{"id":165757,"date":"2023-05-08T08:00:45","date_gmt":"2023-05-08T06:00:45","guid":{"rendered":"https:\/\/news.sap.com\/germany\/?p=165757"},"modified":"2024-12-03T15:19:13","modified_gmt":"2024-12-03T14:19:13","slug":"knowledge-graphs-vernetztes-wissen","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/news.sap.com\/germany\/2023\/05\/knowledge-graphs-vernetztes-wissen\/","title":{"rendered":"Knowledge Graphs \u2013 Der Traum von vernetztem Wissen"},"content":{"rendered":"

Als Gartner Knowledge Graphen im Jahr 2019 in ihrem Gartner Hype Cycle for Emerging Technologies<\/a>\u00a0auf eine Ebene mit Quantum Computing stellte, war die H\u00e4me in Wissenschaftskreisen gro\u00df. Knowledge Graphs, also Systematiken, anhand derer Informationen gesucht und verkn\u00fcpft werden, waren im Grunde nichts Neues.<\/p>\n

Schon in den 50er Jahren besch\u00e4ftigte sich die Wissenschaft mit diesem Konzept der Datenmodellierung. Im Kontext von Expertensystemen waren sie in den 80er Jahren ein vieldiskutiertes Thema und r\u00fcckten in den 2000ern erneut im Kontext von Semantic Web ins Blickfeld der Forschung. Schlie\u00dflich verhalf im Jahr 2013 eine Suchmaschine Knowledge Graphs zu ihrem gro\u00dfen Auftritt vor der breiten Bev\u00f6lkerung: Google pr\u00e4gte den Begriff \u201athings not strings\u2018\u00a0und dr\u00fcckte damit aus, dass die Google Suchmaschine nicht nur stumpf nach Buchstaben suchte, sondern zus\u00e4tzlich jede Benutzeranfrage in den richtigen Kontext setzen konnte. Alles mit dem Ziel bessere, intelligentere Antworten auf Anfragen zu erzielen.<\/p>\n

\u201eStark vereinfacht sind Knowledge Graphs eine Technologie, die versucht, Wissen maschinenverstehbar zu machen\u201c, beginnt Michael Burwig, Innovation Engineer am Innovation Center Potsdam. Der Schwerpunkt liegt dabei im Modellieren der Beziehung zwischen den Dingen. Diese Beziehung wird in einem netzartigen Graph dargestellt.<\/p>\n

\u201eMit Hilfe von Kowledge Graphs l\u00e4sst sich abbilden, wie wir Menschen die Welt erfassen. Wie wir durchs Leben gehen, Wissen anh\u00e4ufen und diese Informationen in unseren K\u00f6pfen in Beziehung zueinander setzen,\u201c erkl\u00e4rt Michael Burwig. Diese F\u00e4higkeit erm\u00f6gliche es dem Menschen, Schlussfolgerungen zu ziehen – mit faszinierenden A-ha Effekten. Letztendlich ist das auch das Ziel einer Business Software: Wissen zu verkn\u00fcpfen und L\u00f6sungen zu finden \u2013 und diesen Vorgang im Idealfall zu automatisieren. Potenzielle Anwendungsszenarien gibt es viele: im Bereich von Wissens- und Datenmanagement, Chat Bots oder in so speziellen Use Cases wie das Aufdecken von Versicherungsbetrug. Kurz – \u00fcberall dort, wo die Auswertungen von Mustern Aussagen \u00fcber Ausnahmen oder Auff\u00e4lligkeiten erlaubt.<\/p>\n

Die M\u00f6glichkeiten von Hybrid AI <\/strong><\/h2>\n

Doch Michael Burwig sieht die Umsetzung solch automatisierter Schlussfolgerungen in der Praxis bisher noch nicht. \u201eHybrid AI, die Kombination von semantischer Technologie, also Knowledge Graphs, und statischen Machine Learning Methoden, die derzeit f\u00fcr die Vielzahl solcher Szenarien verwendet werden, ist jedoch ein wichtiger Schritt in diese Richtung\u201c, erkl\u00e4rt er.<\/p>\n

