schwerpunkt Lernen im Bereich Künstliche Intelligenz unter die Lupe genommen.


*Semantische Datenintelligenz im Einsatz, Hrsg. A.Paschke/B.Ege, Kapitel 1: Einblick in die Welt der Künstlichen Intelligenz (B.Ege), Springer-Verlag, September 2021.



Bitcoin und Blockchain Technologien

Book Chapters
B. Ege, September 21, 2020

Auszug aus dem Buch Semantische Datenintelligenz im Einsatz*

Neben Künstlicher Intelligenz sind auch die digitalen Währungen bzw. Kryptowährungen ein anderes wichtiges Thema in der digitalen Welt. Ohne Zweifel die erste, berühmteste und wahrscheinlich die erfolgreichste Kryptowährung ist Bitcoin. Es gibt jedoch noch sehr viele verschiedene digitalen Währungen wie Litecoin, XRP, EOS, NEO, Ether sowie Tether, und es kommen ständig neue dazu. Im Zentralpunkt der digitalen Währungen stehen die Blockchain Technologien und digitale Währungen wie Bitcoin ist eigentlich nur eine Anwendung von Blockchain Technologien. Mit Blockchain Technologien können vielmehr erreicht werden, z.B. in der Finanzwelt, im Identitätsmanagement aber auch im Bereich Internet of Things. Auch Smart Contracts ist ein relativ neuer Bereich, welcher erst durch Blockchain Technologien wie Ethereum in der Praxis immer häufiger Anwendung finden wird. Das Thema Kryptowährungen ist so kontrovers und polarisierend, sodass es immer noch heftige Diskussionen nicht nur zwischen Individuen, sondern auch zwischen Konzernen, Regulierungsbehörden, Zentralbanken und Staaten verursacht. Eines ist jedoch klar: Kryptowährungen werden bald anfangen, unser Leben so massiv zu dominieren, sodass sie nicht nur die heutigen konventionellen Währungen, sondern auch gewisse staatliche Strukturen in Frage stellen werden.


*Semantische Datenintelligenz im Einsatz, Hrsg. A.Paschke/B.Ege, Kapitel 10: Bitcoin und Blockchain Technologien (B.Ege), Springer-Verlag, September 2021.



Ethische und Philosophische Aspekte von Künstlicher Intelligenz

Book Chapters
B. Ege, September 21, 2020

Auszug aus dem Buch Semantische Datenintelligenz im Einsatz*

Künstliche Intelligenz hält bereits in nahezu allen Lebensbereichen den Einzug und umso wichtiger wird das Thema Ethik bzw. Maschinenethik. Was bedeutet überhaupt Maschinenethik? Doch wie so oft steckt der Teufel im Detail. Es ergeben sich u.a. folgende Fragen: Wie sollten sich intelligente Maschinen und Roboter verhalten? Darf ein Roboter einen Menschen belügen oder gar betrügen? Wer haftet, wenn ein autonomes Auto einen Unfall verursacht? Darf Technik die Menschen ersetzen, anstatt sie zu unterstützen? Droht der Menschheit in Zukunft dadurch doch eine massenhafte Arbeitslosigkeit? Darf eine unbemannte Maschine auf Menschen schießen? Welche ethischen Regeln müssen wir und die Maschinen folgen? Welche Pflichten haben die Maschinen gegenüber den Menschen und anderen Maschinen?

Das Thema Ethik hat sehr viele Aspekte. Im Rahmen dieses Beitrags werden wir versuchen, die Fragen rundum Ethik bzw. Maschinenethik zu beantworten. Dazu gehören aktuelle Themen wie Gesichtserkennung, autonomes Fahren, autonome Waffensysteme sowie Kriegsroboter, Roboter im Alltag, Anonymisierung von Daten sowie gesellschaftliche Folgen. Nun fangen wir am besten mit einem hoch aktuellen Thema an, nämlich Gesichtserkennung.


*Semantische Datenintelligenz im Einsatz, Hrsg. A.Paschke/B.Ege, Kapitel 13: Ethische und Philosophische Aspekte von Künstlicher Intelligenz (B.Ege), Springer-Verlag, September 2021.



