GAIA-X hat sich dem Ziel verschrieben, eine sichere und vernetzte Dateninfrastruktur auf europäischer Ebene zu schaffen. Offenheit, Transparenz und europäische Anschlussfähigkeit sind aus diesem Grund zentral für das Projekt. Momentan beteiligen sich bereits Unternehmen aus mehreren europäischen und nicht-europäischen Ländern am Projektgeschehen.

GAIA-X 4 KI

GAIA-X 4 KI ist ein Teilprojekt aus der Domäne Mobilität und fokussiert auf den Aufbau eines GAIA-X-basierten Daten und Dienste-Ökosystems für das Trainieren und Validieren von automotive-relevanten KI-Anwendungen. Unter Leitung des Deutschen Zentrums für Luft- und Raumfahrt e.V. wird nach neuen Einsatzgebieten für KI im Bereich der Automatisierung – zum Beispiel beim automatisierten und vernetzten Fahren geforscht: KI kann beispielsweise dabei helfen, die Umgebung eines Fahrzeugs zu erkennen und zu deuten. Aber auch bei der Fertigung, insbesondere bei der Produktionsoptimierung, gewinnt das Thema KI immer mehr an Bedeutung. Dabei kann eine KI nur dann erfolgreich entwickelt werden, wenn sie auf eine hochwertige und große Datenmenge zurückgreift, da diese die Basis für das Training und die Tests der Algorithmen darstellt. In diesem Zusammenhang sind insbesondere offene und flexible Systemumgebungen und deren bedarfsgerechte Skalierbarkeit essentiell.

Big Data wird zu Smart Data

Die partnerschaftliche Zusammenarbeit zwischen CONWEAVER und T-Systems macht Kontextwissen im GAIA-X 4 KI Projekt nutzbar. Mit seinem PDM WebConnector ermöglicht T-Systems eine lückenlose Integration heterogener IT-Systeme. Diese Daten werden mit der Linksphere Plattform von CONWEAVER inhaltlich zusammengeführt und in einen Enterprise Knowledge Graphen abgespeichert. Das damit erzeugte Kontextwissen kann dann sehr einfach und intuitiv für eine Vielzahl von Webanwendungen genutzt werden.

Angefangen beim smarten Engineering mit Hilfe vernetzter Daten, über das digitale Manufacturing bis hin zu einer kontextualisierten Datenbasis für KI-Anwendungen, machen T-Systems und CONWEAVER die Daten Fit für die Mobilität von Morgen.

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