Das BMBF-Forschungsprojekt Simplex4Learning ist gestartet. Unter der Leitung der Disy Informationssysteme GmbH will das Projektkonsortium einen Ansatz entwickeln, um bei der Analyse umweltbezogener Fragestellungen die Anwendung von KI-Algorithmen in der Breite in die praktische Anwendung zu bringen. Dabei sollen die heterogenen Datenbestände der Umweltbehörden mit KI-/Machine Learning-Methoden besser für intelligente Datenanalysen erschlossen werden. Mit den KI/ML-Methoden werden Datenbestände aus verschiedenen Quellen intelligent ausgewertet, fehlende Daten mit Vervollständigungsmethoden generieren, Umweltphänomene prognostizieren oder räumliche Verteilungen analysiert. „Viele Kunden können mangels praktikabler Werkzeuge nur mit großem Aufwand sowie viel mathematischem und softwaretechnischem Hintergrundwissen KI-Verfahren zur vertieften Analyse ihrer Daten nutzen. Hier wollen wir speziell mit Machine Learning neue Ansätze bieten“, sagt Dr. Andreas Abecker, Leiter Forschung und Innovation bei Disy.
Deshalb soll für die Disy-eigene Analysesoftware Cadenza, die in der öffentlichen Verwaltung auf zehntausenden Arbeitsplätzen im Einsatz ist, ein praxistauglicher Ansatz entwickelt werden. Die Idee ist nun, dass Anwendende aus disy Cadenza heraus über die bestehende Analyse-Erweiterung, die als Schnittstelle zu KI-Verfahren fungieren kann, Daten, Lern- und Analyseaufgaben senden. Diese wiederum kann auf trainierte KI-Modelle zugreifen, die in einem ML-Repository abgelegt sind. Für das Training der KI-Modelle wird im Projekt ein ML-Framework aufgebaut, welches die automatische Erstellung von ML-Modellen mit unterschiedlichen Algorithmen unterstützt.
Zum Projektkonsortium gehören neben Disy die Simplex4Data GmbH und die Hochschule für Technik und Wirtschaft Berlin. Als assoziierte Partner sind das Landesamt für Natur-, Umwelt- und Verbraucherschutz Nordrhein-Westfalen, die Landesanstalt für Umwelt Baden-Württemberg und der Landesbetrieb Forst Brandenburg eingebunden.