Die Forschenden entwickeln am Fraunhofer-Entwicklungszentrum Röntgentechnik moderne kognitive Sensorsysteme, die umfassende Daten generieren. Daraus können mittels intelligenter softwarebasierter Methoden gezielt Informationen extrahiert werden. Diese werden anschließend mit weiteren Metadaten verknüpft um die erhobenen Sensordaten sowie deren Auswertung in einen anwendungsspezifischen Kontext integrieren zu können. Das so generierte und aufbereitete Wissen versetzt unsere Kunden in die Lage, datenbasierte Entscheidungen fundiert und schnell zu treffen.
Bei der Informationsgewinnung liegt der Fokus auf der Erhebung von aufgabenspezifischen Merkmalen. Dabei gelangen wir mittels klassischer Algorithmen oder Methoden des Machine Learning von den gemessenen Rohdaten zu extrahierten Merkmalen. Auf dieser Basis kann bereits eine Bewertung auf Grundlage objektiver Entscheidungskriterien erfolgen.
Die Verknüpfung erhobener Informationen über mehrere Messzeitpunkte bzw. eine Verknüpfung mit weiteren komplementären Methoden führt zu aggregiertem Wissen. Dabei ist die semantische Kombination der unterschiedlichen Daten ein essentieller Bestandteil der Wissensgenerierung. Zusätzlich zu den erhobenen Merkmalen bzw. dem generierten Wissen wird somit der Zugang zu Informationen einem übergreifenden Kontext ermöglicht.
Das versetzt uns in die Lage, mittels Visualisierungen oder Methoden der Data Analytics Handlungsempfehlungen aufzubereiten, diese auszuarbeiten oder daraus automatisierte Entscheidungen abzuleiten.