Technische Architektur InfoLabAII
Technology

Architektur InfoLabAII

Die technische Architektur von InfoLabAII ist darauf ausgelegt, Informationsquellen, semantische Modelle und auswertbare Strukturen in getrennten, aber miteinander verbundenen Schichten abzubilden. Auf diese Weise lassen sich Erfassung, Interpretation und Darstellung voneinander unterscheiden und kombinieren.

  • Schicht für Datenerfassung und Vorstrukturierung von Inhalten.
  • Ebene für semantische Modelle, Begriffsräume und Wissensstrukturen.
  • Module für Auswertungen, Dokumentation und bereichsspezifische Ansichten.
Algorithmen der semantischen Verarbeitung

Wie InfoLabAII Sprache, Wissen und Zusammenhänge automatisiert versteht

Die semantischen Verarbeitungstechnologien in InfoLabAII verbinden linguistische Modelle, Wissensgraphen, Kontextlogik und adaptive Mustererkennung. Sie ermöglichen die tiefgehende Analyse komplexer Informationsstrukturen – weit über reine Textverarbeitung hinaus.

Kontextuelle Bedeutungsanalyse

Das System erkennt Bedeutungen auf Satz-, Absatz- und Dokumentebene und berücksichtigt dabei Synonyme, Rollen, Ereignismuster und implizite Zusammenhänge.

Semantisches Matching & Relationen

Inhalte werden automatisch in Bezug zueinander gesetzt – etwa Ursache-Wirkung, Klassifikationen oder funktionale Abhängigkeiten zwischen Objekten und Prozessen.

Wissensgraph-Integration

Strukturierte Wissensmodelle dienen als Referenz, um Fachterminologie, Fakten und Konzepte automatisch korrekt einzuordnen und zu verknüpfen.

Adaptives Musterlernen

Das System lernt aus neuen Fällen, Fehlerbildern und Fachmustern und verbessert laufend seine Fähigkeit, Zusammenhänge zu erkennen und semantisch einzuordnen.

Module des AI-Labors

Die AI-Laborarchitektur umfasst mehrere funktionale Module, die unterschiedliche Perspektiven auf Inhalte, Strukturen und Zusammenhänge ermöglichen. Jedes Modul bildet einen spezifischen Verarbeitungsschritt ab und kann mit anderen kombiniert werden.

Die Modulauswahl umfasst Bereiche wie Erfassung, Strukturierung, semantische Interpretation, Informationsabgleich und Berichtserstellung. Durch diese Aufteilung lassen sich verschiedene inhaltliche Ebenen getrennt betrachten und miteinander verbinden.
AI Lab Modules Visualization
Testansätze & Validierungsverfahren

Ansätze zur Prüfung und Validierung von Modellen

Um die Zuverlässigkeit, Nachvollziehbarkeit und Robustheit von KI- und Wissensmodellen zu gewährleisten, kommen in InfoLabAII verschiedene Test- und Validierungsverfahren zum Einsatz. Diese Methoden decken Logikfehler auf, messen Modellstabilität und überprüfen, ob die Systeme korrekt auf reale Daten, Ausnahmen und neue Situationen reagieren.

Struktur- & Konsistenzprüfung
Die Modelle werden auf interne Widersprüche, fehlende Verknüpfungen und unvollständige Regeln untersucht. Dadurch wird sichergestellt, dass das Wissens- oder Logikmodell stabil und logisch durchgängig bleibt.
Simulation realer Szenarien
Modelle werden mit synthetischen oder echten Szenarien getestet, um zu prüfen, wie sie auf Grenzfälle, Ausnahmen, widersprüchliche Informationen oder unbekannte Situationen reagieren.
Verhaltenstests unter Variation der Eingaben
Durch gezielte Variation relevanter Parameter wird geprüft, wie stabil das Modell reagiert und ob es konsistente Ergebnisse liefert – ein wichtiger Schritt zur Robustheitsbewertung.
Fehleridentifikation & Diagnoseautomatisierung
Das System erkennt typische Fehlerquellen wie Regelkonflikte, unvollständige Entscheidungswege oder fehlende Kontextinformationen und liefert Hinweise zur Korrektur.
Kontinuierliche Validierung & Modelldrift-Überwachung
Durch laufende Überprüfung der Modellergebnisse über längere Zeiträume wird sichtbar, ob sich das Modell ungewollt verändert (“Modelldrift”) und ob Aktualisierungen notwendig sind.

Sicherheit

Sicherheitsstandards innerhalb von InfoLabAII beziehen sich auf organisatorische und technische Maßnahmen, die genutzt werden, um den Umgang mit Daten, Modulen und internen Arbeitsprozessen nachvollziehbar zu gestalten. Diese Standards orientieren sich an etablierten Vorgehensweisen, die in vielen digitalen Arbeitsumgebungen angewendet werden.

Dazu gehören unter anderem Regelungen für Zugriffsebenen, Protokollierungsmechanismen, Trennungen zwischen Verarbeitungsschritten sowie interne Abläufe, die definieren, wie Informationen strukturiert, bearbeitet und gespeichert werden. Die einzelnen Schritte dienen als Rahmen, innerhalb dessen Prozesse dokumentiert und beobachtet werden können.

Darüber hinaus werden Verfahren beschrieben, die den Austausch zwischen Modulen und Systemkomponenten betreffen. Diese betreffen sowohl technische Schnittstellen als auch organisatorische Verantwortlichkeiten, wodurch eine klarere Zuordnung von Abläufen und Zuständigkeiten möglich wird.

Sicherheitsstandards in diesem Kontext stellen somit eine Sammlung von Praktiken dar, die zur Orientierung bei der Gestaltung und Dokumentation von Informationsumgebungen herangezogen werden können.