Knowledge-Based Technology
Die Forschung im Bereich Knowledge-Based Technology (KBT) zielt auf die Auswertung und Anwendung aktueller und neuartiger wissensbasierter und datengetriebener Methoden zur Unterstützung der Prozesse in Management, Controlling und Anwendung complexer Software und somit auf die Verbesserung der Qualität von Software bezogen auf Verständlichkeit, Bedienbarkeit und Optimierung.
Aus Sicht des Bereiches Knowledge-Based Technology (KBT) am SCCH dient Software nicht bloß der Verarbeitung von Daten und Informationen, vielmehr ist sie als Produkt zu betrachten, das in der Lage ist, Wissen zu generieren, zu repräsentieren und zu verarbeiten.
Die Wichtigkeit wissensbasierter Technologien nimmt mit der Menge und Komplexität der vorhandenen Daten zu. Die Ausrichtung des Bereiches KBT ist in erster Linie eine mathematische und formale, und seine Forschungs- und Entwicklungsabteilung konzentriert sich auf die Kombination statistischer Methoden (wie maschinelles Lernen und kernelbasierte Techniken) und kognitiver Ansätze (wie fuzzy-logische regelbasierte Methoden und maschinelle Sprachverarbeitung) aus dem Gebiet der Computational Intelligence mit dem Ziel, Modellierungs-, Optimierungs- und Vorhersage-Probleme in der Industrie zu lösen.
Der Bereich KBT ist in zwei Schwerpunkte unterteilt:
Machine Vision bleibt eine der wichtigsten Schlüsseltechnologien für Produktivität, Innovation, Qualität und Kosteneffizienz in verschiedenen Industriezweigen. Insbesondere hat sich der Schwerpunkt
Knowledge-Based Vision Systems for Industrial Applications (KVS) zum Ziel gesetzt, wissensbasierten Technologien zur Lösung von Problemen im Bereich Machine Vision, die mit Texturanalyse und Objekterkennung zu tun haben, zum Durchbruch zu verhelfen.
Für die automatisierte und intelligente Datenanalyse beschäftigt sich der Schwerpunkt
Data Analysis Systems (DAS) mit neuen Lösungen zu Optimierung, Vorhersage und Knowledge Discovery für das Verständnis von höher angesiedelten Prozessen in den Bereichen Verfahrenstechnik, Produktion, Maschinenbau und Umwelttechnologien.