Wer macht das Rennen in Künstlicher Intelligenz?
- Ein Vergleich zwischen den drei KI-Mächten USA, China und EU

Book Chapters
B. Ege, September 21, 2020

Auszug aus dem Buch Semantische Datenintelligenz im Einsatz*

Wer macht das Rennen in Künstlicher Intelligenz? China, USA oder Europäische Union? Es ist derzeit sehr schwierig, eine klare Antwort zu dieser Frage zu geben, aber dennoch nicht unmöglich. Wir sind als Menschheit noch am Anfang dieser bahnbrechenden Technologie. Und es gibt eigentlich keine eindeutigen Metriken zur Erfolgsmessung. Dennoch geben die Antworten auf einige Fragen genug Hinweise für die Zukunft: Welches Land macht die meisten Forschungen? Welche Firmen oder Universitäten haben die meisten Patente? Welches Land hat die meisten Elite-Universitäten oder Forschungseinrichtungen? Welche Universitäten oder Forschungseinrichtungen veröffentlichen die Paper, die in anderen Veröffentlichungen am meisten zitiert sind? Wer zieht die meisten Talente oder Fachkräfte ins Land? Welches Land hat die meisten zukunftsorientierten Startups? Diese Fragen kann man beliebig verlängern, und all diese Fragen und Faktoren spielen bei Kräftemessen der Länder eine sehr wichtige Rolle. Im Rahmen dieses Beitrages wird nur versucht, ausgehend von vielen kleinen Fragen und Antworten, eine klare Antwort auf eine große Frage zu finden.


*Semantische Datenintelligenz im Einsatz, Hrsg. A.Paschke/B.Ege, Kapitel 14: Wer macht das Rennen in Künstlicher Intelligenz? (B.Ege), Springer-Verlag, September 2021.



VORTRAGSREIHE KÜNSTLICHE INTELLIGENZ
- an der VHS Wiener Urania

Semantic Events
B. Ege, Januar 11, 2020

Das Thema Künstliche Intelligenz (KI) ist heute so aktuell wie noch nie. Alle führenden Staaten der Welt rüsten sich digital auf bis zum Geht nicht mehr. Das ist gleichzeitig auch ein Wettrennen. Doch, wer wird dieses Rennen gewinnen? USA, China oder Europäische Union? Und wie wird Künstliche Intelligenz unser Leben verändern? Werden Menschen am Ende dieses Prozesses größtenteils doch durch die Maschinen ersetzt? Wer haftet dann, wenn eine Maschine Fehler macht? Was bedeutet Maschinenethik? Werden wir in absehbarer Zeit nicht mehr wissen können, wer am anderen Ende der Leitung mit uns spricht: Ein Mensch oder doch eine Maschine? Welche Herausforderungen stehen uns bevor? Und welche Zukunftstechnologie ist mindestens so strategisch wie Künstliche Intelligenz?

Wer macht das Rennen in Künstlicher Intelligenz?

Wer macht das Rennen in Künstliche Intelligenz? Genauso wichtig wie die ganzen technischen Fortschritte im Bereich Künstliche Intelligenz, ist auch die Antwort auf die folgende Frage sehr wichtig: Wer macht das Rennen? USA, China oder EU? Als Menschheit stehen wir noch am Anfang dieser bahnbrechenden Technologie. Und es gibt eigentlich keine eindeutigen Metriken zur Erfolgsmessung. Dennoch geben die Antworten auf einige Fragen genug Hinweise für die Zukunft: Welches Land macht die besten Forschungen? Welche Firmen oder Universitäten haben die meisten oder weltbesten Patente? Welches Land hat die meisten Elite-Universitäten oder Forschungseinrichtungen? Welche Universitäten veröffentlichen die besten Papers? Wer zieht die meisten Talente oder Fachkräfte ins Land? Welches Land hat die meisten zukunftsorientierten Startups? Was bedeutet die Quanten-unterstützte Künstliche Intelligenz? Wer hat die Nase vorn bei der Quanten-unterstützte Künstliche Intelligenz?

Mittw., 19.02.2020, 19:30-21:00 Uhr
Vortragender: B. Ege
Kursort: VHS Wiener Urania, 1010 Wien
Kurs-Nr.: 10452051


Ethische und philosophische Aspekte

Künstliche Intelligenz hält bereits in nahezu allen Lebensbereichen den Einzug. Doch wie so oft steckt der Teufel im Detail. Entstehen durch KI-bedingte Automation tatsächlich mehr Jobs als vernichtet wird? Droht die Menschheit in Zukunft massenhafte Arbeitslosigkeit? Darf Technik die Menschen ersetzen, anstatt sie zu unterstützen? Wer haftet, wenn ein autonomes Auto einen Unfall verursacht? Darf eine unbemannte Maschine auf Menschen schießen? Welche ethischen Regeln müssen wir folgen? Was bedeutet Maschinenethik?

