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TrendRadar

Dies ist die offizielle Seite des Projektes TrendRadar. Hier informieren wir Sie über Fortschritte zum laufenden Projekt.

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#artificalintelligence #future

Über TrendRadar

Ziel unseres Projektes „TrendRadar“ ist die Untersuchung auf Möglichkeiten der Implementierung von Verfahren des maschinellen Lernens zur Trendanalyse von Textdaten im Bereich der Logistik und Mobilität. Das Projekt ist in drei wesentliche Phasen aufgeteilt.

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Projektfortschritt

Miningphase

In der ersten Miningphase gilt es, themenspezifischen Rohtext aus verschiedensten heterogenen Datenquellen zu extrahieren. Dies beinhaltet zum einen die Aufbereitung der HOLM Studie „Logistik und Mobilität in Hessen 2035“ und die Sammlung weiterer Texte aus anderen Quellen, wie z. B. Fachzeitschriften, News, etc. Darüber hinaus wird das deutschsprachige Internet nach Mobilitäts- und Logistikthemen durchsucht und diese gesichert.

Cleaningphase

Der extrahierte Rohtext wird in der darauffolgenden Cleaningphase in eine maschinenverarbeitbare Form gebracht, bereinigt und für die weitere Verarbeitung vorbereitet. Auf Basis dieses aufbereiteten Textes wird anschließend ein dementsprechend themenbezogener Textkorpus zusammengestellt, welcher als Grundlage für den zu erstellenden Textklassifizierungsalgorithmus dient.

Modellierungsphase

In der abschließenden Modellierungsphase werden mit Hilfe von maschinellen Lernverfahren semantische Modelle entwickelt, welche in der Lage sein werden, inhaltliche Zusammenhänge zwischen Themen aus dem Umfeld von Mobilität und Logistik herzustellen. Das Ergebnis wird anschließend mithilfe von Expertengesprächen bezüglich seiner Eignung als semantisches Sprachmodell für die Wissensdomäne Logistik und Mobilität validiert.

Hintergrund

Informationen über Trends in der Logistik und Mobilität nehmen in rasantem Tempo zu. Dabei liegen diese meistens in Form von unstrukturierten Textdaten vor, welche nicht mit klassischen statistischen Analyseverfahren auswertbar sind. TrendRadar untersucht die Möglichkeit der Implementierung von Verfahren des maschinellen Lernens zur Analyse solcher Textdaten .

Vorgehen

Zunächst wird ein themenspezifischer Textkorpus für den Bereich Mobilität und Logistik erstellt, welcher als Grundlage für einen Textklassifizierungsalgorithmus zur Identifizierung von Texten aus diesem Themenfeldern dient. Aus diesen werden mit Hilfe von semantischen Modellen Informationen extrahiert und inhaltliche Zusammenhänge abgeleitet. Das Ergebnis wird anschließend mithilfe von Expertengesprächen bezüglich seiner Eignung als semantisches Sprachmodell für die Wissensdomäne Logistik und Mobilität validiert.

Im Rahmen des Projekts werden erstmalig die Voraussetzungen für ein kontext-sensitives deutsches Sprachmodell für die Wissensdomänen der Logistik und der Mobilität untersucht.

Beiträge und News

»TrendRadar« für die Logistik und Mobilität

Fraunhofer IML und Justus-Liebig-Universität Gießen erforschen Grundlagen für einen ML-gestützten...

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Partner

Fraunhofer IML

Fraunhofer IML

Kooperationspartner

Das Fraunhofer-Institut für Materialfluss und Logistik IML gilt als erste Adresse in der ganzheitlichen Logistikforschung und arbeitet auf allen Feldern der inner- und außerbetrieblichen Logistik. Im Sinne der Fraunhofer-Idee werden einerseits Problemlösungen zur unmittelbaren Nutzung für Unternehmen erarbeitet, andererseits wird aber auch Vorlaufforschung von zwei bis fünf Jahren, im Einzelfall darüber hinaus, geleistet. An dem 1981 gegründeten Institut arbeiten zurzeit 318 Wissenschaftler sowie 250 Doktoranden und Studierende, unterstützt durch Kollegen in Werkstätten, Labors und Servicebereichen

Justus-Liebig-Universität

Justus-Liebig-Universität

Kooperationspartner

Die 1607 gegründete Justus-Liebig-Universität Gießen (JLU) ist eine traditionsreiche Forschungsuniversität und die zweitgrößte Hochschule des Landes. Die JLU beschäftigt sich mit Strategien des regionalen Innovationsmanagements und Kooperationen im Innovationsprozess und der Wissenserzeugung. Mit einem ausgewiesen quantitativen Forschungsansatz werden unterschiedliche raumwirksame Problemstellungen bearbeitet. Dabei werden stets neueste methodische Ansätze aus anderen Disziplinen bezüglich ihres Potenzials bewertet, adaptiert und eingesetzt. Hierzu gehören auch die in diesem Projekt für den Einsatz vorgesehenen Verfahren der Computerlinguistik und des maschinellen Lernens, die bereits im Zusammenhang mit Patentanalysen grundlegend erforscht wurden.

HOLM GmbH

HOLM GmbH

Assoziierter Partner

Das House of Logistics & Mobility (HOLM) agiert als neutrale, branchenübergreifende und interdisziplinär arbeitende Plattform für Wirtschaft, Wissenschaft, Politik und Gesellschaft. Das HOLM versteht sich als „Institution for Collaboration“ und ist vom Land Hessen, der Stadt Frankfurt und der Gründungsinitiative Frankfurt HOLM e.V. im Januar 2009 gegründet worden.

Kontakt

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