KI-Einsatz in unstrukturierten Datensätzen im Fokus Fraunhofer IPK und Aparavi forschen gemeinsam

Von Martin Hensel 1 min Lesedauer

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Das Fraunhofer-Institut für Produktionsanlagen und Konstruktionstechnik (IPK) wird künftig gemeinsam mit Aparavi rund um den KI-Einsatz in unstrukturierten Datensätzen forschen.

Um den Einsatz von KI in Verbindung mit unstrukturierten Datensätzen geht es bei der Forschungskooperation von APARAVI und dem Fraunhofer IPK.(Bild:  Pete Linforth /  Pixabay)
Um den Einsatz von KI in Verbindung mit unstrukturierten Datensätzen geht es bei der Forschungskooperation von APARAVI und dem Fraunhofer IPK.
(Bild: Pete Linforth / Pixabay)

Aparavi ist auf Lösungen zur Verwaltung unstrukturierter Daten spezialisiert. Gemeinsam mit dem Fraunhofer IPK hat das Unternehmen nun ein Forschungsprojekt ins Leben gerufen: Im Zuge einer Metastudie sollen KI-Anwendungsszenarien rund um unstrukturierte Daten analysiert werden. Dazu wird KI im Model-based Systems Engineering (MBSE) untersucht. Erste Ergebnisse erwarten die Partner bereits für Mitte des Jahres. Auftakt der Zusammenarbeit war bereits im März.

Das Vorhaben soll den aktuellen Forschungsstand und die Anforderungen an KI evaluieren, um neue Perspektiven für den Umgang mit unstrukturierten Daten aufzuzeigen. Die als Ziel gesetzte Metastudie soll konkrete Anwendungsszenarien und deren Integration in MBSE-Projekte behandeln. Im Ergebnis sollen sowohl der aktuelle Stand der Technik als auch die „Pain Points“ der KI-Anwendung durch Industrie und Forschung dargestellt werden. Gleiches gilt für bestehende Herausforderungen.

Impulse für künftige Entwicklungen setzen

Zu diesem Zweck werden die Projektmitarbeiter sowohl bestehende Ansätze untersuchen als auch Branchenexperten befragten. Erste Ergebnisse sollen bereits im Sommer vorliegen. Aparavi und das Fraunhofer IPK planen die Veröffentlichung für September. Anschließend erfolgt die Publikation in Form einer wissenschaftlichen Studie.

Die Partner wollen mit dem Kooperationsprojekt einen Impuls für zukünftige Entwicklungen in der Datenverarbeitung und im MBSE setzen. Zudem sollen durch den hohen Anwendungsbezug wertvolle Perspektiven für den Umgang mit unstrukturierten Daten aufgezeigt werden.

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