Mittw., 26.02.2020, 19:30-21:00 Uhr
Vortragender: B. Ege
Kursort: VHS Wiener Urania, 1010 Wien
Kurs-Nr.: 10452052


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WORKSHOP 2019

SEMANTISCHE DATENINTELLIGENZ IM EINSATZ

Semantic Events
B. Ege, Juni 20, 2019

Workshop zum Buchprojekt „Semantische Datenintelligenz im Einsatz“
Juni 3-5, 2019, Springer Schlössl, Wien, Österreich

Der Workshop zu unserem Buchprojekt hat vom 03. bis 05. Juni 2019 im Seminarhotel Springer Schlössl in Wien stattgefunden. Am Workshop haben sowohl die Mitautoren und die Herausgeber als auch mit Herrn Martin Börger ein Vertreter des Springer-Verlags teilgenommen, wodurch offene Fragen inhaltlicher sowie redaktioneller Natur geklärt werden konnten.

In Bezug auf den Inhalt wurden im Workshop die Kernaussagen der Beiträge diskutiert und damit für das Buch ein konsistenter Rahmen abgesteckt. Darüber hinaus fand ein reger und für alle Beteiligten anregender Austausch zum aktuellen Wissensstand in den Bereichen „Semantische Technologien/Semantic Web“ und „Künstliche Intelligenz“ statt.

Durch die Präsentation der geplanten Beiträge und deren Kernaussagen wurden für die Autoren die Zusammenhänge der Beiträge sichtbar, was den Bezug der Beiträge aufeinander ermöglicht. Dies wird durch die geplanten „Peer-to-Peer“-Reviews verstärkt. Auch wurde ein genauer Zeitplan bis zur Manuskriptabgabe erstellt. Nach Absprache mit den Autoren und dem Springer-Verlag während des Workshops hat unser Buch auch einen neuen Titel bekommen. nämlich Semantische Datenintelligenz im Einsatz. Ein Untertitel zum Buch ist auch nicht mehr vorgesehen. Die Sprache des Buchs ist Deutsch. Das Buch kommt voraussichtlich Oktober 2021 in den Markt (Springer-Verlag).




KÜNSTLICHE INTELLIGENZ - Vortragsreihe an der VHS Landstraße in Wien

Semantic Events
B. Ege, Dezember 30, 2018

Künstliche Intelligenz

Der Begriff Künstliche Intelligenz (KI) ist heutzutage in aller Munde. Doch, was genau steckt hinter diesem Begriff? Wie wird KI unser Leben verändern? Werden Menschen am Ende dieses Prozesses durch Maschinen ersetzt? Wer haftet, wenn eine Maschine Fehler macht? Wie funktionieren digitale Währungen? Müssen wir in Zukunft nur mehr mit digitalen Währungen zahlen? Können wir am Apparat bald nicht mehr unterscheiden, wer mit uns spricht: Ein Mensch oder doch eine Maschine? Welche Herausforderungen stehen uns dabei überhaupt bevor? Im Rahmen dieser Vortragsreihe sollen all diese Fragen aufgeklärt werden. Die Vorträge finden an vier verschiedenen Terminen von März bis Juni an der VHS Landstraße in Wien statt.

Gestern/Heute/Morgen

Durch Künstliche Intelligenz steht die Menschheit vor einem sehr wichtigen Wendepunkt. Das ist jedoch das Ergebnis eines langen und schwierigen Prozesses. Wie hat alles angefangen und sich im Laufe der Jahrzehnte weiterentwickelt? Wer waren die ersten KI-Pioniere? Was versteht man unter Turing-Test? Was steckt hinter KI-Technologien? Wie entsteht dieser "künstliche Gedanke"? Wird sich die ganze Erde bald in eine digitale Matrix umwandeln? Und vor allem; was erwartet uns morgen?

