Künstliche Intelligenz (KI) ist schon heute zentraler Bestandteil unseres Lebens. Dank ihr übernehmen schlaue Helfer*innen Arbeiten, die für Menschen mit viel Aufwand verbunden wären – zum Beispiel in der Medizin, der Wirtschaft oder der Industrie. Die Basis dafür bilden Unmengen von Daten. Sogenannte Wissensgraphen gehören dabei zu den bevorzugten Repräsentationsmechanismen, weil sie für Menschen und Maschinen nachvollziehbar sind und dafür sorgen, dass Informationen sinnvoll aufbereitet werden. Sie gelten als Schlüssel für eine Reihe von beliebten Technologien wie die Websuche oder digitale persönliche Assistenten. Allerdings weisen aktuelle Ansätze des maschinellen Lernens in Verbindung mit Wissensgraphen noch immer Unzulänglichkeiten auf, insbesondere mit Blick auf Skalierbarkeit, Konsistenz und Vollständigkeit. Ein weiteres Problem: Sie erfüllen den menschlichen Bedarf nach Verständlichkeit nicht. Wissenschaftler*innen der Universität Paderborn arbeiten im Rahmen eines großangelegten Forschungsprojekts jetzt daran, erklärbares maschinelles Lernen für großskalige Wissensgraphen möglich zu machen. An dem Vorhaben ENEXA* sind außerdem das National Centre for Scientific Research Demokritos in Griechenland, das European Union Satellite Centre in Spanien, die Universität Amsterdam, Niederlande, sowie die Unternehmen DATEV und webLyzard technology beteiligt. Die Forschung wird über einen Zeitraum von drei Jahren mit rund vier Millionen Euro im Horizon Europe-Programm der Europäischen Union gefördert.
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Recht & Steuern
Das Ende des Telemediengesetzes – Der Start des Digitale-Dienste-Gesetzes
Das Telemediengesetz (TMG) wird durch das Digitale-Dienste-Gesetz (DDG) abgelöst.