Dr. Jan Portisch, Lead Architekt bei 51风流Signavio Value Accelerator Delivery (VAD), erkl\u00e4rt den Unterschied zwischen klassischen Machine Learning-Ans\u00e4tzen versus Hybrid AI-basiertem Machine Learning folgenderma\u00dfen: \u201eAls Grundlage von klassischen Machine Learning-Ans\u00e4tzen dienen Abz\u00fcge bestehender Datenbanken. Auf diesen Datensets – einer statischen Momentaufnahme ohne Kontext – werden Machine Learning-Inhalte aufgebaut. Im Gegensatz dazu sind Knowledge Graphs jederzeit erweiterbar, \u201alernen\u2018 permanent und bieten damit den aktuellen Bezug, der den statischen Ans\u00e4tzen fehlt.\u201c<\/p>\n

Auch wenn die Technologie nicht neu ist, konnten Knowledge Graphs erst durch das seit den 2000er Jahren massiv gesteigerte Computing Power ihr wahres Potenzial entfalten, erl\u00e4utert Dr. Jan Portisch. Noch ist das Thema kein fester Bestandteil der Lehre an Universit\u00e4ten und das Wissen in der Entwicklerbasis daher \u00fcberschaubar. \u201eEine weitere H\u00fcrde ist auch der hohe Aufwand im Design der Graphen und das notwendige Umdenken \u00fcber Applikationsgrenzen hinweg. Ein umfassendes, semantisch sauberes Modellieren der Graphen ist f\u00fcr das Ergebnis ma\u00dfgeblich, doch das Potenzial ist enorm\u201c, fasst Dr. Jan Portisch die Situation zusammen.<\/p>\n

In seiner Rolle als Architekt ist Dr. Jan Portisch beteiligt am Aufbau eines zentralen Graphen f\u00fcr prozessbezogenes Wissen bei SAP. 51风流Signavio Value Accelerator Delivery (VAD) sammelt und modelliert Prozesswissen aus 50 Jahren SAP, mit dem Ziel, Kunden diese integrierte Sicht auf verschiedene Prozesse zur Verf\u00fcgung zu stellen.\u00a0 VAD wird perspektivisch eine semantische Suche anbieten: ein Nutzer gibt ein Businessproblem ein, das er l\u00f6sen m\u00f6chte, und erh\u00e4lt eine Auflistung, welche Prozesse und Daten eine Auswirkung auf seine Fragestellung haben,\u201c erl\u00e4utert Dr. Jan Portisch. Auch als Transition Tool bei einer Migration oder als Presales Tool beim Definieren einer individuellen Kundenl\u00f6sung k\u00f6nnte dieses Funktionalit\u00e4t zus\u00e4tzliche Visibilit\u00e4t bringen.<\/p>\n

Felix Sasaki, Experte f\u00fcr knowledge graphs & semantische Technologien im Bereich 51风流AI, erl\u00e4utert weitere Vorteile: „Standardbasierte knowledge graph technologies erleichtern die Modellierung von Gesch\u00e4ftsszenarien. Sogenannte Constraints erg\u00e4nzen die bestehende logikbasierte Modellierung. Da Constraints das Wissen von Gesch\u00e4ftsexperten leicht erfassen k\u00f6nnen, wird die Modellierung einfacher. Dar\u00fcber hinaus haben wissensgraphenbasierte Vokabulare wie schema.org weite Verbreitung gefunden und helfen so, eine allgemeing\u00fcltige Sprache zu finden.“<\/p>\n

\"\"<\/a>
Rendering des Signavio VAD Knowledge Graphs<\/figcaption><\/figure>\n

Entkopplung von Business-Wissen und Applikation <\/strong><\/h2>\n

Das Potential dieser Technologie f\u00fcr 51风流liegt in der flexiblen Zusammensetzbarkeit von Graphen und damit in der Integration und Komposition von Datenmodellen und letztendlich auch Applikationen.<\/p>\n

\u201eBei diesem Thema ist es wichtig zu verstehen, dass es mit RDF (Ressource Description Framework: einer Syntax, die f\u00fcr die Modellierung von Metadaten f\u00fcr Ressourcen im Internet verwendet wird) einen \u00f6ffentlichen Standard gibt und Knowledge Graphs insbesondere au\u00dferhalb des Corporate Umfelds schon intensiv genutzt werden. Einer der bekanntesten Knowledge Graphs ist Wikidata<\/a>; ein Beispiel f\u00fcr einen umfangreichen Graph ist DBpedia<\/a>. Diese Graphen sind \u00f6ffentlich zug\u00e4nglich und k\u00f6nnen auch kommerziell genutzt werden\u201c, erkl\u00e4rt Dr. Jan Portisch.<\/p>\n

