Automatische Extraktion von Wissen aus großen Datenbanken

Kommerzielle Geräte und wissenschaftliche Instrumente liefern täglich immer größere Mengen von immer komplexeren Daten, die längst nicht mehr manuell analysiert werden können.  

Für diverse Steuerungsaufgaben wurden in der Vergangenheit umfangreiche Daten aus den betrieblichen Prozessen mehr oder minder manuell erfasst und in zielführenden Systemsteuerungen eingesetzt. Erfolgten in der Vergangenheit dazu manuelle Erhebungen in ausgeklügelten Stichproben, so werden heute die Informationen in automatischen Messsystemen kontinuierlich erfasst und in Datenbanken abgespeichert. Die Herausforderung dabei ist, dass diese Daten mit den heute existierenden Systemen in einem noch manuellen Auswertungsansatz kaum zeitnah und zielführend ausgewertet werden können. Dies gilt in besonderem Maße für heute schon absehbare Fragestellungen, die erst durch die neue Informationsdichte angegangen werden können.

Ziel des Projektes ist die (semi-)automatische Extraktion von Informationen aus den zunehmend größer werdenden, aus technischen Systemen gewonnenen Marktdaten des öffentlichen Personennahverkehrs. Dabei soll zunächst auf die Informationen abgestellt werden, deren Relevanz für den öffentlichen Personennahverkehr heute bekannt ist. Im beabsichtigten (semi-)automatischen Prozess soll die quantitative Ausprägung des Wissens aus den Marktdaten ermittelt werden.

Dieses Projekt wird gefördert aus Mitteln des Europäischen Fonds für regionale Entwicklung (EFRE).