CORNET KERMIT - Knowledge Extraction and Retrieval with Model-driven Information Technologies

Künstliche Intelligenz im Produktionsumfeld sinnvoll nutzen – wie das funktionieren kann, werden wir gemeinsam mit Partnern aus Industrie und Forschung im Projekt KERMIT herausfinden. Das ist ihre Chance mitzumachen.

Ausgangssituation

Globale Krisen, Fachkräftemangel und ein immer disruptiveres Wirtschaftsumfeld beschäftigen KMUs zunehmend. Ein Werkzeug, mit dem KMUs effizienter und resilienter werden können, ist ein robustes Wissensmanagement. Dabei stehen Unternehmen bei der Umsetzung vor verschiedenen Herausforderungen, insbesondere fehlenden Daten und fehlende Zeit zum Aufbau eines solchen Systems. Ein großer Datenschatz von KMUs besteht aus unstrukturierten Textdaten (z. B. handschriftliche Notizen), die bisher nicht effektiv genutzt werden können.

Einsatz künstlicher Intelligenz könnte helfen diese unstrukturierten Daten nutzbar zu machen, indem diese Daten digitalisiert und somit für KI „lesbar“ gemacht werden. Diesen Ansatz verfolgt das Projekt KERMIT.

Zielsetzung

Das Forschungsprojekt zielt darauf ab, eine Methodik zu entwickeln um automatisch strukturierte Wissensmodelle (KG) aus den vorhandenen unstrukturierten Textdaten zu generieren.

KMU sollen in Form von ersten Demonstratoren, eine solide Datenbasis und ein Wissensmodell erhalten, das effektiv in LLM-Anwendungen integriert werden kann.

Die Nutzung von LLMs ermöglicht KMU, Kunden-Support-Dokumentationen oder Wartungsdokumentationen effektiver zu verwenden.

Erwartete Ergebnisse

• Das Forschungsprojekt präsentiert Demonstratoren für die automatisierte Datenstrukturierung z.B. im Instandhaltungskontext von KMU.
• Die Dokumentation beinhaltet eine Potenzialanalyse und identifiziert Datenquellen in KMU.
• Geschäftsmodelle für die automatisierte Datenstrukturierung bei KMU werden detailliert in der Dokumentation beschrieben.
• Die Dokumentation behandelt auch Fragen der Verantwortlichkeit, Erklärbarkeit und Nachhaltigkeit im Kontext der automatisierten Datenstrukturierung.

Ihre Chance

• Know-how-Aufbau und Austausch mit deutschen und österreichischen Projektpartnern
• Umsetzung individueller Use Cases
• Mitgestaltung der Forschungsinhalte
• vorwettbewerbliche Gemeinschaftsforschung
• Grundlage für zukünftige Normen und Richtlinien