Ein Web-Index ist das Herzstück jeder Web-Suchmaschine, der wie ein riesiger Bibliothekskatalog Webseiten, Dokumente, Bilder und Videos zugänglich macht. Im Gegensatz zu den von privaten Unternehmen wie Google oder Bing betriebenen Indizes, die den Zugang zu ihren gesammelten Indexdaten beschränken, zielt der Open Web Index (OWI) darauf ab, diesen als öffentliche Ressource zur Verfügung zu stellen. Das bedeutet, dass Unternehmen, Entwicklerinnen und Entwickler, Forschende und andere Interessierte auf den OWI zugreifen und die strukturierten Daten für ihre eigenen Anwendungen oder Analysen verarbeiten können, zum Beispiel um eigene Suchmaschinen zu bauen oder KI-Modelle zu entwickeln.
Ziel des Projekts DeKIS ist die Validierung, ob der OWI die Grundlage für eine europäische, KI-basierte Suchmaschine und Web-Daten Analyse darstellen kann. Im Fokus steht dabei die Validierung von Algorithmen, die eine skalierbare, semantische Web-Indizierung mittels Vektoreinbettungen und eine dezentrale KI-gestützte Suche ermöglichen. Solche Einbettungen bilden den Kern einer KI-basierten Suche, indem sie Information bei Erhalt oder Verbesserung der Semantik komprimieren und dadurch weniger Rechenleistung benötigen.
„Eine erfolgreiche Validierung öffnet den Weg für eine Vielzahl von Anwendungsszenarien, von Suche über Desinformationsbekämpfung bis hin zu verbesserten Karten in Smartphones“, sagt Projektleiterin Dr. Jelena Mitrovic.
Das Projekt DeKIS ist am Lehrstuhl für Data Science von Prof. Dr. Michael Granitzer angesiedelt und wird für 18 Monate mit knapp 300.000 Euro im Rahmen der Initiative „Bayern Innovativ“ gefördert. Abteilung Kommunikation und Marketing Fördermittelgeber ist das Bayerische Staatsministerium für Wirtschaft, Landesentwicklung und Energie (https://www.bayern-innovativ.de/).
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Dr. Jelena Mitrović und Mehdi Ben Amor vom Lehrstuhl für Data Science; Foto: Universität Passau
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