Einsatz von Methoden der Künstlichen Intelligenz bei der VLBI-Auswertung

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Ziel des Forschungsvorhabens ist die Beschleunigung des VLBI-Auswertevorganges durch den Einsatz eines Wissensbasierten Systems (WBS). Untersuchungen am MarkIII Data Analysis System haben gezeigt, daß sich die Auswertung durch Verwendung wissensbasierter Methoden weitgehend automatisieren läßt. Ein Teil der Auswertung konnte bereits durch eine Programmierung mit konventionellen Methoden erfolgreich beschleunigt werden. Allerdings wurden schon bei diesen sehr einfachen Aufgaben die Vorteile eines WBS für die Automatisierung der Auswertung deutlich. Es ist ein umfassendes Konzept für ein WBS zur Unterstützung der VLBI-Auswertungen erarbeitet worden, dessen Umsetzung zuerst eine Modellierung des zur Auswertung notwendigen Wissens erfordert. Hauptaufgabe im zweiten Teil des Forschungsvorhabens ist die Erstellung des WBS ausgehend von der erzeugten Wissensbasis. Es soll möglichst der gesamte Auswerteablauf abgedeckt werden. Zudem soll die Akzeptanz des WBS durch die Entwicklung einer komfortablen Benutzeroberfläche und einer Erklärungskomponente gewährleistet werden. Die angestrebte Verwendung als Lehrsystem erfordert die Entwicklung einer umfangreichen Lehrkomponente. Auch soll die Möglichkeit einer Kombination des WBS mit anderen Methoden der Künstlichen Intelligenz wie z.B. Neuronalen Netzen und Fuzzy-Logik überprüft werden.