Die., 19.03.2019, 18:00-19:30 Uhr
Vortragender: B. Ege
Kursort: VHS Landstraße, 1030 Wien

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Buchprojekt
SEMANTISCHE DATENINTELLIGENZ IM EINSATZ

Semantic News
B. Ege, Juli 7, 2018 / Juni 15, 2019

Verlag: Springer Vieweg
Herausgeber: Adrian Paschke, Börteçin Ege
Erscheinung: Voraussichtlich im September 2021

Der sog. „KI-Winter“ ist nach langen Jahren endlich vorbei. Auch das Jahr 2017 stand wieder ganz im Zeichen der kognitiven Systeme. Während die Begriffe „Künstliche Intelligenz“ (KI) und „Machine Learning“ / „Deep Learning“ heutzutage fast jeder kennt, sind die Begriffe „Semantic Web“ und „semantische Systeme“ der Öffentlichkeit weithin unbekannt, obwohl auch diese Begriffe wichtige und zukunftsrelevante Projekte im Kontext „Künstliche Intelligenz“ bezeichnen. Wir sind mittlerweile an einem Punkt angelangt, an dem „semantische Systeme“ als effiziente wissensbasierte Systeme immer wichtiger werden und ihr Potential erkennen lassen, so dass das „Semantic Web“ und die semantischen Technologien definitiv zu der kommenden Generation der KI gehören und diese mitbestimmen werden.

Wie bereits das Buch Corporate Semantic Web – Wie semantische Anwendungen in Unternehmen Nutzen stiften (Ege et.al., Springer-Verlag, 2015) erfolgreich dargestellt hat, gibt es ein sehr großes Interesse an semantischen Technologien und deren Anwendungen. Bereits heute reichen diese Anwendungen semantischer Systeme von der semantischen Suche, über Knowledge Graphs und Chatbots bis zu Sprachanwendungen in der Medizin und auch bis in die Telekommunikation, die Verwaltung und die Robotik hinein. Die jüngsten Entwicklungen zeigen dabei folgenden Trend: Neben den klassischen Semantic Web Anwendungen, z.B. in Web-basierten Wissensgraphen und bei der semantischen Suche, beginnen semantische Systeme in den industriellen Anwendungen neuer Generation, in Industrie 4.0 und Arbeit 4.0, Fuß zu fassen, so dass gesagt werden kann, dass semantische Systeme spätestens mit der Einführung der Industrie 4.0 allgegenwärtig sein werden. Dies ist schon deshalb unumgänglich, weil ohne semantische Technologien die Interoperabilität unter Maschinen und insbesondere Roboter für eine intelligente Produktion und Zusammenarbeit nicht umsetzbar ist.

Semantische Technologien und deren Bausteine werden auch bei der Entwicklung von autonomen und selbstlernbaren Systemen eine Schlüsselrolle spielen. Unsere heutige Vorstellung von der Künstlichen Intelligenz beruht auf Algorithmen, deren Arbeitsweise nicht transparent ist. Das bedeutet, dass die erzielten Ergebnisse oft nicht nachvollziehbar, wenn auch richtig sind. Intelligente Systeme müssen jedoch in Zukunft in der Lage sein, nicht nur zu sagen, welche Lösung sie vorschlagen, sondern auch wie dazu gekommen sind (tell me why). Solche Systeme sind jedoch in absehbarer Zeit nur mit wissensbasierten Systemen auf der Grundlage von semantischen Technologien erreichbar. Unser neues Buch soll wiederum mit zahlreichen Anwendungsbeispielen aus der Industrie die sinnvolle Kombinationen von wissensbasierten bzw. semantischen Technologien mit den rein datenbasierten Verfahren zeigen und den Leser über diese illustrierenden Beispielen mit dem semantischen Ansatz vertraut machen. Zu unserem Buchprojekt tragen bereits zahlreiche renommierte Instituten aus Universitäten in Deutschland sowie hochspezialisierte Unternehmen und Global Player aus der Schweiz, Österreich und Deutschland bei.




Interview

A Conversation on AI and Data Science:
Semantics to Machine Learning

B. Ege, Januar 22, 2018

An Interview with Dr. Riza Berkan and Dr. Mehmet Süzen

BE: Dear Riza, Dear Mehmet you have been involved for a long time also with machine learning, neural networks and AI. Riza, you are also an expert on Semantic Web and semantic technologies. What do you think today about semantic technologies and other emerging technologies like machine learning?

RB: We are still at infancy in many fronts scientifically speaking. Creating cognitive and sentient computers is a very challenging problem suffering from vast unknowns in biological intelligence. It also suffers from the lack of defining the problem properly like, what is intelligence, awareness, or learning? When the words we use to define scientific problems are vague, it becomes a nightmare to work on them. Today, there is so much interest in these disciplines, which is a good thing, yet with the increased participation there is a chaos of terminology. In addition, large tech companies have started to exaggerate these technologies for their own agenda, sometimes creating hype around particular methods that suit them better. In conclusion, the state of AI technologies today (all included) is not farther than the 2nd mile in a 1,000 mile journey. Assuming that we are in the 3rd mile would be a gross optimism.

