Vom Wissen in Datenmassen
Eyke Hüllermeier – Praktische Informatik
Wie lassen sich die Datenmassen, die in allen Bereichen unserer so genannten "Informationsgesellschaft" permanent erfasst und gespeichert werden, effizient verwalten und effektiv nutzen? Wie findet man sinnvolle Information in diesen Datenmassen, und wie entdeckt man das darin versteckte "Wissen"? Wie kann man Computerprogramme konstruieren, die dieses Wissen verarbeiten und es zweckdienlich zum Lösen praktischer Probleme einsetzen, genauso wie menschliche Experten oder möglichst noch besser?
Mehrere Disziplinen
Vor dem Hintergrund solcher Probleme hat sich das so genannte "Data and Knowledge Engineering" (DKE) entwickelt, ein relativ neues Forschungsgebiet der Informatik im Schnittbereich mehrerer etablierter Disziplinen wie Datenbanken, Künstliche Intelligenz und Statistik. DKE beschäftigt sich mit den methodischen und technologischen Grundlagen des Erwerbs, der Repräsentation, der Verwaltung und der Verarbeitung von Daten, Informationen und Wissen, die hier gleichsam als Rohstoffe bzw. Produkte betrachtet werden – metaphorische Fachtermini wie "Data Warehouses", "Data Mining" oder "Knowledge Management" unterstreichen diese Sichtweise.
Der für die zukünftige Informationsgesellschaft zentralen Bedeutung dieses Gebietes Rechnung tragend, hat die Fakultät für Informatik vor einiger Zeit einen Masterstudiengang "Data and Knowledge Engineering" eingerichtet. Eine gleichnamige Arbeitsgruppe wird seit dem 1. Dezember 2004 von Professor Eyke Hüllermeier geleitet.
Forschung in Toulouse
Professor Hüllermeier, Jahrgang 1969, hat Wirtschaftsinformatik und Mathematik an der Universität Paderborn studiert. Seine Dissertation fertigte er als Stipendiat des Graduiertenkollegs im dortigen Heinz Nixdorf Institut – interdisziplinäres Forschungszentrum für Informatik und Technik – an. In dieser Arbeit wurden wichtige Grundlagen des so genannten "qualitativen Schließens" entwickelt, einem Forschungszweig der Künstlichen Intelligenz, der sich mit der Formalisierung und Automatisierung von qualitativen (nicht-numerischen) Methoden zur Simulation des Verhaltens dynamischer Systeme beschäftigt. Bevor Eyke Hüllermeier sich im Jahre 2002 – ebenfalls an der Universität Paderborn – für das Fach Informatik habilitierte, verbrachte er im Rahmen eines Marie-Curie-Stipendiums der EU zwei Jahre als Gastwissenschaftler am Institut de Recherche en Informatique de Toulouse. In dieser Zeit arbeitete er weiter an Grundlagen wissensbasierter Systeme, speziell an Methoden zur approximativen, ähnlichkeitsbasierten Inferenz. Kurz nach seiner Habilitation trat Dr. Hüllermeier eine Juniorprofessur an der Philipps-Universität Marburg an. Sein Arbeitsschwerpunkt verlagerte sich stärker von der Wissensverarbeitung zur automatisierten Extraktion von Wissen. Speziell beschäftigt er sich seither mit Methoden des maschinellen Lernens und des Data Mining; hinzugekommen sind Anwendungen im Bereich der Bioinformatik. Im letzten Jahr erhielt Professor Hüllermeier Rufe nach Dortmund und Magdeburg.
Neben der Grundlagenforschung ist Professor Hüllermeier besonders interessiert an interdisziplinären Projekten und Anwendungen von DKE-Methoden. So arbeitet seine Gruppe zurzeit an zwei DFG-Projekten "Kreuzkorrelation von Proteinbindetaschen" und "Lernen von Fuzzy-Präferenzmodellen: Methoden und Anwendungen in personalisierten Informationssystemen" sowie einem Drittmittelprojekt zum Thema "Intelligente Qualitätsbewertung in der robotergestützten Messtechnik". Mit ihrem Forschungs- und Ausbildungsschwerpunkt DKE bietet die Fakultät für Informatik aus Sicht von Professor Hüllermeier ein sehr attraktives Arbeitsumfeld. Mit seiner Tätigkeit an der Guericke-Universität möchte er zur weiteren Profilierung und Akzentuierung dieses Schwerpunktes beitragen, sowohl innerhalb der Informatik als auch fakultätsübergreifend im Rahmen interdisziplinärer Kooperationen.