Wissensrepräsentation und automatisches Schlussfolgern

Intelligente Systeme arbeiten wissensbasiert. Sie stützen sich auf formal definiertes  Wissen über den Anwendungsbereich, das mittels logischer Sprachen in maschinen-lesbaren Wissensbasen spezifiziert ist. Dies erlaubt zum einen den Einsatz verschiedener Inferenzmechanismen, um aus dem explizit gegebenen Wissen weiteres, implizites Wissen abzuleiten. Zum zweiten ist es dadurch möglich automatisch Widersprüche und Modellierungsfehler zu erkennen und den Benutzern so beim Aufbau von adäquaten Wissensbasen zu assistieren. 

Innerhalb des Instituts wird der Arbeitsbereich durch Juniorprof. Dr. Birte Glimm und Dr. Yevgeny Kazakov geleitet. Ein Schwerpunkt liegt in der Entwicklung von Algorithmen und Optimierungen für Tools zum automatischen Schlussfolgern. Diese werden in Tools wie ELK, Konclude oder HermiT zum automatischen Schlussfolgern in Ontologien implementiert. Auch Fragestellungen im Bereich von Anfragesprachen für Ontologien wie z.B. SPARQL gehören zu den aktiven Forschungsthemen. Mitglieder der Gruppe waren aktiv an der Standardisierung der Web Ontology Language OWL und des SPARQL 1.1 Standards durch das World Wide Web Consortium (W3C) beteiligt. 

Die Reasoner des Instituts sind sehr erfolgreich bei den OWL Reasoner Evaluation Competitions. In 2014 und 2015 gewannen die an der Uni Ulm entwickelten Reasoner ELK und Konclude alle sechs Kategorien. In 2013 und gewannen unsere Reasoner in 7 der 10 Kategorien. 

Kontakt

E-Mail: Birte.Glimm(at)uni-ulm.de
Telefon: +49 (0)731/50-24125
Telefax: +49 (0)731/50-24119

Postanschrift

Birte Glimm
Universität Ulm
Institut für Künstliche Intelligenz
D-89069 Ulm

Büro

James-Franck-Ring
Gebäude O27, 4. Niveau
Raum 448 

Publikationen in dem Gebiet der Wissensrepräsentation und des Schlussfolgerns

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Alle :: A, B, C, D, F, G, H, I, K, L, M, N, O, P, Q, R, S, T, U, V, W, Z
Alle :: Qi

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1.
pdf
Zhou, Zhangquan; Qi, Guilin; Glimm, Birte
Exploring Parallel Tractability of Ontology Materialization
Proceedings of the 22nd European Conference on Artificial Intelligence (ECAI 2016)
Herausgeber: IOS Press,
2016
Export als: BibTeX, XML

Studentische Abschlussarbeiten in dem Gebiet der Wissensrepräsentation und des Schlussfolgerns

Autor


Alle :: B, F, G, H, K, L, M, N, O, R, S, V, W
   

Präferenzen

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34.
default
Opitz, Michael
Query Engine für OWL 2 RL Datenbanken
Master Thesis
Ulm University,
2014
33.
default
Kapler, Gregor
Datengenerierung für Ontologien
Master Thesis
Ulm University,
2014
32.
default
Räuchle, Sören
Von Open Data zu Linked Open Data
Bachelor Thesis
Ulm University,
2014
31.
default
Boos, Alexander
Generierung von RDF Daten aus Excel Tabellen
Bachelor Thesis
Ulm University,
2014
30.
default
Wendt, Michael
Tweet4U, Benachrichtigung eines Benutzers unter partieller Beobachtbarkeit
Bachelor Thesis
Ulm University,
2013
29.
default
Löber, Alexandra
Evaluation verschiedener Anbieter von Texterkennungstechnologien für die Schwäbisch Hall Gruppe
Bachelor Thesis
Ulm University,
2013
28.
default
Mack, Dennis
Visualisierung hierarchischer Domänenmodelle
Master Thesis
Ulm University,
November 2012
27.
default
Langbein, Johannes
Konzeption und Implementierung eines lernenden, ontologie-basierten Erkenners von Entitäten und Relationen in natürlichsprachlichen Texten
Master Thesis
Ulm University,
Mai 2012
eingereicht
26.
default
Kochner, Andreas
Erzeugung gleichverteilter Lösungen für SAT-Probleme
Master Thesis
Ulm University,
2012
25.
default
Steigmiller, Andreas
Entwicklung und Optimierung eines parallelen, tableaubasierten Schlussfolgerungssystems für SROIQ
Master Thesis
Ulm University,
2011
Export als: BibTeX, XML