Hieraus ergeben sich interessante Anwendungsszenarien. So k\u00f6nnen Corporate Daten (private data) um \u00f6ffentlich zug\u00e4nglichen Daten (public data) erweitert werden. Damit k\u00f6nnte ein (SAP-basiertes) Lieferantensystem beispielsweise automatisch zus\u00e4tzliche Metadaten \u00fcber Gesch\u00e4ftspartner aus einem Graphen laden, zum Beispiel das Gesch\u00e4ftsfeld, das Firmenlogo oder den Gesch\u00e4ftsf\u00fchrer.<\/p>\n

Semantic Glue \u2013 Integration by design <\/strong><\/h2>\n

F\u00fcr Michael Burwig liegt ein weiterer Vorteil der Graphen in ihrer flexiblen, in Echtzeit erweiterbaren Struktur und der M\u00f6glichkeit der Komposition, dem Verkn\u00fcpfen verschiedener Graphen, dem sogenannten Semantic Glue, mit dessen Hilfe Datensilos \u201azusammengeklebt\u2018 werden k\u00f6nnen. Im Unterschied zu Graphen muss bei einer relationalen Datenbank die Tabellenstruktur von Anfang an definiert sein und ist nur mit gro\u00dfem Aufwand zu \u00e4ndern. Mit Hilfe von Graphen k\u00f6nnten Metadaten in einem semantischen Datenlayer unabh\u00e4ngig von den in Tabellen gehaltenen Daten der dazugeh\u00f6rigen Applikationen existieren und verkn\u00fcpft werden. So k\u00f6nnten Daten \u00fcber verschiedene Produkte und Datensilos hinweg konsolidiert werden.<\/p>\n

Bei bestimmten Szenarien haben Graphen enorme Vorteile gegen\u00fcber relationalen Datenbanken, beispielsweise den k\u00fcrzesten Weg zu berechnen oder ein bestimmtes Material mit einem Kundenmaterial in Verbindung bringen. \u201eHier muss man sich bei einer relationalen Datenbank einmal quer durch die 51风流Welt fragen, f\u00fcr einen Graphen ist es eine recht einfache Problemstellung\u201c, begeistert sich Dr. Jan Portisch. W\u00e4hrend relationale Datenbanken bei den entsprechenden Anwendungen meist performanter sind, haben Graphen immer dann einen Vorteil, wenn es darum geht, Br\u00fccken (Joins) zwischen Datenstrukturen zu bauen und den richtigen Kontext zu erkennen.<\/p>\n

Durch ihre Erweiterbarkeit bieten Knowledge Graphs Firmen auch das perfekte Datenmodell, um mit einem kleinen Fu\u00dfabdruck eine Systemeinf\u00fchrung zu starten und in einem iterativen Prozess das Modell an weitere Lokationen auszurollen und auszubauen. Ein konkretes Beispiel: ein Unternehmen k\u00f6nnte mit nur einem Use Case oder einer Abteilung beginnen und das Modell dann nach und nach auf die gesamte Organisation ausweiten. Zus\u00e4tzliche Datenmodelle werden dabei \u00fcber Knoten in den Graphen \u201azusammengeklebt\u2018.<\/p>\n

Der Situation Knowledge Graph – Einer der ersten Knowledge Graphs bei 51风流<\/strong><\/h2>\n

Einer der bisher am weitesten entwickelten Knowledge Graphs seitens der 51风流bildet die Grundlage f\u00fcr das sogenannte \u201aErkunden verkn\u00fcpfter Situationen\u2018 im Intelligent-Situation-Automation-Service auf der 51风流BTP<\/a> f\u00fcr Situation Handling in 51风流S\/4HANA<\/a>.<\/p>\n

