Kennisplatform
De lectoraten van de Academie IT & Mediadesign werken samen aan een prototype voor een ‘kennisplatform’ voor de ondersteuning van de informatie-en kennisflow in en tussen projecten in HAN onderzoek en onderwijs. Het platform maakt daarbij gebruik van AI-gerelateerde technieken.
Aanleiding
Binnen de HAN is vanuit diverse activiteiten behoefte aan inzicht in waar welke expertise en kennis zit, in welke projecten in onderzoek én onderwijs dergelijke expertise wordt ingezet, wie daarvoor beschikbaar is, etc. De HAN bekostigt daarom de eerste ontwikkelfase van een innovatief kennisplatform.
Achtergrond
Kennistechnologie (deels gerelateerd aan AI maar ook bestaand uit meer bekende informatiesystemen-techniek) maakt dingen mogelijk die met klassieke databases en hun gebruikspraktijk ondenkbaar waren. Wij willen met een innovatief maar ook realistisch pakket aan kennistechnologie een platform realiseren dat een ‘next level’ aan ondersteuning bied voor kennisgerelateerde taken.
Doel
Het doel in de huidige, ‘proof of concept’ fase is een eerste versie ontwikkelen van zo’n kennisplatform, waarmee de belangrijkste functionaliteiten van zo’n systeem worden uitgeprobeerd en gedemonstreerd. Daarbij is aandacht voor het ontwerpen van een data back-end met in het hart een knowledge graph, maar ook de gewenste interactie (front-end) met diverse soorten gebruikers, al dan niet d.m.v. visualisaties, wordt onderzocht. Verder is er veel aandacht voor hoe de relevante informatie semi-automatisch kan worden aangeleverd, door AI-technieken (met name tekst mining) te combineren met slimme interactie met domain-experts.
(beoogde)resultaten
Een prototype dat overtuigend laat zien hoe een kennisplatform kennisgerichte activiteiten en projecten in HAN onderzoek én onderwijs kan helpen: inzicht bieden in het actuele wie, waar en wanneer van (beschikbaarheid en benutting van) kennis en expertise. Voornaamste punten:
- Knowledge graph geïmplementeerd op een graph database
- Generatie van visualisaties voor verschillende doeleinden
- Datapipelines voor het ‘innemen’ van relevante data uit bestaande bronnen
- Interactie met de diverse soorten gebruikers
Team
Onderzoekers van o.a. de HAN-lectoraten
o.l.v. Marijn Siebel en Stijn Hoppenbrouwers.
Partners
- Academie Engineering en Automotive
- Academie Academie Organisatie en Ontwikkeling
- HAN Informatie Management
- HAN ICT.
Het lectoraat Data & Knowledge Engineering
Ons lectoraat past inzichten uit onder andere data-, informatie- en taalwetenschap toe in het ontwerp van informatie- en kennissystemen (applicaties; platforms). We doen praktijkgericht onderzoek naar het doelbewust, effectief en met hoge kwaliteit opsporen, vergaren, creëren, representeren, valideren, managen en toepassen van data en (expliciet beschreven) kennis.
Samen slim
Digitale toepassingen worden steeds sneller ontwikkeld en technologie neemt een steeds belangrijkere plek in ons leven in. Deze digitale innovaties vragen om goede wendbaarheid van mensen, teams en organisaties. Met het samen leren innoveren, delen van kennis en het creëren van ontmoetingsplekken helpt onze focus Slim - Smart Region daarbij. Op deze manier hebben we impact op de digitale toekomstbestendigheid in het werkveld en in ons onderwijs.
