Kategorie: Data Science

#EUvsVirus: Covid-19 Bioassays in the Open Research Knowledge Graph

The #EuVsVirus Pan-European Hackathon was organized as a full remote event coordinated over Slack channels over the weekend of April 24-26. Our team ‘TIB ORKG’ was a team of six people who met online in one of the 500 Slack channels created for the hackathon. We grouped on a common agreement: scholarly articles structured in the ORKG was a great idea to help researchers easily comprehend the articles’ content.

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How Do Knowledge Graphs Contribute to Understanding COVID-19 Related Treatments?

From 24 to 26 April 2020, the Scientific Data Management (SDM) group at TIB participated in the Pan-European hackathon. The SDM group and the Software and Knowledge Engineering Laboratory (SKEL) at the National Centre for Scientific Research “Demokritos” from Greece aimed at showcasing the power of integrating scientific literature and biomedical databases to discover patterns that contribute to explaining the expected results of a corona-virus related treatment.

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Organizing the World’s Scientific Knowledge

New forms of knowledge exchange in research: Using a dynamic knowledge graph, various research ideas, approaches, methods and results are to be connected and presented in a machine-readable form. In this way, completely new connections of knowledge can be revealed and researchers have easier access the state-of-the-art in a certain field.

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Open Research Knowledge Graph – Wissen neu gedacht

Neue Formen des Wissensaustausches in der Forschung: Mit einem dynamischen Wissensgraphen sollen verschiedene Forschungsideen, -ansätze, -methoden und -ergebnisse vernetzt und maschinenlesbar dargestellt werden. So können völlig neue Zusammenhänge von Wissen zutage treten und Forschende erhalten einen leichteren Zugang zum Stand der Wissenschaft.

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Big Data für Präzisionsmedizin – auf dem Weg zur individuellen Therapie

Biomedizinische Daten werden in unzähligen Formaten dargestellt, die für die optimale Therapieentscheidung kombiniert werden müssen. Die unterschiedliche Struktur und Qualität der Daten sind die größten
Hindernisse für die Wissensgewinnung. Hier helfen algorithmische Lösungen bei der Big-Data-Integration.

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Das BRIDGE-US-Projekt – Big Data Made in Germany Inspiring the US

In der vernetzten Welt von heute werden  große Datenmengen mit großer Vielfalt in Bezug auf Volumen und Datenquellen produziert. Dabei gewinnen Daten aus Industrie 4.0 und selbstorganisierten Systemen bzw. Dienstleistungen einen immer größer werdenden Anteil. Die Erfindung neuer Technologien im Bereich Big Data erfordert daher neues Know-how. Ein Schlüssel zur Integration von Wertschöpfungs- und Digitalisierungssystemen sowie zugehörigen Dienstleistungen in Industrie 4.0 besteht darin, die menschliche Entscheidungsfindung mit automatisierten digitalen Algorithmen zu unterstützen. Die Kluft zwischen den menschlichen kognitiven Fähigkeiten und der Notwendigkeit, große Datenmengen zu verstehen, wird immer größer und erfordert daher technologische Unterstützung und besonders geschultes Fachpersonal. BRIDGE-US wird vom Bundesministerium für Bildung und Forschung (BMBF) im Rahmen der Kampagne „The Future of Work“ gefördert. Das Projekt zielt darauf ab, die erforderlichen Fähigkeiten als Big-Data-Experte durch die umfassende Vermarktung der Forschung zu stärken. Das Projekt umfasst verschiedene Aktivitäten, die von verschiedenen Workshops, über die der Verleihung eines Big Data

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