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Intelligente Materialien werden intelligenter: Wie die Entwicklung des semantischen Webs livMatS verbessert
Mein Projekt hat das Ziel, ein semantisches Web und Ontologien zu entwickeln, um Materialeigenschaften zu beschreiben und zu strukturieren. Im Gegensatz zum normalen Web organisiert das Semantic Web Daten so, dass Maschinen sie verstehen und nutzen können. Diese Organisation wird durch Ontologien erreicht, die als strukturierte Rahmenwerke die Konzepte eines Bereichs und ihre Beziehungen definieren. Man kann sich eine Ontologie wie eine detaillierte Karte vorstellen, die verschiedene Wissensgebiete kategorisiert und verbindet.
Im Kontext von livMatS könnten Ontologien Begriffe wie "Selbstreparatur", "Energiegewinnung" und "adaptives Verhalten" enthalten, zusammen mit Erklärungen, wie diese Begriffe miteinander verknüpft sind. Durch die Verwendung von Ontologien schaffen wir eine gut strukturierte und vernetzte Wissensbasis, die Maschinen hilft, Daten leichter zu verarbeiten und zu analysieren. Diese Fähigkeit ist wichtig für die Entwicklung der fortschrittlichen, intelligenten Materialsysteme, die livMatS anstrebt.
Projektergebnis
Ich habe KI-gestützte Tools entworfen und implementiert, die automatisch semantische Metadaten generieren, sodass Forscher experimentelle Daten und Simulationsdaten effizienter organisieren können. Ich habe domänenspezifische Ontologien in der Materialwissenschaft entwickelt und validiert, wodurch die Datenkonsistenz verbessert und die gemeinsame Nutzung und Wiederverwendung von Daten über mehrere Forschungsprojekte hinweg vereinfacht wurde. Pipelines für große Sprachmodelle (LLM) wurden in bestehende Forschungsabläufe integriert, wodurch der Zeitaufwand für manuelle Annotationen und die Erstellung von Metadaten erheblich reduziert und gleichzeitig eine hohe Datenqualität gewährleistet wurde. Um die semantische Korrektheit und die Einhaltung vordefinierter Standards sicherzustellen, habe ich Validierungsmechanismen auf Basis von RDF, OWL und SHACL implementiert. Darüber hinaus habe ich skalierbare Webanwendungen mit Django/FastAPI und PostgreSQL bereitgestellt, sodass die entwickelten Tools für interdisziplinäre Forschungsteams innerhalb der Projektpartner zugänglich sind.