Im Projekt Innovation Hub 13 werden transferrelevante Informationen und Ergebnisse der Akteure in der Region erfasst, bearbeitet und in geeigneter Form dargestellt. In einem ersten Schritt werden hierzu hochschulinternes Wissen, Methoden und Technologien erfasst und anschließend um die Informationen aus der regionalen Wirtschaft erweitert. Zudem können die Bedarfe und Probleme aller Akteure in der Region aufgenommen werden.

Die Daten werden auf einer Digitalen Plattform zusammengetragen und für die Akteure in der Region zur Verfügung gestellt. Dadurch können die transferrelevanten Themen und die entsprechenden Akteure der Region rascher identifiziert und zusammengebracht werden. Durch die digitale Vernetzung der Partner ist eine wesentlich höhere Effizienz bei den Transferaktivitäten zu erwarten.

Was sind die Ziele der Digitalen Plattform?

Die Digitale Plattform soll der digitale Zwilling des Innovation Hub 13 sein und eine Fülle an Informationen bereitstellen. Das heißt die Plattform soll all das abbilden, was Bestandteil des Hubs ist. Dazu gehören auch die Testfelder und Showrooms.

Dabei sollen sämtliche Akteure mit eingebunden werden. Unternehmen, Forscher, Studierende und Menschen aus der Gesellschaft können Daten einpflegen und von der semantischen Suche profitieren. Bei der semantischen Suche wird die Bedeutung einer Suchanfrage in den Mittelpunkt gestellt. Das heißt nicht der genaue Begriff wird im Inhalt gesucht, sondern seine Bedeutung. Dies beginnt mit der Verwendung von Synonymen bis hin zu komplexeren Kombinationen.

Zur Feststellung möglicher Kooperationen oder anderweitiger Zusammenarbeit zwischen Akteuren soll ein durch KI (Künstliche Intelligenz) unterstütztes Matching, also eine Zusammenführung von gegebenen Daten und dem Gesuch, implementiert werden. Die sogenannte Recommendation Engine gibt dabei Empfehlungen, welche Ergebnisse am besten zur Suche passen. Um dies zu gewährleisten nutzt die Engine Algorithmen des maschinellen Lernens. Dabei lernen diese Algorithmen aus Beispielen und können nach der Lernphase die Erfahrungen bei neuen Datensätzen bzw. Suchen anwenden. Dafür erstellen diese, im anglistischen Sprachraum Machine Learning genannten, Algorithmen ein statistisches Modell und erkennen Muster in neuen Daten. Als Ergebnis werden intelligente Empfehlungen bereitgestellt.

Die Digitale Plattform soll auch den Transferscouts als Werkzeug für den zielgerichteten und an den Bedarfen ausgerichteten Transfer dienen. Auch hierbei fungiert die Funktionalität der semantischen Suche der Recommendation Engine als zentraler Baustein.

Szenarien für den Einsatz der Recommendation Engine

Für den Einsatz der Recommendation Engine gibt es mehrere Anwendungsfälle (Use Cases). In der Folge werden einige Beispiele gegeben, bei denen das intelligente Matching hilft:

Aktueller Stand

Eine zunächst interne Alpha-Version ist entstanden, die bereits einen geringen Funktionsumfang beinhaltet. Eine Alpha-Version ist eine erste zum Test durch Außenstehende (also nicht die eigentlichen Entwickler) bestimmte Version, die die grundlegenden Funktionalitäten beinhaltet. Beispielsweise ist eine Eingabe von Organisationen (Unternehmen/ Hochschulen etc.), Personen, Projekten, Projektergebnissen sowie Ausstattungen von Laboren möglich. Auch eine Ausgabe dieser Entitäten und eine Erstellung von Transfersteckbriefen ist umgesetzt. Der Screenshot zeigt die Startseite der ersten Version der Digitalen Plattform. Die Version ermöglicht eine Suche und Filterung der oben genannten Entitäten, wie beispielsweise Unternehmen.
In der Zukunft sollen die Entitäten vervollständigt werden und die Recommendation Engine integriert werden.
Sie dürfen gespannt sein, wie es weitergeht.