In der schnelllebigen Welt der modernen Wissenschaft steht die künstliche Intelligenz (KI) im Mittelpunkt bedeutender Veränderungsprozesse. Am 16. Oktober 2025 wird Prof. Michael Färber an der Technischen Universität Dresden seine Antrittsvorlesung halten. Diese findet von 16:40 bis 18:10 Uhr im Fritz-Foerster-Bau statt und widmet sich dem Thema „Will AI Replace Scientists? From Papers to Insights with LLMs & Knowledge Graphs“.
Prof. Färber, der seit April 2024 als Professor für Skalierbare Software-Architekturen für Data Analytics an der TU Dresden tätig ist, wird dabei aufzeigen, wie Wissensgraphen und Large Language Models (LLMs) die Nutzung wissenschaftlicher Literatur revolutionieren. Während seiner Zeit als Leiter der Forschungsgruppe am Zentrum für Künstliche Intelligenz ScaDS.AI in Dresden und Leipzig, sowie als stellvertretender Professor für Web Science am KIT, hat Färber grundlegende Erkenntnisse zu diesem Thema erarbeitet.
Die Rolle von Wissensgraphen und LLMs
In seiner Vorlesung wird Färber die Transformation von Informationen in echtes Wissen thematisieren. Er wird verdeutlichen, wie Wissensgraphen komplexe Zusammenhänge visuell darstellen und LLMs in der Lage sind, aus Daten sinnvolle Schlussfolgerungen zu ziehen. In Kombination ermöglichen diese Technologien die Analyse von Millionen von Forschungsarbeiten und liefern evidenzbasierte Einsichten.
Zusätzlich wird er auf die Unterstützung eingehen, die Unternehmen beim Aufbau von Wissensgraphen erhalten können. Ein flexibles Pay-as-you-go-Modell erlaubt eine schrittweise Entwicklung und Anpassung an spezifische Datenanforderungen. Dies wird durch gezielte Anleitung zur effizienten Integration heterogener Datenquellen ergänzt.
Innovative Technologien für bessere Entscheidungen
Ein weiterer Schwerpunkt seines Vortrags ist die Nutzung von Retrieval-Augmented Generation, die als Schnittstelle zwischen KGs und LLMs fungiert. Hierbei geht es auch um die Übersetzung von natürlichsprachlichen Abfragen in strukturierte SPARQL-Abfragen. Diese Ansätze tragen zur Verbesserung der Interoperabilität zwischen Wissensgraphen und LLMs bei, um die Datennutzung zu optimieren.
Konkret wird Färber erläutern, wie Unternehmen durch die Feinabstimmung von LLMs für bereichsspezifische Aufgaben einen Wettbewerbsvorteil erlangen können. Dazu gehört auch die Integration von LLMs in bestehende Software-Ökosysteme, etwa über konversationelle Schnittstellen wie Chatbots und virtuelle Assistenten. Zudem wird auf die Notwendigkeit der Validierung und Analyse von LLM-generierten Inhalten durch den Vergleich mit strukturiertem Wissen in Wissensgraphen eingegangen.
Ausblick auf die Veranstaltung
Die Vorlesung von Prof. Michael Färber bietet nicht nur eine Plattform für die Diskussion über die Potenziale, die KI in der Wissenschaft eröffnet, sondern stellt auch die Frage nach der Zukunft der Wissenschaftler in einer zunehmend automatisierten Welt. Weitere Informationen zur Veranstaltung und zum Redner sind auf der Webseite der TU Dresden verfügbar: tud.de/exzellenz/uwil.
Die Synergie zwischen KI und Wissenschaft bildet einen kritischen Punkt in der heutigen Forschung, wie auch die aktuellen Trends und Entwicklungen im Bereich der Wissensgraphen und LLMs zeigen, wie in dem Artikel von Fraunhofer beschrieben. Unternehmen können durch maßgeschneiderte Lösungen im Bereich der Datenanalyse ihre datengestützte Entscheidungsfindung erheblich verbessern, was letztlich auch den wissenschaftlichen Fortschritt fördert.
Für eine detaillierte Betrachtung der neuesten Entwicklungen in diesem Bereich lohnt sich ein Blick in die umfassende Analyse auf arxiv.org.
