Patents4Science
Die inhaltliche Analyse von Patentdaten und die Verwertung von technischem Wissen und Trends aus Patenten stellt uns vor komplexe Herausforderungen und bietet zugleich ungeahnte Möglichkeiten zur Nutzung im Rahmen des wissenschaftlichen Wertschöpfungsprozesses, insbesondere durch die Vernetzung mit wissenschaftlicher Literatur und weiterem (domänenspezifischem) Wissen. Die auf diese Weise geschaffenen neuen Möglichkeiten zur Analyse von komplexem und vernetztem Wissen erlauben nicht nur die Ableitung von neuen und effizienten Indikatoren für künftige Innovationen und Entwicklungen, sondern bieten Wissenschaftlerinnen und Wissenschaftlern auch im Rahmen ihrer alltäglichen Forschungsarbeit Zugang zu neuen und anderswo kaum veröffentlichten Lösungsansätzen, Experimenten, technischen Spezifikationen oder Detailwissen wie z.B. chemischer Information, deren Potentiale sie im Rahmen von anwendungsorientierten Nutzungsszenarien ausschöpfen können.
Im Bereich Patents & Scientific Information erforschen und entwickeln wir daher neue Verfahren und Methoden zur inhaltlichen Erschließung, Analyse und Vernetzung von Patentinformationen auf Basis von Machine Learning und semantischen Technologien wie z. B. Natural Language Processing, Deep Learning, Knowledge Graphs, etc. für unterschiedliche Zielgruppen in der Wissenschaft.
Im Bereich Patents & Scientific Information erforschen und entwickeln wir daher neue Verfahren und Methoden zur inhaltlichen Erschließung, Analyse und Vernetzung von Patentinformationen auf Basis von Machine Learning und semantischen Technologien wie z. B. Natural Language Processing, Deep Learning, Knowledge Graphs, etc. für unterschiedliche Zielgruppen in der Wissenschaft.
Publikationen
Other Publications
Kontakt
Dr. Hidir Aras
Leiter Abteilung Patents4Science
hidir.aras [at] fiz-karlsruhe.de