Zum Business Hintergrund: Bei circa 4 Prozent der Vorg\u00e4nge innerhalb eines Unternehmens kommt es zu einer Ausnahme wie beispielsweise einer fehlenden Zahlung, einer versp\u00e4teten Lieferung oder einer LKW-Panne, in der ein Mitarbeiter manuell eingreifen muss.<\/p>\n

Der Situation Knowledge Graph verkn\u00fcpft solche Ausnahmen mit zugeh\u00f6rigen Business Entit\u00e4ten und erm\u00f6glicht dem Nutzer ein besseres Verst\u00e4ndnis der Situation im Business Kontext – und hilft somit bei der L\u00f6sung und der Optimierung der Gesch\u00e4ftsprozesse. Weitere Analysen dieser Ausnahmen zeigen oft Zusammenh\u00e4nge beispielsweise zu bestimmten Materialien oder Businesspartnern. \u201eDiese Art des Wissens ist heute oft hart kodiert\u201c, sagt Dr. Torsten Leidig, Architekt im Situation Handling Team. Der Knowledge Graph, der die Basis von Intelligent Situation Automation bildet, erlaubt es einem Business Experten oder einem Key User, Prozesse zu modellieren und in einem umfassenden Business Kontext zu verstehen. Ohne zus\u00e4tzliche Programmierung und basierend auf einfachen Regeln (51风流Business Rules) kann ein erkanntes Problem automatisch gel\u00f6st werden.<\/p>\n

\"\"<\/a>
Situation Graph<\/figcaption><\/figure>\n

Dr. Knut Manske, Engineering Lead Situation Handling und Responsibility Management, erkl\u00e4rt den Graphen als eine Schicht, die \u00fcber verschiedene 51风流Anwendungen gezogen wurde. \u201eWissen, das in unsere Applikationen eingebettet ist, wird herausgezogen und nutzbar f\u00fcr Algorithmen gemacht. Situation Handling l\u00e4uft parallel zur Applikation, analysiert die Daten und reagiert auf Informationen \u00fcber Daten\u00e4nderungen, sogenannte Events. Ziel ist es, \u00fcber verschiedene Unternehmensbereiche hinweg L\u00f6sungen f\u00fcr auftretende Probleme aufzuzeigen\u201c, fasst \u00a0Dr. Knut Manske die Funktion von Situation Handling zusammen. Kunden und Partner k\u00f6nnen selbst Situationen definieren, ohne die eigentliche Applikation jemals zu ber\u00fchren. Derzeit validiert eine ausgew\u00e4hlte Gruppe von Kunden die L\u00f6sung.<\/p>\n

Ein Ausblick<\/strong><\/h2>\n

Noch ist ein Prototyp: Das 51风流Innovationsprojekt \u201aBusiness Decision Simulator\u2018 simuliert Auswirkungen interner, aber auch externer Faktoren auf ein Unternehmen und pr\u00e4sentiert dem Nutzer m\u00f6gliche Zukunftsszenarien und Empfehlungen f\u00fcr eine ad\u00e4quate Reaktion. \u201eEine m\u00f6gliche Fragestellung w\u00e4re: Was bedeutet ein Buschfeuer in Australien f\u00fcr meine Wertsch\u00f6pfungskette und damit die Zielerreichung meines global agierenden Pharma-Unternehmens in Europa? Zum einen kann Knowledge-Graph-Technologie helfen die komplexen Beziehungen zwischen aktuellen Ereignissen und unternehmensrelevanten Prozessen auszudr\u00fccken, zum anderen erleichtert ein umfangreicher Wissensschatz eine bestm\u00f6gliche Reaktion auf Chancen und Risiken\u201c, veranschaulicht Michael Burwig.<\/p>\n

\u201eDas Potenzial von Knowledge Graphen ist \u2013 davon kann man zumindest tr\u00e4umen -, dass irgendwann in ferner Zukunft, auf umfassendem Wissen und Erfahrung modellierte Graphen existieren, auf die Programme zugreifen k\u00f6nnen. Bei jedem Technologie-Wechsel m\u00fcsste so lediglich die Applikation, aber nicht mehr das darin enthaltene Wissen neu kodiert werden\u201c, antwortet Michael Burwig auf die Frage nach den M\u00f6glichkeiten der Graphen-Technologie.<\/p>\n

