Informationserschließung, Fusion heterogener Daten und Informationen

Die Welt der Zukunft ist zunehmend digitalisiert und vernetzt. Moderne Kommunikationstechnologien ermöglichen die Verbreitung von Daten und Informationen in (nahezu) Echtzeit. Die technologische Entwicklung in Bezug auf Sensoren und Plattformen, Datenbanken etc. sowie Netzwerktechnik und Speicherfähigkeit haben sich zudem in den vergangenen Jahren rasant entwickelt und auch Massendaten können heute technisch gesehen oft unkompliziert geteilt und verbreitet werden. Die Fusion heterogener Daten und Informationen ist nötig, um eine gebündelte, hochwertige Informationsgrundlage für nachfolgende Entscheidungen zu schaffen. Sie ermöglicht es oftmals auch erst, wertvolle Zusammenhänge in den umfangreichen Daten- und Informationsbeständen zu erkennen.

Am Fraunhofer IOSB entwickeln wir maschinell umsetzbare Modelle und Verfahren, die IT-Systeme und -Anwendungen in die Lage versetzen, dem Menschen in »kognitiver« Weise unterschiedliche Informationsbeiträge zu erschließen, zu formalisieren, zu kombinieren und bestmöglich für die Lösung einer konkreten Aufgabenstellung nutzbar zu machen.  

Anwendungsbereiche

Wir erarbeiten Werkzeuge zur IT-gestützten Fusion syntaktisch inkompatibler Daten und Informationen, auch unter Berücksichtigung der semantischen Interoperabilität und Einsetzbarkeit in Systemverbünden. Der Einsatz von Natural Language Processing (NLP)-Verfahren ermöglicht dabei auch die Erschließung unstrukturierter textueller Informationsanteile.

In den EU-Projekten MAGNETO und PREVISION erarbeiten wir Verfahren des Text- und Data-Mining zur Extraktion relevanter Informationen aus großen unstrukturierten Text- und Datensammlungen, um polizeiliche Ermittler*innen bei der Lösung von umfangreichen, komplexen Kriminalitätsfällen zu unterstützen.