MS: We have seen an emergence of a new field, so called data science last years, which covers machine learning and semantic products. Originating from Industry 4.0 initiative by the German government. Technologies and products heavily based on machine learning are used daily by billions of people around the world. The impact is high. But such an incremental success was possible because of simultaneous progress in scalable computing, mass collection of data and interest from industrial investment. The core data science techniques have been actually existed many decades, such as parallel processing, neural networks and statistical learning.

BE: How will machine learning influence semantic technologies and other fields like financial industries?

RB: Machine learning is a logical step when examining biological intelligence, especially how human brain learns. The current machine learning methods are mainly data-driven, and their success depends on availability, completeness, suitability, and reliability of data. The core concept is having a computer to figure out information without explicitly coding for it. Therefore, methods implementing this core concept are quite forward looking and promising. However, the current approaches are rudimentary and ill-suited for a class of problems involving natural languages. Industrial (or commercial) success depends of the type of application and the nature of the problem. Can machine learning (ML) crack the code of stock markets? No. Because stock market data is incomplete in describing the entire dynamics of markets. But ML can learn the spending patterns of people in certain demographics, and produce a commercially viable outcome.

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Interview

Anmerkungen zur jetzigen und künftigen Rolle von Semantik

B. Ege, Juli 27, 2017

Ein Interview mit Prof. Dr. Ulrich Schade

BE: Sehr geehrter Herr Prof. Schade. Sie sind Mathematiker und Linguist. Sie beschäftigen sich intensiv auch mit semantischen Technologien. Sehen Sie die Zukunft in den semantischen Technologien, wenn es darum geht, nicht nur für Menschen, sondern auch für Maschinen ein verständliches und sicheres Web, also das „Semantic Web“, aufzubauen?

US: Sehr geehrter Herr Ege, semantische Technologien können dazu beitragen, dass das Web leistungsfähiger wird. Damit meine ich, dass für uns Menschen der Umgang mit dem Web einfacher wird und wir schneller gewünschte Ergebnisse erzielen können, also etwa bei einer Suche die Antwort erhalten, die wir benötigen. Das ist zunächst einmal unabhängig von „Verstehen“ und von Sicherheit.

BE: Sie glauben also nicht, dass die Maschinen uns irgendwann tadellos verstehen werden? Ich meine einen Supercomputer wie der HAL 9000 im Stanley Kubricks legendären Film 2001: A Space Odyssey.

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Marktstudie:
Welche Standards und Tools werden in Unternehmen eingesetzt?

Book Chapters
B. Ege, Februar 21, 2016

Auszug aus dem Buch Corporate Semantic Web*

Im Fokus dieses Beitrags Marktstudie: Welche Standards und Tools werden in Unternehmen eingesetzt? (B. Ege) stehen Semantic Web Projekte, die für den Einsatz in verschiedenen Bereichen entwickelt wurden. Der Beitrag wurde im Buch Corporate Semantic Web (Hrsg. B. Ege et al., Springer-Verlag, 2015) veröffentlicht. Die meisten der im Beitrag dargestellen Semantic Web Projekte sind bereits in der Produktion, d.h. reale Anwendungen mit echten Nutzern. Auf die Kundenanforderungen für jedes Projekt folgen dann auch die dazugehörigen technischen Lösungen bzw. die Architektur der Anwendungen und anschließend die bisherigen Erfahrungswerte der Firmen im Umgang mit verwendeten Semantic Web Standards und Tools. Gegen Ende des Beitrags erwartet den Leser die Ergebnisse einer Umfrage mit weiteren Tipps und Hinweisen, dann ein Ausblick und zum Schluss eine Liste von aktuellen Semantic Web Standards und Tools. Die Darstellung von insgesamt vier Semantic Web Projekten und die Ergebnisse einer Umfrage im Rahmen dieses Beitrags geben einen kleinen Einblick in die Welt der Hersteller von Semantic Web-Anwendungen. Die einzelne Beschreibungen der Kundenanforderungen in Projekten, die dazugehörigen technischen Umsetzungen wie die entwickelten Architekturen, verwendete Standards, und Tools, sowie konkrete Umsetzungshinweise erweitern den Horizont der Leser zusätzlich.

