Intelligent Information Systems
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We Derive Value from Data and Information
- Wie macht man Information nutzbar?
- Wie findet man neue Themen und Trends?
- Wie gewinnt man aus heterogenen/unstrukturierten Daten und Informationen Erkenntnisse?
- Wie macht man Daten auf eine natürliche Art verfügbar?
- Wie kann man mit Software Daten automatisiert verknüpfen?
Mit diesen und vielen weiteren Fragen beschäftigt sich die Forschungsgruppe Intelligent Information Systems (IIS) des InIT. Die oft negativ thematisierte Daten- und Informationsflut begreifen wir als Chance; mit den richtigen Mitteln können zur Such- und Analysezeit Daten und Informationen integriert und nutzbar gemacht werden.
Die Forschungsgruppe gibt die aus der angewandten Forschung und Entwicklung gewonnen Erkenntnisse an die Studierenden der Informatikstudiengänge in Modulen wie "Information Engineering 1 (Information Retrieval)", "Information Engineering 2 (Data Warehousing & Big Data)" und "Datenbanken" weiter. Die Forschungsgruppe engagiert sich auch international im Rahmen von Forschungsprojekten der EU-Rahmenprogramme. Mit unseren Kompetenzen tragen wir zum interdisziplinären Forschungsfeld "Data Science" bei.
Forschungsthemen
Die Forschungsgruppe Intelligent Information Systems erarbeitet Lösungen für eine sich wandelnde, datengetriebene Welt. Sie betreibt Forschung an der Schnittstelle zwischen Datenbanken (DB), Information Retrieval (IR), Data Engineering (DE), Natural Language Processing (NLP) und Machine Learning (ML).
Die Forschungsgruppe bedient zwei hauptsächliche Forschungslinien:
Big Data und Nano Data
Wir lösen herausfordernde Probleme auf Datenbeständen im Bereich von sehr klein (Nano Data) bis zu sehr gross (Big Data), wobei sich die Natur der Probleme beim Wechsel der Grössenordnungen drastisch ändert.
Aktuelle Forschung:
- Information Retrieval für Nano und Small Data
- Machine Learning für Queryoptimierung
- Künstliche Intelligenz für Datenintegration und -bereinigung
- Quntumdatenbanken und Quantum Machine Learning
Data Understanding
Auf dem Weg zu «intelligenten» Lösungen zu datengetriebenen Problemen müssen klassische Informationssysteme Daten auf einer neuen Ebene verarbeiten, und mithin interpretieren, um Information zu gewinnen. Sowohl strukturierte wie auch unstrukturierte Daten müssen nicht nur auf einer mechanisch, sondern vielmehr auf einer semantischen Ebene verarbeitet werden – zum Beispiel mittels Methoden des Natural Language Processings/Understandings. Ziel ist die Verknüpfung der Daten in Graphenstrukturen, oder ihre Bereitstellung mittels semantischer Suche.
Aktuelle Forschung:
- Natural Language Interfaces für Datenbanken
- Semantische Suche auf Entitäten
- Knowledge Graph Construction
- Question Answering auf Knowledge-Graphen
- Stream Analytics und Event Detection
- Information Retrieval Evaluation
Projekte
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Complexity 4.0
Das Projekt Complexity 4.0 adressiert das Management der Komplexität globaler Wertschöpfungssysteme (inkl. der Betrachtung der Rolle von Produkt- und Produktionsarchitekturen) im Kontext von Industrie 4.0. Im Rahmen des interdisziplinären Forschungsprojektes des ITEM-HSG und der ZHAW werden Methoden und Konzepte ...
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Quantified Self – Schnittstelle zwischen Lifestyle und Medizin
Ausgangslage Die preiswerten Sensoren in tragbaren Geräten und eine immer grössere Anzahl von Applikationen (Apps) zu den Themen Lifestyle, Wellness und Gesundheit machen es den Nutzerinnen und Nutzern dieser Produkte möglich, ihren Körper und ihr Verhalten selbst zu messen. Diese Selbstvermessung ist unter dem ...
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SAVE - Smart Alarms & Verified Events
False alarms are a major cost driver for owners of alarm systems. To remedy this problem, we develop a novel alarm verification service by leveraging the power of an alarm data warehouse. By analyzing live streams of alarms, comparing them with historic alarms and enriching them with information from open data, our ...
Publikationen
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Schmitt-Koopmann, Felix; Huang, Elaine M.; Hutter, Hans-Peter; Stadelmann, Thilo; Darvishy, Alireza,
2024.
MathNet : a data-centric approach for printed mathematical expression recognition.
IEEE Access.
12, S. 76963-76974.
Verfügbar unter: https://doi.org/10.1109/ACCESS.2024.3404834
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Gerber, Jonathan; Saxer, Jasmin S.; B. Kreiner, Bruno; Weiler, Andreas,
2024.
DIGILOG : towards a monitoring platform for digital transformation of European communities.
In:
Joint Proceedings of RCIS 2024 Workshops and Research Projects Track.
18th International Conference on Research Challenges in Information Science (RCIS), Guimarães, Portugal, 14-17 May 2024.
RWTH Aachen University.
Verfügbar unter: https://doi.org/10.21256/zhaw-30792
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Chen, Yaxuan; Vergara, Ana Fernandez; Hamilton, Angus; Stockinger, Kurt,
2024.
Digital public infrastructure for environmental sustainability.
United Nations Environment Programme.
ISBN 978-92-807-4157-5.
Verfügbar unter: https://doi.org/10.21256/zhaw-30874
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Appel, Jan; Weiler, Andreas,
2024.
XCrowd : a realistic crowd simulation tool for efficient movement management.
In:
Proceedings of the Workshops of the EDBT/ICDT 2024 Joint Conference co-located with the EDBT/ICDT 2024 Joint Conference.
6th International Workshop on Big Mobility Data Analytics (BMDA) during EDBT/ICDT Joint Conference, Paestum, Italy, 25 March - 28 March 2024.
Aachen:
RWTH Aachen University.
Verfügbar unter: https://doi.org/10.21256/zhaw-30720
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Smith, Ellery; Paloots, Rahel; Giagkos, Dimitris; Baudis, Michael; Stockinger, Kurt,
2024.
Data-driven information extraction and enrichment of molecular profiling data for cancer cell lines.
Bioinformatics Advances.
4(1), S. vbae045.
Verfügbar unter: https://doi.org/10.1093/bioadv/vbae045