Auflistung nach Schlagwort "Ontologie"
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- KonferenzbeitragMobile semantische Dokumentation als Basis für KI-gestützte Beratungsdienste: Das GeoBox Buchungsjournal(INFORMATIK 2023 - Designing Futures: Zukünfte gestalten, 2023) Kadi, Ahmad; Martini, Daniel; Bernardi, Ansgar; Eberz-Eder, DanielKI-Systeme zur landwirtschaftlichen Beratung benötigen maschinenlesbare betriebsspezifische Informationen. Das GeoBox Buchungsjournal dokumentiert landwirtschaftliche Beobachtungen und Maßnahmen als formale Instanzen einer Aktivitäts-Ontologie mit Bezug zu etablierten V okabularien wie AGROVOC. Die Modellierungsprinzipien sichern maximale Flexibilität, Erweiterbarkeit, Austausch und maschinelle Verwertbarkeit der Daten. Der entstehende Wissensgraph wird exemplarisch im Chatbot für die Beratung zum Resistenzmanagement im Pflanzenschutz genutzt.
- KonferenzbeitragOn Modeling a Social Networking Service Description(Workshop Gemeinschaften in Neuen Medien 2011, 2011) Tietze, Katja; Schlegel, Thomas
- KonferenzbeitragOntologiebasierte Abhängigkeitsanalyse im Projektlastenheft(Automotive - Safety & Security 2017 - Sicherheit und Zuverlässigkeit für automobile Informationstechnik, 2017) Zichler, Konstantin; Helke, SteffenZu Beginn eines Projekts dokumentieren interdisziplinäre Domänen-Experten die Anforderungen an alle Lebensphasen eines Nutzfahrzeugs und die entsprechenden Realisierungskonzepte im Projektlastenheft. Die Kenntnis der Abhängigkeiten zwischen Anforderungen bietet den Vorteil, fehlerhafte Produktkonzepte bereits in der frühen Projektphase zu vermeiden. Bei der Durchführung von Abhängigkeitsanalysen besteht für die Experten der einzelnen Abteilungen die Schwierigkeit darin, von den dokumentierten Einzelbeiträgen auf domänenübergreifende Abhängigkeiten zwischen den Anforderungen zu schließen. Bisher werden diese Analysen für gewöhnlich manuell durchgeführt, da es dafür kaum Werkzeugunterstützung gibt. Wir stellen ein neuartiges Verfahren vor, bei dem das für die Abhängigkeitsanalyse erforderliche, fachspezifische Wissen zu einer gemeinsamen Wissensbasis in Form einer Ontologie aggregiert wird. Zusammen mit Axiomen, einem Reasoner und Werkzeugen aus dem Natural Language Processing wird eine automatisierte Abhängigkeitsanalyse im Projektlastenheft realisiert, mit der es möglich ist, bisher nicht berücksichtigte Abhängigkeiten zwischen Anforderungen zu identifizieren.
- ZeitschriftenartikelOntologiebasiertes Engineering kontextadaptiver Webanwendungen (Ontology-based Engineering of Context-adaptive Web Applications)(i-com: Vol. 4, No. 3, 2005) Kaltz, J. Wolfgang; Lohmann, Steffen; Lang, Eike; Hussein, Tim; Ziegler, JürgenAngesichts des zunehmenden Leistungsumfangs moderner Informations- und Kommunikationstechnologien und einer wachsenden Informationsflut in globalen Netzen werden Methoden und Mechanismen benötigt, die den Nutzern dem jeweiligen Nutzungskontext angepasste Informationen und Dienste liefern. In diesem Beitrag wird eine ontologiebasierte Methodik vorgestellt, die die Integration von Context Engineering-Mechanismen in den Entwicklungsprozess von Webanwendungen zum Ziel hat. Anschließend wird anhand einer Architektur für kontextadaptive Webanwendungen erläutert, wie sich durch diese Vorgehensweise Kontextanpassungen auf unterschiedlichen Ebenen bewirken lassen.