Einige Ergebnisse der Marktstudie

*Corporate Semantic Web - Wie semantische Anwendungen in Unternehmen Nutzen stiften, Hrsg. B. Ege et al., Kapitel 3: Marktstudie: Welche Standards und Tools werden in Unternehmen eingesetzt? (B.Ege), Springer-Verlag, Juni 2015.



Buchvorstellung - Corporate Semantic Web

Semantic Events
B. Ege, Februar 21, 2016

Freie Universität Berlin, Computer Science Department
Corporate Semantic Web Group
Königin-Luise-Str. 24/26, 14195 Berlin
30. März 2016, 18:15 Uhr

Corporate Semantic Web Was bedeutet das Corporate Semantic Web? Was bedeutet eine semantische Anwendung? Wie und womit wird es erstellt? Welche Standards und Tools werden eingesetzt? Und vor allem: Warum gibt es eigentlich kaum Literatur zu Corporate Semantic Web Anwendungen? Semantic Web ist keine Zukunftsmusik mehr, und dass es bereits solche Anwendungen gibt, wissen wir aus eigener Projekterfahrung. Zum einen gibt es bereits zahlreiche solcher Anwendungen; zum anderen suchen viele nach Hinweisen, Tipps und Tricks zur Entwicklung derselben. Aber trotz der hohen Aufmerksamkeit für Themen rund um das Semantic Web, trotz vieler Artikel und Bücher zu Grundlagen, Standards, Werkzeugen und Visionen, gibt es kaum Literatur, die Architekten, Projektleiter, Ontologie-Modellierer oder Entwickler semantischer Anwendungen bei ihrer Arbeit unterstützt. So war die Idee zum Buch Corporate Semantic Web geboren. Mit unserem Buch möchten wir den Blick weiten und auch semantische Anwendungen einbeziehen, die in Organisationen aller Art eingesetzt werden. Es geht also um reale Anwendungen für relevante Anwendungsfälle mit echten Anwendern. Vorgestellt werden Anwendungen aus verschiedenen Branchen wie Telekommunikation, Logistik, Energie, Medizin, Verlagswesen sowie eine Marktstudie. Die Teilnehmer erhalten somit einen umfassenden Überblick über die Einsatzbereiche des Semantic Web sowie konkrete Umsetzungshinweise für eigene Vorhaben. Im Rahmen des Meetups stellt Börteçin Ege sein Buchprojekt vor.




CORPORATE SEMANTIC WEB

Semantic Bücher
B. Ege, Juli 7, 2015

Herausgeber: B. Ege et al.
Umfang: 403 Seiten
Verlag: Springer Vieweg
Erscheinungstermin (Hardcover/eBook): Juni 2015
Corporate Semantic Web
„Warum gibt es eigentlich kaum Literatur zu semantischen Anwendungen, die in Unternehmen Nutzen stiften?“ Dass es bereits solche Anwendungen gibt, wissen wir aus eigener Projekterfahrung. Aber gerne hätten wir unsere Erfahrungen mit anderen ausgetauscht, die auch bereits erfolgreich semantische Anwendungen für und mit Unternehmen und deren Mitarbeitern und Kunden entwickelt haben. Als Moderatoren der XING-Arbeitsgruppen „Semantic Web“ (3500 Mitglieder) und „Ontologien in den Informationswissenschaften“ (1250 Mitglieder) streckten wir unsere Fühler aus: Das Feedback war enorm. Zum einen gibt es bereits zahlreiche solcher Anwendungen; zum anderen suchen viele nach Hinweisen, Tipps und Tricks zur Entwicklung derselben. Aber trotz der hohen Aufmerksamkeit für Themen rund um das Semantic Web, trotz vieler Artikel und Bücher zu Grundlagen, Standards, Werkzeugen und Visionen, gibt es kaum Literatur, die Architekten, Projektleiter, Ontologie-Modellierer oder Entwickler semantischer Anwendungen bei ihrer Arbeit unterstützt. So war die Idee zu unserem Buch „Corporate Semantic Web – Wie semantische Anwendungen in Unternehmen Nutzen stiften“ geboren.

