Intelligent Information Systems
We Derive Value from Data and Information
- Wie macht man Information nutzbar?
- Wie findet man neue Themen und Trends?
- Wie gewinnt man aus heterogenen/unstrukturierten Daten und Informationen Erkenntnisse?
- Wie macht man Daten auf eine natürliche Art verfügbar?
- Wie kann man mit Software Daten automatisiert verknüpfen?
Mit diesen und vielen weiteren Fragen beschäftigt sich die Forschungsgruppe Intelligent Information Systems (IIS) des InIT. Die oft negativ thematisierte Daten- und Informationsflut begreifen wir als Chance; mit den richtigen Mitteln können zur Such- und Analysezeit Daten und Informationen integriert und nutzbar gemacht werden.
Die Forschungsgruppe gibt die aus der angewandten Forschung und Entwicklung gewonnen Erkenntnisse an die Studierenden der Informatikstudiengänge in Modulen wie "Information Engineering 1 (Information Retrieval)", "Information Engineering 2 (Data Warehousing & Big Data)" und "Datenbanken" weiter. Die Forschungsgruppe engagiert sich auch international im Rahmen von Forschungsprojekten der EU-Rahmenprogramme. Mit unseren Kompetenzen tragen wir zum interdisziplinären Forschungsfeld "Data Science" bei.
Forschungsthemen
Die Forschungsgruppe Intelligent Information Systems erarbeitet Lösungen für eine sich wandelnde, datengetriebene Welt. Sie betreibt Forschung an der Schnittstelle zwischen Datenbanken (DB), Information Retrieval (IR), Data Engineering (DE), Natural Language Processing (NLP) und Machine Learning (ML).
Die Forschungsgruppe bedient zwei hauptsächliche Forschungslinien:
Big Data und Nano Data
Wir lösen herausfordernde Probleme auf Datenbeständen im Bereich von sehr klein (Nano Data) bis zu sehr gross (Big Data), wobei sich die Natur der Probleme beim Wechsel der Grössenordnungen drastisch ändert.
Aktuelle Forschung:
- Information Retrieval für Nano und Small Data
- Machine Learning für Queryoptimierung
- Künstliche Intelligenz für Datenintegration und -bereinigung
- Quntumdatenbanken und Quantum Machine Learning
Data Understanding
Auf dem Weg zu «intelligenten» Lösungen zu datengetriebenen Problemen müssen klassische Informationssysteme Daten auf einer neuen Ebene verarbeiten, und mithin interpretieren, um Information zu gewinnen. Sowohl strukturierte wie auch unstrukturierte Daten müssen nicht nur auf einer mechanisch, sondern vielmehr auf einer semantischen Ebene verarbeitet werden – zum Beispiel mittels Methoden des Natural Language Processings/Understandings. Ziel ist die Verknüpfung der Daten in Graphenstrukturen, oder ihre Bereitstellung mittels semantischer Suche.
Aktuelle Forschung:
- Natural Language Interfaces für Datenbanken
- Semantische Suche auf Entitäten
- Knowledge Graph Construction
- Question Answering auf Knowledge-Graphen
- Stream Analytics und Event Detection
- Information Retrieval Evaluation
Projekte
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Digital Health Zurich – Ein Praxislabor für patientenzentrierte klinische Innovation
Digital Health Zurich erforscht digitale Gesundheitslösungen im Spitalkontext und setzt diese effizient und praxisrelevant um. Kernthemen sind PROMs (Patient Reported Outcome Measure), Fernüberwachung, integrierte Pflege und damit verbundene Technologien sowie die Befähigung von Patient:innen und Personal. Unsere ...
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INODE4StatBot.swiss – Anwendung neuer Algorithmen zur automatischen Übersetzung natürlicher Sprache in die Datenbankabfragesprache SQL (NL-to-SQL)
Das Ziel dieses Projekts ist es, die wichtigsten Algorithmen, die im EU-Projekt INODE (Intelligent Open Data Exploration, https://www.inode-project.eu/) entwickelt wurden, auf Swiss Open Data anzuwenden. Der Fokus liegt auf der Entwicklung mehrsprachiger Erweiterungen für sogenannte Natural Language to SQL-Systeme ...
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Smart UMH: Smart urban multihub concept: Sustainable and liveable cities with low logistics visibility
Cities suffer from too much traffic, leading to congestion, air and noise pollution. Increased e-commerce popularity intensifies these challenges further. The Covid crisis has proven that our urban logistics systems are neither reliable, resilient, nor sustainable. Our objective is to develop a future urban ...
Publikationen
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Monteiro Simoes, Ricardo Daniel; Huber, Patrick; Meier, Nicola; Smailov, Nikita; Füchslin, Rudolf M.; Stockinger, Kurt,
2023.
Experimental evaluation of quantum machine learning algorithms.
IEEE Access.
11, S. 6197-6208.
Verfügbar unter: https://doi.org/10.1109/ACCESS.2023.3236409
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Fürst, Jonathan; Fadel Argerich, Mauricio; Cheng, Bin,
2023.
VersaMatch : ontology matching with weak supervision [Paper].
In:
Koutrika, Georgia; Yang, Jun, Hrsg.,
Proceedings of the VLDB Endowment.
49th Conference on Very Large Data Bases (VLDB), Vancouver, Canada, 28 August - 1 September 2023.
Association for Computing Machinery.
S. 1305-1318.
Verfügbar unter: https://doi.org/10.14778/3583140.3583148
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von Däniken, Pius; Deriu, Jan Milan; Agirre, Eneko; Brunner, Ursin; Cieliebak, Mark; Stockinger, Kurt,
2022.
Improving NL-to-Query systems through re-ranking of semantic hypothesis [Paper].
In:
Abbas, Mourad; Freihat, Abed Alhakim, Hrsg.,
Proceedings of the 5th International Conference on Natural Language and Speech Processing (ICNLSP 2022).
5th International Conference on Natural Language and Speech Processing (ICNLSP), online, 16-17 December 2022.
Association for Computational Linguistics.
S. 57-67.
Verfügbar unter: https://doi.org/10.21256/zhaw-26147
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Sima, Ana Claudia; Mendes de Farias, Tarcisio; Anisimova, Maria; Dessimoz, Christophe; Robinson-Rechavi, Marc; Zbinden, Erich; Stockinger, Kurt,
2022.
Distributed and Parallel Databases.
40(2), S. 409-440.
Verfügbar unter: https://doi.org/10.1007/s10619-022-07414-w
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Holzer, Severin; Stockinger, Kurt,
2022.
Detecting errors in databases with bidirectional recurrent neural networks [Paper].
In:
Proceedings of EDBT 2022.
25th International Conference on Extending Database Technology, Edinburgh (online), 29 March - 1 April 2022.
OpenProceedings.
S. 364-367.
Verfügbar unter: https://doi.org/10.48786/edbt.2022.22