Freiräume dank Künstlicher Intelligenz

Wir – Dr.-Ing. Hardy Köke und Dr.-Ing. Lennart Weiß – sind die Gründer der KLEOS GmbH und befassen uns seit 2018 mit unserem Projekt KLEOS.AI. Als Wissenschaftler sind wir allzu oft durch den Schmerz gegangen, aufwendig für einen Antrag zu recherchieren, der dann nach mehreren Monaten Arbeit nicht bewilligt worden ist. Damit sind wir jedoch in guter Gesellschaft, denn bei der EU-Initiative Horizon2020 werden etwa 87 % aller Anträge abgelehnt. Diese Zeit und die dafür aufgewendeten Steuermittel können besser eingesetzt werden (https://www.kleos.ai/blog/2018-01-our-mission-at-kleos.html). Der Forschung Zeit zurückzugeben für ihre eigentlich wertschöpfende Aufgabe – Forschungsergebnisse generieren – ist das, was uns antreibt. Unser Lösungsansatz dafür ist „Finden statt Suchen“. Zeitraubende Recherchearbeit können Maschinen für uns erledigen. Mit KLEOS.AI bringen wir ihnen bei, wie das geht.

ODYSSAI Literature ist eine Suchmaschine für wissenschaftliche Literatur. Sie funktioniert durch die Eingabe eines Kurztextes – dem sogenannten Abstract. Die Anwendung von Algorithmen künstlicher Intelligenz ermöglicht uns, die Bedeutung bzw. den semantischen Inhalt der Eingabe zu extrahieren und zuzuordnen. Über diese Zuordnung identifizieren wir inhaltlich ähnliche wissenschaftliche Publikationen. Die Treffer mit hoher Ähnlichkeit geben wir dann als Suchergebnisse an unsere Nutzer zurück.
Die Herausforderung liegt einerseits in der schnellen Verarbeitung großer Datenmengen und andererseits in der Entscheidung, welche Algorithmen künstlicher Intelligenz zum Einsatz kommen. Es existieren einige mächtige Algorithmen zum sogenannten Natural Language Processing. Es genügt jedoch nicht, diese stumpf auf Texte loszulassen. Planvoller und zielgerichteter Einsatz ist das Mittel der Wahl.

Unsere Sprache, egal ob gesprochen oder geschrieben, unterliegt Regeln. Jeder kennt noch die Regel Subjekt, Prädikat, Objekt. Diese bestimmt die Sprachtypologie, also die Reihenfolge, in der Wörter im Normalfall erscheinen. Bei Sprache oder Text handelt es sich also um geordnete Daten z. B. innerhalb eines Satzes. Mehrere Sätze bilden geordnete Daten innerhalb eines Absatzes. Mehrere Absätze bilden geordnete Daten innerhalb eines Aufsatzes. Diese Logik lässt sich beliebig fortsetzen.
Algorithmen künstlicher Intelligenz dienen nun als Schnittstelle, um aus dieser Ordnung ein mathematisches zahlenbasiertes Abbild zu erschaffen. Die mathematische Darstellung erlaubt es uns, Zusammenhänge zu erkennen. Aus Zusammenhängen zwischen einzelnen Satzteilen, Sätzen oder Textabschnitten leiten wir sogenannten Kontext ab.
Dieser Kontext ist es, der unseren Algorithmen hilft, Wörter inhaltlich eindeutig zu verstehen. Wörter wie beispielsweise Läufer haben mehrere Bedeutungen, je nachdem in welchem Kontext sie verwendet werden. Man braucht also Kontext um zu unterscheiden, ob mit dem Wort Läufer der Teppich, die Schachfigur oder der laufende Sportler gemeint ist.

Die Textverarbeitung, wie wir sie betreiben, ist nicht nur auf wissenschaftliche Publikationen beschränkt. Wir arbeiten daran, technische Berichte von EU-Projekten oder Patente zu analysieren und diese in den Kontext wissenschaftlicher Publikationen zu stellen. Ziel ist dabei, die führenden Expert*innen und Einrichtungen verschiedener Fachgebiete ausfindig zu machen.
An diesem Punkt angekommen fehlt nur noch die automatische Analyse von Ausschreibungen, um unsere Vision einer Fördermittelplattform zu realisieren. Mit dieser Plattform bekommen Wissenschaftler*innen in Forschung und Entwicklung ein Werkzeug an die Hand, welches alle notwendigen Informationen für einen herausragenden Fördermittelantrag bereithält:

1. relevante Literatur zum Stand der Technik und der Forschung,
2. relevante Patente zur Beschreibung der Verwertungsperspektive,
3. relevante Projektberichte zur Darstellung der Anschlussfähigkeit an bereits bestehende Projektförderung,
4. die Identifikation von Fachexpert*innen für die Bildung des besten Projektkonsortiums
5. und letztlich einen Vorschlag für die geeignete Ausschreibung, um den Antrag zu platzieren.

In diesen Tagen bereiten wir den Start unserer Suchmaschine ODYSSAI Literature vor. Ab Mai laden wir Student*innen und Wissenschaftler*innen aller Fachrichtungen dazu ein, unsere Suchmaschine auf Herz und Nieren zu testen. Dafür verteilen wir kostenfreie Testzugänge.

Die nächsten Schritte in unserer Planung für 2020 sind einerseits die Erweiterung der Suchmaschine um Patente und andererseits die Entwicklung der Expertensuche.

Dr.-Ing. Hardy Köke und Dr.-Ing. Lennart Weiß