Corporate Semantic Web – im engeren Sinne bedeutet dies Semantic Web Anwendungen, welche innerhalb eines Unternehmens verwendet werden. Mit unserem Buch möchten wir den Blick weiten und auch semantische Anwendungen einbeziehen, die in Organisationen aller Art – kommerziell und nicht kommerziell – eingesetzt werden, nicht nur von Mitarbeitern, sondern auch von Kunden oder Partnern. Es geht also um reale Anwendungen für relevante Anwendungsfälle mit echten Anwendern. Die Autoren, namhafte Experten aus Industrie und Wissenschaft, berichten über ihre Erfahrungen bei der Entwicklung solcher Anwendungen. Sie gehen auf Software-Architektur, Methodik, Linked Open Data Sets, Lizenzfragen und Technologieauswahl ein und präsentieren auch eine Marktstudie. Vorgestellt werden Anwendungen für die Branchen Telekommunikation, Logistik, verarbeitende Industrie, Energie, Medizin, Tourismus, Bibliotheks- und Verlagswesen sowie Kultur. Der Leser erhält so einen umfassenden Überblick über die Einsatzbereiche des Semantic Web sowie konkrete Umsetzungshinweise für eigene Vorhaben.




Battle Management Language (BML)

Semantic News
U. Schade und B. Ege, Juni 20, 2015

Führung von heterogenen Mehrrobotersystemen mittels Battle Management Language (BML)

Battle Management Language für Roboter
Foto: Fraunhofer FKIE

Ontologien finden nicht nur in Unternehmen, sondern auch in militärischen Bereichen Anwendungen. Ein gutes Beispiel dafür ist die Battle Management Language (BML) eine formale Sprache ohne Mehrdeutigkeiten, aber mit großer Ausdrucksstärke. BML wurde im Rahmen der NATO (vgl. Coalition Battle Management Language) entwickelt und von der Simulation Interoperability Standards Organization als Standard anerkannt. Die Sprache BML stützt sich ab auf das NATO-Datenmodell JC3IEDM, welches als Fachontologie für militärische Operationen angesehen werden kann und über welches die in BML verwendeten Terme (Wörter) in ihrer Bedeutung festgelegt sind. Das bringt viele Vorteile mit. Durch Verwendung von BML können bspw. in militärischen Bereichen alle Systeme (unbemannte Systeme, Simulationssysteme und Command & Control Systeme) die in BML formulierten Befehle und Meldungen inhaltlich „verstehen“ bzw. verarbeiten und nutzen. Außerdem kann BML in multinationalen Operationen als Lingua Franca zwischen den beteiligten Organisationen genutzt werden, um Interoperabilität zwischen verschiedenen Organisationen zu erhöhen.

Die derzeit wichtigste Anwendung der BML ist die Befehligung von simulierten Einheiten und unbemannten Systemen aus einem Command & Control System (C2-System) heraus. Dadurch lassen sich Simulationssysteme etwa in der Ausbildung von Offizieren nutzen, wobei die auszubildenden Offiziere ihre (simulierten) Truppen über ihr C2-System führen, ganz so wie sie auch reale Einheiten führen. Ein weitere Anwendung stellt die Befehligung von Mehrrobotersystemen mittels BML dar. Aus BML kann auch eine zivile Variante entwickelt werden, die sich für die Kommunikation in Einsätzen der zivilen Sicherheit eignet, um die Interoperabilität zwischen den beteiligten Organisationen (Polizei, Feuerwehr, THW, Militär, weitere NGOs) zu erhöhen und die Einbindung von den unterschiedlichen Führungs- und Logistiksystemen dieser Organisationen zu optimieren. Auf der Homepage von Fraunhofer FKIE können Sie über BML mehr erfahren und sich auch ein Video anschauen, wie BML-Befehle von Robotern umgesetzt werden. Das Video wurde 2013 auf dem Gelände der Bundeswehr in Hammelburg gedreht. Es zeigt, wie mit der Hilfe einer GUI Befehle in BML eingegeben werden können und wie diese von einem Team Unbemannter Systeme umgesetzt werden.



