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Im Workshop werden verschiedene Lösungen und Prototypen, bei denen künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen zum Einsatz kommen, vorgestellt. Die verschiedenen Ansätze und Anwendungsmöglichkeiten werden anschließend gemeinsam mit den Teilnehmern diskutiert, und die Chancen sowie Herausforderungen analysiert.

Details zu den vorgestellten Lösungen:

+ Semantische Dokumentenindexierung mit generativer KI. (Dimitri Busch| Fraunhofer-Informationszentrum Raum und Bau (IRB), Stuttgart & Dmytro Lande | Nationale Technische Universität „Kiewer Polytechnisches Institut Igor Sikorsky", Kiew)
> Heute findet eine technologische Revolution statt. Künstliche Intelligenz wird dank großer Sprachmodelle, wie GPT (Generative Pretrained Transformer), allgemein zugänglich. Solche Sprachmodelle ermöglichen die Erstellung von Textinhalten, die dem menschlichen Niveau nahekommen. Ziel dieses Beitrags ist es, neue Ansätze zur Verarbeitung von Referenzinformationen mit Hilfe generativer Systeme der künstlichen Intelligenz vorzustellen. Diese Ansätze werden angewendet, um die Probleme der semantischen Indexierung, der semantischen Netzwerkbildung und der Netzwerkvisualisierung zu lösen. <

+ KI-gestützte Programmierung in den Digitalen Geisteswissenschaften. (Christina Dittmann, Leona Elisabeth Münzer, Suzana Sagadin, Sebastian Schiller-Stoff | Karl-Franzenzs Universität Graz, Institut für Digitale Geisteswissenschaften)
>Die Digitalen Geisteswissenschaften (Digital Humanities, DH) erleben einen tiefgreifenden Wandel, der nicht zuletzt durch technologische Entwicklungen wie der Integration von Künstlicher Intelligenz (KI) in deren Forschungs- und Entwicklungswerkzeuge geprägt ist. KI-gestützte Programmierassistenten wie GitHub Copilot, JetBrains AI Assistant und andere haben das Potenzial, die Art und Weise, wie in der Forschung programmiert, Daten analysiert und interpretiert werden, grundlegend zu transformieren.
Mit KI-gestützten Tools können auch große Mengen an historischen Texten, Bildern und anderen kulturellen Artefakten schneller und präziser analysiert werden, was wiederum zu neuen Erkenntnissen und der Rekonstruktion kultureller Kontexte führt.
Dennoch dürfen hier Problemstellungen, die die Integration von KI-gestützten Assistenzsystemen in die Werkzeuge der DH mit sich bringen könnte, nicht außer Acht gelassen werden. <

+ LLMs und Digitale Bibliotheken – Ein perfekter Match? (Rene Berndt, Anzhelika Chernykh | Fraunhofer Austria Research GmbH, Graz)
> Mit der fortschreitenden Digitalisierung von Bibliotheken hat sich das Potenzial zur Nutzung digitaler Quellen erheblich erweitert. In diesem Zusammenhang stehen neue Herausforderungen und Chancen für die Verwaltung und den Zugriff auf digitale Sammlungen im Fokus. Dieser Beitrag stellt die Anwendung großer Sprachmodelle (Large Language Models, LLMs) für digitale Bibliotheken vor, wobei der Schwerpunkt auf der Integration von ontologiebasierte Wissensgraphen als Wissensspeicher liegt. Ziel ist es, eine Retrieval-Augmented Generation (RAG) Anwendung zu entwickeln, die es ermöglicht, Fragen zu Dokumenten innerhalb der Bibliothek zu beantworten und umfassende Literaturübersichten zu erstellen. <