Kontrolle
über Daten möglich machen, ist Ziel des Forschungsprojektes AVARE des FZI Forschungszentrums für Informatik
Das Projekt … will Bürgern mittels einer nutzerfreundlichen Softwareanwendung die Kontrolle über Informationen zurückgeben, die die eigene Person betreffen. Die Basis bildet ein Datenschutzprofil für verschiedene Endgeräte, über welches der Nutzer eigene Daten verwalten kann.
Relevanz Gleichzeitig mit dem immer schnelleren Technologiewandel und der wachsenden digitalen Durchdringung des Alltags beherrscht ein Phänomen unseren Umgang mit Daten: dasPrivacy-Paradoxon. Es besagt, dass Bürger sich zwar mehr Schutz der persönlichen Daten wünschen, es ihnen jedoch an konkretem Wissen mangelt, das Recht auf informelle Selbstbestimmung umzusetzen und wahrzunehmen.
Wie Drei Jahre Laufzeit, drei Phasen: Zuerst wurde der Status Quo analysiert, dann das technische Konzept, die Architektur der Softwareanwendung, das User Interface sowie ein begleitendes rechtswissenschaftliches Konzept entwickelt. Aktuell beschäftigt sich das Team mit den prototypischen Implementierungen und Nutzertests zur Evaluation. Später folgt die rechtliche Endbegutachtung.
Wer Das Team besteht aus Juristen, Wirtschaftswissenschaftlern mit Schwerpunkt betriebliche Informationssysteme und Informationswirten.
Skills Wer in der Softwareforschung einsteigen will, sollte analytische Fähigkeiten mitbringen, um komplexe, theoretische Fragestellungen bearbeiten zu können. Genauso wichtig: eine strukturierte, eigenständige und methodische Arbeitsweise sowie ein Händchen für Kommunikation, um etwa Projektergebnisse vor Kunden, Partnern und Externen darzustellen.
Deep Learning
Im Oktober 2016 startete das Forschungsprojekt DeepER (Deep learning Extended Range Character Recognition), das vom Bildungsministerium gefördert wird. Dabei soll das Unternehmen CIB eine intelligente Softwarelösung zur optischen Zeichenerkennung entwickeln, die auf sogenannten deep learning-Technologien aufbaut. Wie bereits in anderen Wissenschaftsbereichen wie der Spracherkennung oder der Bildklassifizierung soll dieser Ansatz der Künstlichen Intelligenz auch im Bereich der Zeichenerkennung für einen Durchbruch sorgen. Fachleute bestätigen, dass heute noch immer bis zu 60 Prozent eingescannter Dokumente nachbearbeitet werden müssen. Für viele Anwendungsbereiche ist das ein inakzeptables Ergebnis, das die Automatisierung der nachgelagerten Unternehmensprozesse erschwert. Ziel des Forschungsprojektes ist es, mit dieser neuen Softwareentwicklung die Qualität beim Auslesen von gescannten Dokumenten so zu verbessern, dass der Standard einer menschlichen Interpretation erreicht wird und damit der Aufwand einer Nachbearbeitung drastisch sinkt.
