Data Science für Innovation

Die Forschungsgruppe Data Science für Innovation entwickelt digitale Werkzeuge für den Wissenstransfer und stärkt damit die Innovationsfähigkeit von Industrie und Forschung. Die Basis dafür bildet eine umfangreiche Datengrundlage, die durch intelligente Anwendungen wie Algorithmen, Recommender Systems und Wissensgraphen erschlossen wird. Die Forschenden nutzen fortgeschrittene Data-Science-Methoden wie Natural Language Processing, Large Language Models (LLMs), Retrieval Augmented Generation (RAG), Netzwerkanalyse und Graph Machine Learning (GraphML). Diese Technologien werden kombiniert, um Akteure und Inhalte aus Wissenschaft, Industrie, Politik und Gesellschaft effizient zu matchen.

Zudem unterstützt die Forschungsgruppe Unternehmen und Wissenschaftler bei der Strukturierung von Wissen und Technologien – etwa durch die Analyse von Publikationen, Patenten und Webseiten – und leistet so einen Beitrag zur Entwicklung robuster Daten- und KI-Infrastrukturen. Regionale und thematische Analysen von Innovationsökosystemen runden das Leistungsprofil ab und tragen wesentlich zum erfolgreichen Wandel wirtschaftlicher und gesellschaftlicher Strukturen bei.