Fraunhofer IML und Justus-Liebig-Universität Gießen erforschen Grundlagen für einen ML-gestützten automatisierten Trendradar
Informationen über Trends in der Logistik und Mobilität nehmen in rasantem Tempo zu. Die manuelle Verarbeitung dieser unstrukturierteren Daten ist auf Grund hoher Kosten und einem enormen Zeitaufwand schwer umsetzbar. Im Projekt »TrendRadar« werden die Möglichkeiten des Text Mining mittels maschinellen Lernens (ML) untersucht, um somit unstrukturierte Daten auszuwerten und das gewonnene Wissen schließlich strukturiert bereitstellen zu können. Ziel ist es dabei die Möglichkeiten und Grenzen der (teil-) automatisierten Textverarbeitung zu erforschen.
Im Forschungsprojekt wird zunächst ein geeignetes Best-Practice-Vorgehen zur Attribuierung abgeleitet. Im weiteren Verlauf entsteht eine erste Rohfassung des Domänen-spezifischen Korpus zur Mobilität und Logistik. Auf Basis dessen wird ein semantisches Modell erstellt, welches inhaltliche Zusammenhänge zwischen Themen aus dem Umfeld von Mobilität und Logistik herstellen kann. Zum Einsatz kommen hierfür aktuelle Verfahren der künstlichen Intelligenz. Im Ergebnis steht ein Vormodell zur sprachlichen-semantischen Textverarbeitung, das mithilfe von Expertengesprächen und Fokusgruppen bezüglich seiner Eignung als semantisches Sprachmodell für die Wissensdomäne Logistik und Mobilität validiert wird.
Im Rahmen des Projekts werden erstmalig die Voraussetzungen für ein kontext-sensitives deutsches Sprachmodell für die Wissensdomäne der Logistik und der Mobilität untersucht. Gleichzeitig bildet es den Ausgangspunkt für weitere zukünftige Einsatzszenarien.
Seit Anfang Mai arbeiten Forscher des Fraunhofer IML – Center für Logistik und Mobilität zusammen mit der Justus-Liebig-Universität Gießen – AG Wirtschaftsgeographie an dem Projekt »TrendRadar« welches inhaltlich auf der Studie »Mobilität und Logistik in Hessen 2035« aufbaut.
Ein faszinierendes Projekt, dessen Ergebnisse mich als Mitautor des Zukunftsbildes „Mobilität und Logistik in Hessen 2035“ von Fraunhofer IML und HOLM GmbH besondes interessieren. Eine Frage, die womöglich wichtigste Frage, ist m.E. aber aktuell ausgeblendet: Wie gewinne ich eine zielführende Handlungsanleitung für die Zukunft von Mobilität und Logistik? Sind es Trends, Zukunftsbilder, Zukunftsszenarien oder schlichtweg der Maßnahmenkatalog, wie er im Appendix der Smart and Sustainable Mobility Strategy der EU Kommission im Kontext des Green Deal aufgelistet ist? Was ist Pflicht und was ist Kür? Wer ist der Adressat: Unternehmen oder Start-ups auf der einen Seite, oder Biosphäre und Zivilgesellschaft auf der anderen Seite? Beide Sphären folgen unterschiedlichen Rationalitäten mit unterschiedlichen, zum Teil divergierenden Interessen. Welche Relevanz haben bestimmte „Trends“, wenn das Ziel (max 1,5° C Erwärmung der Atmosphäre) definiert ist und die Maßnahmen jedenfalls in Teilen zwingend sind – unabhängig von bestimmten Trends? Welcher Trend ist zielführender: Vollautonomes Fahren von Pkw oder Emissionsfreiheit des Verkehrssektors (Klimaneutralität)? Die Frage hat für mich hohe Relevanz angesichts der knappen Güter Zeit und Geld. Die Antworten auf diese Fragen setzen den Rahmen für das semantische Sprachmodell der Wissensdomäne Logistik und Mobilität.