Willkommen zum 30. AIK-Symposium

Semantik in Big Data
Karlsruhe, 31. Oktober 2014

Big Data ist angesichts der immer weiter steigenden Verfügbarkeit großer Datenmengen ein zentraler Begriff in der IT-Landschaft geworden. Während es im Big Data-Kontext häufig primär um das Datenvolumen geht, möchten wir mit dem Thema des 30. AIK-Symposiums die Semantik in Big Data weiter beleuchten. Um Big Data für den Endnutzer umfassend nutzbar zu machen ist die Datendynamik und Verarbeitungsgeschwindigkeit (Velocity) und besonders die Vielfalt von Datenformaten und -quellen (Variety) entscheidend. Semantische Technologien ermöglichen hierbei die Integration und inhaltliche Auswertung dieser großen, heterogenen Datenmengen.

Wir laden Sie herzlich zum 30. AIK-Symposium ein und freuen uns, die folgenden Gäste als Vortragende begrüßen zu können:

Dr. Achim Rettinger

Achim Rettinger ist als KIT-Nachwuchsgruppenleiter am Institut AIFB tätig. Er promovierte an der Technischen Universität München, arbeitet an nationalen und Europäischen Forschungsprojekten und war an der Universität in Osaka (Japan), Alberta (Kanada) und Georgia (USA) tätig.

Auf dem 30. AIK-Symposium referiert Dr. Achim Rettinger über den Einfluss der Struktur von Daten und zugehöriger Metadaten auf die Big-Data-Dimensionen „Volume“ und „Velocity“. Er beschäftigt sich als Nachwuchsgruppenleiter mit wissenszentrierten und lernfähigen Datenanalyseverfahren. Dies umfasst graphbasierte Datenrepräsentationen und Methoden, die sich mit zunehmenden Datenmengen kontinuierlich verbessern.

Stefan Geißler

Stefan Geißler studierte Linguistik und Informatik an der Universität Erlangen-Nürnberg und verbrachte einen Gastaufenthalt an der Carnegie-Mellon Universität in Pittsburgh. Nach seinem Universitätsabschluss war er mehrere Jahre am Wissenschaftlichen Zentrum der IBM in Heidelberg tätig und arbeitete hier u.a. am Verbundprojekt „Verbmobil“ mit. Im Jahre 2000 gründete Stefan Geißler die TEMIS SA mit Kollegen aus der IBM. Er ist seither Geschäftsführer der TEMIS Deutschland GmbH in Heidelberg und Chief Innovation Officer der TEMIS SA.

TEMIS entwickelt Software-Lösungen zur Analyse großer Textmengen wie sie heute in unterschiedlichen Bereichen im Unternehmen anfallen: Interne Dokumente, Wissenschaftliche Publikationen oder Soziale Medien enthalten wertvolle Informationen, stellen aber schon allein aufgrund der rasch anwachsenden Datenmengen jeden Analyseansatz vor große Herausforderungen. Gefragt sind hier skalierbare Lösungen, die die nötigen Analysen auch in Big Data Kontexten erlauben. Herr Geißler wird im Rahmen seines Vortrages auf dem 30. AIK-Symposium die Software Luxid vorstellen, die für derartige Einsatzzwecke entwickelt wurde. Anwendungsbeispiele aus der Praxis vermitteln einen Überblick über derzeitige Projekte im Bereich Text Mining und Big Data.

Dr. Sebastian Blohm

Sebastian Blohm promovierte 2010 bei Professor Studer über Informationsextraktion aus dem Worldwide Web. Seitdem entwickelt und forscht er bei Microsoft an Systemen zum maschinellen Lernen zur Erkennung relevanter Dokumente und Nachrichten. Er arbeitete zunächst am Search Technology Center in München und nun im Forschungslabor in Cambridge, England.

Dr. Sebastian Blohm forscht und entwickelt an Machine Learning zur personalisierten Auswahl relevanter Dokumente und Nachrichten in Microsoft Office. Dabei kommen dynamische Cluster zum Einsatz, die Muster in Terabytes von Logs finden. Sein Vortrag gibt Beispiele für den Einsatz von Big Data, damit Web-Applikationen von ihren Nutzern lernen können. Er diskutiert Herausforderungen, die es zu meistern gilt, um von Nutzerverhalten auf Relevanz von Inhalten zu schließen und stellt Big Data Machine Learning Tools vor.