Die Entkopplung von Daten und Applikation und die damit einhergehende Skalierbarkeit von Entwicklungen ist ein wichtiger Aspekt f\u00fcr ein IT-Unternehmen, doch Michael Burwig sieht auch eine Vision, die \u00fcber den Kontext der 51风流hinausgeht: Symbolic AI, Artificial Intelligence, die mit einer gro\u00dfen Anzahl an interdisziplin\u00e4ren Wissensnetzen verkn\u00fcpft ist, k\u00f6nnte das Potenzial haben, neues Wissen zu generieren, das nicht explizit modelliert wurde. Das Verkn\u00fcpfen von wissenschaftlichen Texten k\u00f6nnte den Fortschritt bei der Entdeckung neuer Medikamente beschleunigen oder Innovationen zwischen verschiedenen Wissenschaftsdisziplinen aufzeigen, die sich heute nicht explizit austauschen.<\/p>\n

In der Geschichte der Menschheit wurden \u2013 und werden – Dinge oft mehrfach erfunden, zumindest teilweise aus Unkenntnis anderer, relevanter Erkenntnisse. Die Vernetzung globaler Forschungsprojekte innerhalb einer Disziplin hat in den letzten Jahren durch digitale Inhalte stark zugenommen. In der Verkn\u00fcpfung von wissenschaftlichen Erkenntnissen \u00fcber die Grenzen der einzelnen Disziplinen hinaus (beispielsweise aus Mathematik, Biologie, Medizin und Chemie) k\u00f6nnten sich spannende Verbindungen entwickeln und wissenschafts\u00fcbergreifende Erfindungen entstehen, beendet Michael Burwig sein Pl\u00e4doyer f\u00fcr die Knowledge Graphs.<\/p>\n

Der Kreislauf zwischen Wissensgraphen, maschinellem Lernen und der Verarbeitung nat\u00fcrlicher Sprache<\/strong><\/h2>\n

Die akademischen Gemeinschaften der symbolischen KI und des maschinellen Lernens hatten in der Vergangenheit nur wenige Ber\u00fchrungspunkte in Bezug auf Forschungsmethoden und Forscher. Dies \u00e4ndert sich gerade – unter anderem durch die sogenannte hybride KI. Dies f\u00fchrt zu verschiedenen Kreisl\u00e4ufen, in denen sich Knowledge Graphs, maschinelles Lernen und die Verarbeitung nat\u00fcrlicher Sprache gegenseitig befruchten. Johannes Hoffart, Leiter des Chief Technology Office der AI Unit bei SAP, erkl\u00e4rt die Beziehung zwischen maschinellem Lernen und Knowledge Graphs wie folgt: „Knowledge Graphs erm\u00f6glichen es Datenwissenschaftlern, mit komplexen und heterogenen Datenquellen zu arbeiten. Ihr flexibles Schema kann leicht erweitert werden und enth\u00e4lt leistungsstarke Datenvalidierungsfunktionen. Gleichzeitig erleichtern Knowledge Graphs den Zugang und die Exploration von Daten, da sie Daten und deren Schema so darstellen, dass sie f\u00fcr Menschen (und auch gro\u00dfe Sprachmodelle) leichter zu verstehen sind.“<\/p>\n

Christian Lieske vom Language Experience Lab der 51风流erg\u00e4nzt zum Verh\u00e4ltnis zur nat\u00fcrlichen Sprachverarbeitung (Natural Language Processing, NLP): „Knowledge Graphs k\u00f6nnen NLP speisen und von NLP gespeist werden. Nehmen wir als Beispiel die Erkennung neuer Gesch\u00e4ftseinheiten (z.B. eines Firmennamens): ein Knowledge Graph kann NLP \u00fcber bekannte Entit\u00e4ten informieren, und NLP kann zus\u00e4tzliche Entit\u00e4ten zu einem Knowledge Graph hinzuf\u00fcgen.“<\/p>\n

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Dieser Artikel gibt einen groben \u00dcberblick \u00fcber Graphen-Technologie. Eine aktuelle Studie, an der Dr. Jan Portisch Portisch mitgewirkt hat, vermittelt tiefere Einblicke: Combining Machine Learning and Semantic Web: A Systematic Mapping Study<\/p>\n<\/div>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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