News

SAKE nimmt teil an der Roadshow »smarter_mittelstand – Digitalisierung 4.0«
in Leipzig, 12. Juni 2017, und in Bad Nauheim, 26. Juni 2017.

SAKE stellt den aktuellen Stand der Sake-Plattform anhand eines Demonstrators auf dem Gemeinschaftsstand des BMWi vor.

Weitere Infos zur Roadshow find Sie hier: convent.de/de/archiv/smarter-mittelstand/smarter_mittelstand-leipzig-2017/ und: convent.de/de/veranstaltungen/smarter-mittelstand/smarter_mittelstand-digitalisierung-bad-nauheim-2017/

SAKE auf der Hannover Messe 2017, 24. - 28. April 2017

Durch die fortschreitende Automatisierung und die vielen Sensoren fallen im industriellen Prozess riesige Datenmengen an. SAKE entwickelt eine Plattform zur Verwaltung und Analyse dieser Datenflut mit dem Ziel, Betriebsfehler vorherzusagen, Abläufe zu optimieren und Wartungskosten zu senken. Die SAKE Plattform kombiniert maschinelles Lernen mit semantischer Technologie, um Informationen ihres Bedeutungskontextes entsprechend auszuwerten. Anhand von Maschinendaten des Konsortialpartners Heidelberger Druckmaschinen AG wird auf der Hannover Messe demonstriert, wie aus einem Strom von Ereignisdaten einer Druckmaschine automatisch Betriebsfehler detektiert und eine semantisch aufbereitete Ursachenanalyse durchgeführt werden kann.

SAKE stellt im Rahmen des Gemeinschaftsstandes des Bundesministerium für Wirtschaft und Forschung (BMWi) in Halle 2, Stand C28 aus.

Wir freuen uns auf Ihren Besuch!

Semantic Analytics Stack (SANSA) Release

9. Dezember 2016. Die Smart Data Analytics Gruppe unter Beteiligung des AKSW freut sich, SANSA Version 0.1.0 vorstellen zu dürfen  - die erste Version des Skalierbaren Semantische  Analyse Stacks. "SANSA" kombiniert verteilte Berechnung mit Semantischen Technologien um eine Grundlage für Semantisches Machine Learning, Inferencing und Querying zu schaffen. Der SANSA Stack wurde unter anderem im Rahmen des SAKE-Projekts entwickelt.
Mehr Informationen unter sansa-stack.net

Smart Data Jahreskongress

1. November 2016. Das SAKE-Projekt ist auf dem Smart Data Jahreskongress 2016 am 14. November 2016 im  BMWi Berlin vertreten. Unter anderem wird Dr. Stefan Rüping vom SAKE-Projekt an einer Podiumsdiskussion zum Thema technische Möglichkeiten des Datenschutzes teilnehmen. Wir freuen uns auf Sie.
Mehr Informationen unter www.bmwi-registrierung.de/smart-data/ und www.gi.de/smart-data-begleitforschung/smart-data-jahreskongress-2016.html

LIMES Release

14. Oktober 2016. Kleanthi Georgala ist stolz, das neue Release vom LIMES 1.0.0 anzukündigen, dem Link Discovery Framework for Metric Spaces welches im Rahmen des SAKE Projektes weiterentwickelt wurde. LIMES ist Bestandteil der SAKE-Platform.
Mehr Informationen unter aksw.org/Projects/LIMES.html

DL-Learner 1.3 Release

11. Oktober 2016. Im Rahmen des SAKE-Projekts wurde das Semantic Machine Learning Tool DL-Learner in der neuen Version  1.3 veröffentlicht. Die mit Unterstützung des SAKE-Projekts entwickelte SPARQL-Reasoner Komponente wurde in einer Veröffentlichung auf der ECAI'16 evaluiert. Die Auswahl von Klassenausdrücken wurde verfeinert
Mehr Informationen unter dl-learner.org

SAKE feiert das erfolgreiche Erreichen des 2. Projektmeilensteins"

22.09.2016. Unter Teilnahme des Projektträgers und der Begleitforschung wurde im Rahmen eines Konsortialtreffens der Stand der Forschungs- und Entwicklungsarbeiten sowie die erste voll integrierte Version der SAKE-Plattform vorgestellt.
Von Seiten des Projektträgers wurde im Anschluss an das Konsortialtreffen die erfolgreiche Abnahme dieses zweiten Projektmeilenstein bescheinigt.

Tutorial zum Thema SPARQL Federation auf der ISWC'16

19. August 2016. Dr. Muhammad Saleem und Dr. Axel Ngonga werden auf der ISWC International Semantic Web Conference 2016 in Kobe, Japan, am 17. Oktober 2016 ein Tutorial zum Thema SPARQL Querying Benchmarks halten. Interessenten sind herzlich eingeladen.
Mehr Informationen unter iswc2016.semanticweb.org und sites.google.com/site/sqbenchmarks/

Gemeinsamer Workshop mit dem Smart-Data-Projekt SiDAP

05.08.2016. Die beiden vom BMWi geförderten Projekte SAKE und SiDAP veranstalten einen gemeinsamen Workshop. Es wurde erarbeitet, wie beide Projekte voneinander profitieren und Synergieeffekte nutzen können, um die Big-Data-Ansätze für den Maschinen- und Anlagenbau und die Prozesstechnik weiter zu entwickeln.

ECAI'16: 2 Relevante SAKE Veröffentlichungen

Auf der ECAI Konferenz für Künstliche Intelligenz vom 29. August bis 2. September 2016 in Den Haag wurden zwei Veröffentlichungen vorgestellt, die im Rahmen des SAKE-Projekts entstanden sind.

  • Kleanthi Georgala präsentierte "An Efficient Approach for the Generation of Allen Relations", für das semantischen Verlinkens von Ereignissen
  • Simon Bin präsentierte "Towards SPARQL-Based Induction for Large-Scale RDF Data sets", eine SPARQL Komponente für semantisches Machine Learning

Mehr Informationen unter ecai2016.org

Erfolgreiche Promotion von Dr. Muhammad Saleem im Rahmen des SAKE Projekts

13. Mai 2016. Dr. Muhammad Saleem bekam am heutigen Tag seinen Dr.rer.nat im Fachgebiet Informatik.
Seine Dissertation zum Thema "Efficient Source Selection for SPARQL Endpoint Query Federation" wurde maßgeblich vom SAKE-Projekt unterstützt und wird in dessen Rahmen angewendet.
Die Dissertation ist unter svn.aksw.org/papers/2016/Thesis_Saleem/public.pdf einzusehen.

SAKE auf der CeBIT 2016

Auf der CeBIT 2016 stellte SAKE auf dem Gemeinschaftsstand des Bundesministeriums für Wirtschaft und Energie (BMWi) einen ersten Demonstrator der SAKE Big-Data-Analyseplattform vor.

Anhand von Maschinendaten des Konsortialpartners Heidelberger Druckmaschinen AG wurde gezeigt, wie aus einem Strom von Ereignisdaten einer Druckmaschine automatisch Betriebsfehler detektiert und eine semantisch aufbereitete Ursachenanalyse durchgeführt werden kann.

Ein Video der Demo ist hier zu finden.