- KonferenzbeitragSemantische Integration und Wiederverwendung von Produktontologien für offene Marktplätze im Web(Workshop Gemeinschaften in Neuen Medien (GeNeMe) 2008, 2008) Knechtel, Martin; Schuster, Daniel
- KonferenzbeitragSIMLEARN – Ontologiegestützte Integration von Simulationsmodellen, Systemen für maschinelles Lernen und Planungsdaten(43. GIL-Jahrestagung, Resiliente Agri-Food-Systeme, 2023) Reinosch, Nils; Münzberg, Alexander; Martini, Daniel; Niehus, Alexander; Seuring, Liv; Troost, Christian; Kumar Srivastava, Rajiv; Berger, Thomas; Streck, Thilo; Bernardi, AnsgarMaschinelle Lernverfahren bieten gerade im Agrarbereich mit kaum kontrollierbaren, natürlichen Einflüssen und entsprechender Unsicherheit eine große Chance für betriebliche Entscheidungsunterstützung. Im Projekt SIMLEARN werden die für einen solchen Ansatz benötigten großen Mengen an aufgearbeiteten Trainingsdaten durch in Simulationsmodellen kodifiziertes Wissen mit fortschreitenden Erkenntnissen erlernter Modelle iterativ ergänzt. Durch vorhandene Simulationsmodelle werden umfangreiche synthetische Trainingsdatensätze erzeugt und für das initiale Training eines lernenden Systems verwendet. Das so initiierte lernende System wird durch im landwirtschaftlichen Betrieb erhobene Daten erweitert und an die individuelle betriebliche Situation angepasst. Im Ergebnis soll das trainierte System verbesserte, für den konkreten Betrieb adaptierte Vorhersagen liefern, für die umfangreiche Datenintegration werden dabei Ontologien erprobt. Ontologien bieten hier große Vorteile in der Datenabfrage durch die mehrdimensionale Struktur und logische Verknüpfungen. Für eine bessere Handhabung wird die standardisierte Mappingsprache R2RML verwendet, um die großen Mengen tabellarischer Daten in Ontologien zu überführen. SIMLEARN betrachtet exemplarisch betriebliche Entscheidungen im Getreideanbau auf operativer und taktischer Ebene mit Vorhersagen zu Ertrags-, Einkommens- und Umwelteffekten. Expertenwissen in Form von Faustzahlen und Planungswerten füllt lückenhafte Daten. In dieser Arbeit wird die entwickelte Ontologie vorgestellt.
- ZeitschriftenartikelUnternehmensarchitekturen mit Semantischen Technologien(HMD Praxis der Wirtschaftsinformatik: Vol. 51, No. 5, 2014) Ortmann, Jens; Diefenthaler, Philipp; Lautenbacher, Florian; Hess, Claudia; Chen, WillyWir präsentieren eine Lösung für das Business-IT-Alignment in Unternehmen, um eine solide Informationsbasis für fundierte und sichere Entscheidungen aufzubauen. Die Grundlage dazu findet sich in einer semantischen Unternehmensarchitektur, einem ganzheitlichen, formalen Modell der zentralen Artefakte eines Unternehmens und ihrer Beziehungen. Semantic Enterprise Architecture Management setzt semantische Technologien ein, um Unternehmensarchitekturen formal zu modellieren, vorhandene Datenquellen direkt darin zu integrieren und auf dieser Basis komplexe Analysen oder auch die automatisierte Planung von Veränderungen in IT-Landschaften zu unterstützen. Der Einsatz semantischer Technologien reduziert den Aufwand für den Aufbau einer Unternehmensarchitektur und gewährleistet gleichzeitig die Aktualität und Konsistenz der bereitgestellten Informationen. Die Formalisierung der Unternehmensarchitektur macht die dort vorliegenden Informationen auch für neuartige intelligente Werkzeuge nutzbar.AbstractWe present a solution to establish a solid basis of information for well-founded and reliable decisions in business-IT alignment. The basis is a semantic enterprise architecture, which is a holistic, formal model of the core artifacts of an enterprise and the relations among them. Semantic Enterprise Architecture Management uses semantic technologies to formally model enterprise architectures and to directly integrate existing data sources. This formal basis supports, among others, complex analyses and the automated planning of changes in the IT landscape. Using semantic technologies reduces the effort for building enterprise architectures and ensures that information is consistent and up-to-date. The formalization of an enterprise architecture also facilitates the use of novel, intelligent tools.
- KonferenzbeitragVom RESTful Webservice für Pflanzenschutzmittelregistrierungsdaten zur anwendungsunabhängigen Ontologie(43. GIL-Jahrestagung, Resiliente Agri-Food-Systeme, 2023) Albrecht, Katharina; Schneider, Kristoffer Janis; Martini, DanielBei der Ausbringung von Pflanzenschutzmitteln müssen Abstandsauflagen eingehalten werden. Allerdings müssen diese händisch ermittelt und berücksichtigt werden. Um den Landwirt dabei zu unterstützen, wurde im PAM-Projekt ein Entscheidungshilfesystem entwickelt. Ein Teil dieses Systems ist der Abstandsauflagendienst, den das KTBL bereitstellt. Für diesen Dienst wurde ein Prozess entwickelt, welcher die Pflanzenschutzmittelregistrierungsdaten aus einer REST-Schnittstelle ausliest, die ausgelesenen Informationen mit Hilfe eines RML-Mappings in eine Ontologie überführt und diese über einen SPARQL-Endpoint anwendungsunabhängig abrufbar macht.