Projektbeschreibung
Ein virtueller Assistent für Wissenschaftlerinnen und Wissenschaftler
Die KI-Technologie für virtuelle Assistenten ermöglicht die Beantwortung von Fragen, indem Ton in Text umgewandelt wird, sodass Informationen aus unterschiedlichen Quellen bezogen werden können. Bislang wurde diese Frage-Antwort-Technologie vor allem für Wetterberichtabfragen genutzt. Das EU-finanzierte Projekt QuAnGIS wird die theoretischen und rechnerischen Grundlagen für eine semantische, webbasierte Infrastruktur entwickeln. Ziel ist es, die Erhebung von geografischen Informationen und statistischen Daten zu ermöglichen. Gegenwärtig sind Wissenschaftlerinnen und Wissenschaftler noch gezwungen, ihre Fragen entsprechend den technischen Aspekten der jeweiligen Hilfsmittel umzuformulieren. Der Umgang mit neuen Hilfsmitteln ist zudem häufig schwer erlernbar. Eine weitere Schwierigkeit ist, dass Übersetzungen zu erheblichen Interoperabilitätsproblemen führen. Mithilfe von semantischen Abfragen wird das Projekt eine neue Theorie zu interrogativen Raumkonzepten entwickeln, um geoanalytische Fragen in eine maschinenlesbare Form zu bringen.
Ziel
"In the age of big data, geographic information has become a central means for data scientists of various disciplines to embed their analysis into a spatio-temporal context, from human mobility patterns and social inequality to the investigation of personal health. However, as the variety of data sources available on the Web increases, it becomes more and more impossible to comprehend and utilize all tools available to answer geo-analytical questions. The variety of formats and syntaxes required by Geographic Information System (GIS) toolboxes or statistical packages divides the research community into various tool expert groups. Hence, whenever a functionality is needed but not available in one tool, analysts are forced to reformulate their questions in terms of the technicalities of another tool. Furthermore, new tools are difficult to learn, and translations cause severe interoperability problems. Finally, this procedure does not scale with the increasing variety of analytic resources on the Web, preventing analysts from tapping its full potential, and making the promise of seamless big data analytics a mere distant dream. Consider, in contrast, how easy it is for a user of a digital smartphone assistant such as Amazon's Alexa to ask a question like ""What is the weather today?"" and get back an answer from the Web. It would mean a tremendous breakthrough in information science if analysts could similarly ask familiar questions in order to get the tools and data required to answer them. Unfortunately, analytic technology currently cannot handle such questions. To realize this vision, it is necessary to understand how analytic resources can be captured with the questions they answer. In this project, I will develop a novel theory of interrogative spatial concepts to turn geo-analytical questions into a machine-readable form using semantic queries. In this form, questions can directly be matched with the capacity of major analytic GIS tools and data on the Web."
Wissenschaftliches Gebiet (EuroSciVoc)
CORDIS klassifiziert Projekte mit EuroSciVoc, einer mehrsprachigen Taxonomie der Wissenschaftsbereiche, durch einen halbautomatischen Prozess, der auf Verfahren der Verarbeitung natürlicher Sprache beruht. Siehe: https://op.europa.eu/en/web/eu-vocabularies/euroscivoc.
CORDIS klassifiziert Projekte mit EuroSciVoc, einer mehrsprachigen Taxonomie der Wissenschaftsbereiche, durch einen halbautomatischen Prozess, der auf Verfahren der Verarbeitung natürlicher Sprache beruht. Siehe: https://op.europa.eu/en/web/eu-vocabularies/euroscivoc.
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Aufforderung zur Vorschlagseinreichung
(öffnet in neuem Fenster) ERC-2018-STG
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3584 CS Utrecht
Niederlande