Data Science für Innovation

Die Forschungsgruppe »Data Science für Innovation« entwickelt digitale Werkzeuge für den Wissenstransfer und unterstützt damit die Innovationsfähigkeit von Industrie und Forschung. Dafür bauen die Forschenden eine umfangreiche Datengrundlage auf und entwickeln darauf basierend intelligente Anwendungen mittels Maschinellem Lernen und Netzwerkanalysen. Mit ihren Kompetenzen im Bereich Data Science und Künstlicher Intelligenz unterstützen sie andere Forschende und Unternehmen und können wesentlich zum erfolgreichen Wandel der wirtschaftlichen und gesellschaftlichen Strukturen beitragen.

Leistungsangebot

  • Algorithmen und Recommender Systems für das Matching von Akteuren und Inhalten aus Wissenschaft, Industrie, Politik und Gesellschaft
  • Agile Entwicklung von KI-Anwendungen für den Wissenstransfer
  • Regionale und thematische Analysen von Innovationsökosystemen  (z. B. anhand von Patenten, Publikationen, Webdaten)
  • Erstellung robuster KI- und Dateninfrastruktur (Datenbanken/Pipelines, APIs, Containerization/Docker, Dataengineering, ML- und DataOps)

  • Unter Verwendung von fortgeschrittener Data-Science-Methoden:
    • Maschinelles Lernen und Deep-Learning
    • Natural-Language-Processing und Sprachmodelle
    • Wissensgraphen und Ontologien
    • Entity-Recognition und Record-Linkage
    • Netzwerkanalyse und GraphML

News

 

News / 7.4.2022

Kick-Off Verbundprojekt »Wertschöpfungsradar«

Start des Forschungsprojekts zur systematischen Vorausschau zur Zukunft der Wertschöpfung

Das Forschungsprojekt »Wertschöpfungsradar« startete offiziell am 7. April 2022 nach Beginn der Projektlaufzeit Anfang Januar mit einer gemeinsamen Kick-Off-Veranstaltung aller Projektpartner. 

Weitere Veranstaltungen und News

Die Meldungen sind nach Aktualität geordnet. Der Filter ermöglicht Ihnen eine gezielte Eingrenzung des Zeitraums. Um aktuelle News dieser Gruppe zu lesen, können Sie mithilfe des Begriffs »Professionalisierung von Wissenstransferprozessen« zusätzlich danach suchen.

Industrie- und Forschungsprojekte

 

Connect & Collect: KI-gestützte Cloud für die interdisziplinäre vernetzte Forschung und Innovation für die Zukunftsarbeit

 

 

Märkte für den internationalen Technologietransfer – MarketsFITT

Wissenschaftliche Infothek zur Regionalen Transformation

In dieser wissenschaftlichen Infothek finden Sie gebündelte Informationen, wie Forschung zu einem erfolgreichen Strukturwandel beiträgt. Wir berichten über wissenschaftliche Modelle, Instrumente und Verfahren für regionale Transformationsprozesse und die daraus resultierende Politikberatung. Diese Seite wird regelmäßig aktualisiert. Wenn Sie Anmerkungen haben, wenden Sie sich gerne an die Redaktion.

 

Wissenschaftliche Infothek zur Regionalen Transformation

Abteilung Regionale Transformation und Innovationspolitik

Diese Forschungsgruppe gehört zum wissenschaftlichen Portfolio der Abteilung Regionale Transformation und Innovationspolitik.

Publikationen

Jahr
Year
Titel/Autor:in
Title/Author
Publikationstyp
Publication Type
2021 How to Find New Industry Partners for Public Research: A Classification Approach
Trela, Karl; Campbell, Yuri; Dornbusch, Friedrich; Pohle, Anna
Zeitschriftenaufsatz
Journal Article
2021 Ausgründungen aus der außeruniversitären Forschung: Gründungsdynamik und Erfolgsbedingungen im Ost-West-Vergleich
Kahl, Julian; Dornbusch, Friedrich; Pohle, Anna; Trela, Karl; Weiße, Marlen
Studie
Study
2021 Data-driven identification of idioms in song lyrics
Amin, Miriam; Fankhauser, Peter; Kupietz, Marc; Schneider, Roman
Konferenzbeitrag
Conference Paper
2021 Shallow Context Analysis for German Idiom Detection
Amin, Miriam; Fankhauser, Peter; Kupietz, Marc; Schneider, Roman
Vortrag
Presentation
2020 Too big to see: Exploring proxies of structure in a real large-scale university-industry cooperation network
Campbell, Yuri
Vortrag
Presentation
2020 A Survey on Approaches to Computational Humor Generation
Amin, Miriam; Burghardt, M.
Konferenzbeitrag
Conference Paper
Diese Liste ist ein Auszug aus der Publikationsplattform Fraunhofer-Publica

This list has been generated from the publication platform Fraunhofer-Publica

Team

 

Team der Forschungsgruppe

Wissenschaftliche
Hilfskräfte

  • Pier Achkar
  • Anna Rupp
  • Jonas Wolff
  • Marius Zetzsche