Wissensbasierte Informationsverarbeitung in verteilten, komplexen Anwendungsdomänen mit Hilfe dezentraler Systemarchitekturen und verteilter Wissensmodelle

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Viele relevante Anwendungsdomänen moderner Informationstechnologie zeichnen sich durch ihr Verteiltheit sowie die Komplexität des zu berücksichtigenden Domänenwissens aus. Beispiele sind e-Science Anwendungen etwa im Bereich der Bioinformatik oder des Grid Computing, organisationsübergreifendes Wissensmanagement sowie der Bereich des e-Learnings. In diesen Anwendungen finden sich eine Reihe grundlegender Probleme der Informatik, insbesondere das Problem von Verteiltheit und Autonomie, sowie der Umgang mit heterogenen Repräsentationen. Ziel dieses Projektes ist es, die Verarbeitung von Wissen und Informationen in solchen verteilten, wissensintensiven Anwendungsbereichen zu unterstützen. Erreicht werden soll dies durch die Kombination von dezentralen Systemarchitekturen (insbesondere P2P Netzwerke) mit Methoden der verteilten Wissensverarbeitung aus dem Bereich des Semantic Web. In diesem Vorhaben sollen zum einen Techniken der Wissensverarbeitung verwendet werden, um effektiveren Datenaustausch in P2P Systemen zu ermöglichen. Hierzu soll ausgehend von existierenden Ansätzen die Verwendung von Ontologien als Grundlage für Netzwerktopologie sowie der Weiterleitung und Bearbeitung von Anfragen untersucht werden. Zum anderen sollen dezentrale Architekturen helfen, Wissensverarbeitung skalierbarer und robuster zu gestalten. Hierzu sollen, ausgehend von bestehenden Technologien Methoden zur dezentrale Speicherung und Verarbeitung semantischer Modelle im großen Maßstab untersucht werden. Ein wesentlicher Aspekt ist hierbei eine experimentelle Evaluation entwickelter Ansätze sowie Fallstudien zur verteilten Bereitstellung von Informationen aus wissenschaftlichen Fachbibliotheken sowie zur Verbesserung des Zugriffs auf Umweltdaten im Kontext des German Environmental Information Networks GEIN.