Forschung
Forschungsschwerpunkte und Projekte im Bereich Data Science & Digital Libraries
In der Forschungsgruppe Data Science & Digital Libraries werden Methoden und Techniken für die semantische Vernetzung von Daten, Informationen und Wissen entwickelt und in Technologien und Diensten für die verschiedenen Nutzergruppen der TIB implementiert.
Die Forschungsgruppe befasst sich insbesondere mit folgenden Themen:
- Semantische Technologien und Linked Data, Wissensrepräsentation und Wissensmanagement
- Digitalisierung von Gesellschaft, Wissenschaft und Wirtschaft, Data Spaces, Data Value Chains
- Big Data, Internet of Things, Daten-Integration für Industrie 4.0
- E-Science, Science Governance, Peer-Review, Open Access, Digital Libraries
Anwendungsdomänen sind Digitale Bibliotheken, Enterprise Data Integration, Industrie 4.0, Smart Cities sowie Digital Humanities.
Der umfangreiche und heterogene Datenbestand der TIB bietet vielfältige Anwendungs- und Transfermöglichkeiten für diese Forschungsvorhaben. Die Forschungsthemen weisen einen engen Bezug zu TIB-Dienstleistungen und -Produkten auf.
Projekte
- ERC Consolidator Grant ScienceGraph (Laufzeit 05/2019-04/2024)
- CoyPu - Cognitive Economy Intelligence Plattform für die Resilienz wirtschaftlicher Ökosysteme (Laufzeit 10/2021-09/2024)
- NFDI4DataScience National Research Data Infrastructure for Data Science and Artificial Intelligence (Laufzeit 10/2021-09/2026)
- NFDI4Ing – the National Research Data Infrastructure for Engineering Sciences
- CRC 1153 Process chain for the production of hybrid high-performance components through tailored forming
- CRC 1368: Oxygen-free production
- STREAM - Semantische Repräsentation, Vernetzung und Kuratierung von qualitätsgesicherten Materialdaten (Laufzeit 08/2019-07/2022)
Open Research Knowledge Graph
Die Forschungsgruppe entwickelt und betreibt den Dienst Open Research Knowledge Graph (ORKG). Mit dem ORKG adressieren wir zentrale Herausforderungen der Digitalisierung von Forschung, wie Publikationsflut, Reproduzierbarkeitskrise und mangelnder Peer-Review. Der ORKG ermöglicht die semantische, Maschienen- und Menschen-lesbare Beschreibung von Forschungsbeiträgen in einem Wissensgraph entsprechend den FAIR-Prinzipien. Im Ergebnis können leicht Übersichten über den Forschungsstand zu wichtigen Forshcungsproblem und umfassende, teils-automatisierte Auswerungen und Analysen über den Stand der Forschung realisiert werden.
Nachwuchsforschungsgruppen
Joint Lab Data Science & Open Knowledge
Die Erforschung der genannten Themen findet zum Teil im Rahmen des Joint Lab Data Science & Open Knowledge statt.
Das Joint Lab wird gemeinsam mit der Leibniz Universität Hannover (LUH), Fakultät für Elektrotechnik und Informatik sowie dem Forschungszentrum L3S der LUH etabliert.