WORKSHOP 2015

CORPORATE SEMANTIC WEB

Semantic Events
B. Ege, Februar 02, 2015

Nachfolge-Workshop zum Buchprojekt „Corporate Semantic Web“
Juni 15-17, 2015, Schloss Dagstuhl (Leibniz-Zentrum für Informatik), Wadern, Saarland, Deutschland


Schloss Dagstuhl - Leibniz-Zentrum für Informatik
Foto: Schloss Dagstuhl - Leibniz-Zentrum für Informatik


Auch dieses Jahr findet ein Workshop zum Thema Corporate Semantic Web statt, welches ein Nachfolge-Workshop zum Buchprojekt Corporate Semantic Web ist. Unter den Teilnehmern befinden sich ein großer Teil der Mitautoren des Buchs Corporate Semantic Web, welches in Mai 2015 bei Springer-Verlag erscheinen wird. Der Workshop findet von 15 Juni bis 17 Juni 2015 im Schloss Dagstuhl (Leibniz-Zentrum für Informatik) in Wadern (Saarland) in Deutschland statt. Im Workshop sollen semantische Anwendungen besprochen werden, die bereits heute in Unternehmen Nutzen stiften. Ein weiteres Ziel des Workshops ist es, eine Community von Praktikern zu etablieren, die ihre Erfahrungen in der Entwicklung semantischer Anwendungen austauschen.

Dabei wird für vielfältige Themenstellungen Raum sein, z.B.: Die offizielle Dagstuhl-Webseite zum Workshop (2015)



Industrie 4.0

Semantic News
B. Ege, Juni 29, 2014

Die 4. industrielle Revolution steht bevor

Eine vierte Industrie Revolution steht der Welt bevor, zumindest auf lange Sicht. Die bevorstehende industrielle Revolution heißt Industrie 4.0. Mit der Industrie 4.0 werden neue Produktionsmethoden eingeführt, die bisher nicht möglich waren. Weltweit planen die größten Elektrokonzernen noch heute, ihre Produktionsmethoden Schritt für Schritt auf Industrie 4.0 umzustellen. Bei Industrie 4.0 handelt es sich um Intelligente Fabriken, die Produkte höchst autonom herstellen können. Um diesen Zweck zu erreichen, müssen jedoch vor allem die Produktionsmaschinen und deren Produkte untereinander vernetzt werden können. Das ist jedoch nur durch den Einsatz der semantischen Technologien erreichbar. Denn ohne semantische Interoperabilität der Maschinen ist eine intelligente Produktion nicht realiserbar. Man erwartet jedoch, dass die Realiserung solcher Systeme noch dauern wird. Vermutlich werden die ersten Industrie 4.0-Produkte erst in den 2020’er Jahren die Fließbänder verlassen.

Kernideen der Industrie 4.0 Quelle: 4. Endüstri Devrimi (Industry 4.0), Börteçin Ege, TÜBİTAK Bilim ve Teknik, S.26-29, Mai 2014



WORKSHOP 2014

CORPORATE SEMANTIC WEB

Semantic Events
B. Ege, Februar 07, 2014

Workshop zum Buchprojekt „Corporate Semantic Web“
Juni 25-27, 2014, Schloss Dagstuhl (Leibniz-Zentrum für Informatik), Wadern, Saarland, Deutschland


Schloss Dagstuhl - Leibniz-Zentrum für Informatik
Foto: Schloss Dagstuhl - Leibniz-Zentrum für Informatik


"Warum gibt es eigentlich kaum Literatur zu semantischen Anwendungen, die in Unternehmen Nutzen stiften?" Mit dieser Frage wurde das Buchprojekt Corporate Semantic Webbim November 2013 geboren. Denn trotz der hohen Aufmerksamkeit für Themen rund um Semantic Web, trotz vieler Artikel und Bücher zu Grundlagen, Standards, Werkzeugen und Visionen, gibt es kaum Literatur, die Architekten, Projektleiter, Ontologie-Modellierer oder Entwickler semantischer Anwendungen bei ihrer Arbeit unterstützt. Das Buch setzt an diesem Punkt an.

Um über ihre Beitragsschwerpunkte, den Stand der Technik im Bereich Semantic Web und ihre offenen Fragen bezüglich des Buchprojekts zu diskutieren und auszutauschen, treffen sich die Autoren und die Herausgeber vom 25. bis 27. Juni 2014 im Schloss Dagstuhl. Sie werden im Rahmen des Workshops dem Buch den inhaltlichen Schliff geben. Im Fokus dieses ersten Workshops stehen insbesondere die Vorstellung und inhaltliche Diskussion der Kernaussagen der Beiträge zum Buch. Damit soll sichergestellt werden, dass sie zueinander stimmig und passend sind. Außerdem sollen mögliche Verständnisfragen geklärt werden, um bspw. vermeintliche Widersprüche aufzudecken.

Weitere Themen zum Workshop Die offizielle Dagstuhl-Webseite zum Workshop (2014)