Das Fraunhofer-Institut für Naturwissenschaftlich-Technische Trendanalysen INT scannt die weltweite Technologielandschaft und analysiert auf dieser Basis technologische Entwicklungen. Die Technologielandschaft besteht 2017 im Web of Science aus mehr als 2.500.000 Publikationen. Das sind 48.000 Publikationen in der Woche, die ein Zukunftsforscher für ein vollständiges Bild lesen müsste. Wie unsere Experten dabei maschinelle Unterstützung bekommen und wie wir mit Simulation und Gaming herausfinden können, welche Technologien für unsere Gesellschaft auch wirklich nützlich sind, können Sie auf der Hannover Messe (Halle 2, C22) herausfinden.

Im Zentrum einer erfolgreichen Technologie-Anwendung steht der Mensch. In den Laboren von heute werden die Technologien von morgen entwickelt, aber welche davon sind wirklich relevant und können den Menschen bei seiner Arbeit oder im Alltag unterstützen?

Mit einem neuen Gaming- und Simulationsansatz kommen unsere Wissenschaftler mit den Menschen ins Gespräch und finden so spielerisch heraus worauf es der Gesellschaft ankommt. Das ist zum einen wichtig um die richtige Forschungsstrategie zu erarbeiten und zum anderen aber auch um bedarfsgerechte Technologien zu entwickeln. Wie unser Zukunftsspiel aussieht und funktioniert, wird dieses Jahr erstmals auf der Hannover Messe vorgestellt.

Assistenzsystem KATI unterstützt Forscher beim Lesen und Analysieren
Das System Knowledge Analytics for Technology and Innovation (KATI), ein Forschungsprojekt des Fraunhofer INT, ist ein IT- und datenbasiertes Assistenzsystem, welches die Wissenschaftlerinnen und Wissenschaftler bei ihren Technologievorausschau-Aktivitäten unterstützt. KATI besteht aus einer modernen Datenbankarchitektur und beinhaltet derzeit die bibliographischen Daten von mehr als 59.000.000 wissenschaftlichen Publikationen mit interaktiven Visualisierungen und Analyse-Ergebnissen. Diese orientieren sich an typischen Fragestellungen der Technologievorausschau und betreffen konkret die Identifikation von Schlüsselpublikationen, Akteursanalysen und Technologieanalysen. Insbesondere die Fähigkeit mittels Data-Driven-Foresight neues Wissen zu generieren und zu visualisieren soll KATI bei Projektabschluss ein Alleinstellungsmerkmal verleihen. Ziel des Forschungsvorhabens ist es, die benötigte Zeit bei der Literaturrecherche deutlich zu verringern, die Effizienz zu steigern und die Analyse-Möglichkeiten zu erweitern und zu automatisieren. Im Rahmen des Projektes wird außerdem untersucht, in wie weit Cognitive Computing zukünftig menschliche Erkenntnisfähigkeiten nachahmen und Texte automatisiert erschließen kann. Das Projekt befindet sich noch in der Entwicklung und wird stetig verbessert. Erste Ergebnisse lernender Aspekte könnten aber schon dieses Jahr zum Einsatz kommen. Auf unserem Stand stellen wir das Projekt KATI vor und zeigen, wie man mit KATIs Hilfe wissenschaftliche Recherchen schneller und effektiver durchführen kann.