„Eine-Million-Dollar-Challenge“ TigerGraph stellt Finalisten seines Graph-Wettbewerbs vor

Von Martin Hensel

Im Rahmen der „Eine-Million-Dollar-Challenge“ will TigerGraph die technischen Grenzen für Graph- und KI-Technologien erweitern. Nun wurden die Finalisten des im Februar gestarteten Innovationswettbewerbs vorgestellt.

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Die "Eine-Million-Dollar-Challenge" von TigerGraph nähert sich ihrem Ende.
Die "Eine-Million-Dollar-Challenge" von TigerGraph nähert sich ihrem Ende.
(Bild: Screenshot / TigerGraph)

Der Wettbewerb dreht sich um die Lösung aktueller Probleme durch den Einsatz von Graph- und Machine-Learning-Technologien. Insgesamt beteiligen sich mehr als 1.500 Teilnehmer aus über 100 Ländern an der Challenge. Das Bewertungskomitee besteht aus weltweit renommierten Experten für Graph-, KI- und Datenanalysetechnologien. Die Jury hat nun nach umfangreicher Prüfung der fast 150 qualifizierten Einsendungen die Beiträge mit dem höchsten Innovations- und Veränderungspotenzial ausgewählt.

„Schon früh hat TigerGraph das Potenzial von Graphtechnologien sowie deren tiefgreifende Auswirkungen auf die reale Welt erkannt und mit der Eine-Million-Dollar-Challenge diesen Anspruch auf die Probe gestellt. Die Teilnehmerzahlen und die Qualität der vorgestellten Projekte haben unsere Erwartungen mehr als übertroffen. Es wurde deutlich, dass hier die Zukunft ist — die eingereichten Projekte dokumentieren, wie Graphtechnologien die Welt buchstäblich verändern können“, erklärt Dr. Yu Xu, Gründer und CEO von TigerGraph.

Finalisten im Überblick

Die Beiträge der Finalisten decken ein breites Spektrum an unterschiedlichen Bereichen ab. So findet sich zum Beispiel mit „TigerGraph für UNO-Daten“ eine Erfassung von Informationen der UNO über Umwelt, Wirtschaft, Ernte-, Gesundheits- und Flüchtlingslage inklusive Darstellung als einheitliches Graph-Diagramm ebenso, wie die Crowdsourcing-Plattform „UAWelcome“. Sie ist graphenbasiert, entstand als Reaktion auf den Krieg in der Ukraine und soll Flüchtlinge mit Helfern zusammenbringen sowie den Einsatz verteilter Ressourcen optimieren.

Weitere Finalisten sind eine Faktenchecker-Lösung auf Basis von maschinellem Lernen und Graph-Technologien sowie „ShockNet“ zur Prognose schockartig auftretender Wirtschaftskrisen. Zudem wurden eine Graph-basierte Erkennung von Arzneimittelwechselwirkungen über Silico-Tests sowie eine Anti-Mafia-Analytics-Plattform ins Finale befördert. Letztere soll „Maulwürfe“ in der Polizei entdecken und verdächtige Finanztransaktionen erkennen.

Die Gewinner der „Graph for All Million Dollar Challenge“ werden im Rahmen des „Graph + AI Summits“ ausgezeichnet. Die virtuelle Veranstaltung findet von 24. bis 26. Mai statt.

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