Dr. Peter Haase

Peter Haase war in den Jahren 2003 bis 2009 am Institut AIFB der Universität Karlsruhe, wo er 2006 in der Gruppe von Professor Studer promovierte. Von 2009 bis 2014 leitete er bei der fluid Operations AG die Forschung und Entwicklung. Im Oktober 2014 gründete Peter Haase die metaphacts GmbH.

Seine Interessen und Expertise umfassen semantische Technologien, Linked Data, Ontologien und Cloud Computing. In seinem Vortrag wird er die Information Workbench, eine Plattform für semantisches Datenmanagement, präsentieren und Forschungsprojekte sowie Anwendungsszenarien in diesem Zusammenhang näher vorstellen.

Prof. Dr. Volker Tresp

Volker Tresp studierte Physik an der Universität Göttingen, setzte sein Studium im Anschluss an der Yale Universität fort und erwarb dort den M.Sc., M.Phil. und 1989 den Ph.D. Seit 1990 ist er bei der Siemens AG als leitender Wissenschaftler für verschiedene Forschungsteams im Bereich „Maschinelles Lernen“ verantwortlich, mit erfolgreichen Anwendungen in der Stahlverarbeitung, der Medizinischen Entscheidungsunterstützung und der Chip Fertigung. Aus seinen Arbeiten entstanden über 50 Patente und er ist einer der „Siemens Erfinder des Jahres“. Er ist Autor von weit über 100 Publikationen. Sein Schwerpunkt in den letzten Jahren ist Maschinelles Lernen in vernetzten Systemen mit Anwendungen in der Modellierung von Wissensgraphen, Klinischen Entscheidungsprozessen und Sensornetzen. Er ist einer der Siemens Key-Experts zu Big Data und ist Projektleiter im Siemens Campus „Automatisierung und Digitalisierung“. Er leitet eines der ersten BMWi Projekte zu Big Data mit dem Ziel der Realisierung von „Precision Medicine“ basierend auf der Analyse großer klinischen Datenmengen. Seit 2011 lehrt Volker Tresp als Professor für Informatik in der Lehr- und Forschungseinheit für Datenbanksysteme an der LMU.

Mit DBpedia, Yago, Freebase und dem Google Knowledge Graphen stehen industriellen Anwendungen zum ersten Mal umfangreiche allgemeine Wissensbasen zur Verfügung und verschiedene Forschungsgruppen entwickeln unterschiedlichste Lösungen. In seiner Präsentation diskutiert Herr Tresp, wie Wissensgraphen Maschinelles Lernen unterstützen können und vice versa. Er diskutiert Anwendungen zur Nutzbarmachung großer klinischer Datenrepositorys und jüngste Arbeiten von Google Research zum automischen Füllen des Googles Knowledge Graphen.

Willkommen zum 30. AIK-Symposium

Semantik in BigData

Das Symposium findet statt am

Freitag, 31. Oktober 2014

im

Renaissance Karlsruhe Hotel

Mendelssohnplatz
76131 Karlsruhe
Tel.: (+49) 721-37170

Eine detaillierte Anfahrtsskizze finden sie hier

Das Programm des 30. AIK-Symposiums:

10:00 – 12:00 Uhr
Treffen der Lehrbeauftragten und Honorarprofessoren des Instituts AIFB

13:00 – 14:00 Uhr
Mitgliederversammlung AIK e.V.

14:15 – 14:30 Uhr
Eröffnung und Begrüßung

14:30 – 15:00 Uhr
Semantik in Big Data. Cross-linguale und cross-modale Medienanalyse in Echtzeit
Dr. Achim Rettinger
Institut AIFB, Karlsruher Institut für Technologie

15:00 – 15:30 Uhr
Semantische Anreicherung und Linking von Pressetexten – eine Luxid Fallstudie
Stefan Geißler
TEMIS Deutschland GmbH

15:30 – 16:15 Uhr
Kaffeepause

16:15 – 16:45 Uhr
Welchen Teil von Klick hast du nicht verstanden? – Personalisierung, Big Data und die Bedeutung von Mausklicks
Dr. Sebastian Blohm
Microsoft, Cambridge, GB

16:45 – 17:15 Uhr
Maschinelles Lernen mit Semantischen Graphen: eine neue Perspektive für Big Data
Prof. Dr. Volker Tresp
Siemens, Corporate Technology und Ludwig-Maximilians-Universität, Institut für Informatik

17:15 – 17:45 Uhr
Mit semantischen Technologien von Big Data zu Smart Data
Dr. Peter Haase
metaphacts GmbH

17:45 – 18:15 Uhr
Preisverleihung

ab 18:30 Uhr
Abendessen