Erfolgreicher DFG-Antrag: Jean Christoph Jung erhält Förderung für innovatives Projekt zur Ontologie- und Anfragenforschung
Prof. Jean Christoph Jung vom Lehrstuhl 1 erhält einen wichtigen Zuschlag der Deutschen Forschungsgemeinschaft (DFG) für das Projekt „Lernen von Anfragen und Ontologien aus Daten“. Das von Jung gemeinsam mit Prof. Carsten Lutz von der Universität Leipzig beantragte Vorhaben wird mit einer Förderung von drei Jahren unterstützt. Im Rahmen des Projekts wird an beiden Universitäten je eine Stelle finanziert.
Ziel des Projekts ist es, das Lernen von Anfragen und Ontologien aus Beispieldaten sowohl theoretisch zu untersuchen als auch praktische Umsetzungsmöglichkeiten zu entwickeln. Damit schlägt das Forschungsvorhaben eine Brücke zwischen den Bereichen Logik, Datenbanken und der Theorie des maschinellen Lernens. Besonders spannend ist die Arbeit mit Graphdatenbanken, einem flexiblen und zunehmend populären Datenmodell. Das Projekt zielt darauf ab, Nutzern zu helfen, komplexe Anfragen und Ontologien zu formulieren, indem es auf ihre Beispiele und Erwartungen zu den Ergebnissen eingeht.
Im Fokus steht die Unterstützung der Nutzer, die häufig Schwierigkeiten haben, Ontologien und Datenbankanfragen korrekt zu formulieren. Besonders bei der Nutzung von Anfragesprachen für Graphdatenbanken, wie etwa SQL/PGQ, wird es für Anwender oft herausfordernd, die gewünschte Abfrage zu erstellen. Das Projekt soll untersuchen, wie man durch maschinelles Lernen und eine gezielte Vorschlagsweise Ontologien und Anfragen so anpasst, dass sie den Erwartungen der Nutzer entsprechen – basierend auf positiven und negativen Beispielen von ihnen.
Am Lehrstuhl 1 wird derzeit für das Projekt eine Promotionsstelle im Rahmen des Projekts ausgeschrieben. Interessierte Doktorand*innen können sich für eine Mitwirkung bewerben und dabei das zukunftsweisende Forschungsfeld aktiv mitgestalten.
Prof. Jean Christoph Jung hat mit diesem Antrag erneut unter Beweis gestellt, wie erfolgreich und zukunftsorientiert seine Forschungsprojekte sind. Das Projekt verspricht nicht nur wissenschaftliche Innovationen, sondern hat auch großes Potenzial für die Weiterentwicklung von Datenmanagement-Technologien und maschinellem Lernen.