Dissertation von Lennart Sina
Projektleitung: Kawa Nazemi, Melanie Siegel
Dauer: 09/2022 bis 09/2025
ikum
Ziel der Dissertation „Visual Analytics for Corporate Foresight through Automatic Detection and Forecasting of Emerging Trends“ ist es durch künstliche Intelligenz und interaktive Visualisierungen, technologische Trends zu erkennen und deren potentiellen Verlauf vorherzusagen.
Gesteigerte Relevanz von Analyseverfahren
Die Innovationskraft von Unternehmen entscheidet über ihren zukünftigen Erfolg und ist stark von zukünftigen, aber auch bereits vorhandenen nicht genutzten Technologien abhängig. Hierbei spielen verschiedene Faktoren zur Analyse von potenziell wichtigen Technologien eine bedeutende Rolle. Eine valide Analyse und Vorhersage potenzieller zukünftiger Technologien, Marktveränderungen und Marktpotenziale ist demnach wichtiger als je zuvor.
Entwicklung eines Analyseverfahrens
Im Rahmen der Dissertation soll ein Analyseverfahren konzipiert werden, das aus verschiedenen Datenquellen wie wissenschaftlichen Publikationen, Patenten und Unternehmensberichten Informationen extrahiert und statistische Verfahren und Modelle der künstlichen Intelligenz zur Analyse und Vorhersage von Potenzialen und Technologien einsetzt. Durch eine direkte Kopplung visuell interaktiver Verfahren mit Modellen zur Informationsextraktion, Trenderkennung und Vorhersage soll eine Visual Analytics Anwendung konzipiert und entwickelt werden, die eine visuelle Interaktion mit den entwickelten Modellen auch zur Laufzeit erlaubt und die Analyseprozesse für den Menschen unterstützt.
Interaktive Publikation
Die Ergebnisse sollen in Form eines interaktiven visuellen Analysesystems verfügbar gemacht werden, um tiefgehende Analysen und Vorhersagen zu potenziellen Technologien und Trends sowie relevanten Marktsegmenten zu ermöglichen.
