Wissenschaft & Forschung
Wissen erschließen, Forschung unterstützen
ontolux entwickelt Suchsysteme, Analysewerkzeuge und Assistenzlösungen für unstrukturierte Datenbestände in der Forschung – interdisziplinär, nachvollziehbar und anpassbar.
Komplexe Daten, klare Erkenntnisse
Wissenschaftliche Arbeit erzeugt riesige Mengen unstrukturierter Informationen – von historischen Quellen über Interviewdaten bis zu Preprints oder Messprotokollen.
ontolux kennt diese Realität aus eigener Erfahrung: Als Partner in Forschungsprojekten entwickeln wir Systeme, die wissenschaftliche Praxis unterstützen – methodenbewusst, nachvollziehbar, disziplinsensibel.
Im Fokus stehen Such-, Analyse- und Assistenzlösungen, die sich in bestehende Arbeitsweisen einfügen, statt sie zu überformen.
Herausforderungen
Wer forscht, muss finden können
Wissenschaftliche Systeme müssen mit Komplexität, Vieldeutigkeit und Methodenvielfalt umgehen können. ontolux entwickelt Lösungen, die nicht nur technisch funktionieren, sondern in wissenschaftliche Arbeitsweisen integriert sind – ohne sie zu überformen.
Typische Anforderungen:
- Anpassbarkeit an disziplinspezifische Terminologien und Relevanzlogiken
- Unterstützung explorativer, hypothesengenerierender Rechercheprozesse
- Nachvollziehbarkeit aller Verarbeitungsschritte und Versionierungen
- Interoperabilität mit bestehenden Forschungsinfrastrukturen
- Abbildung iterativer Forschungsprozesse mit Annotation und Kollaboration
Werkzeuge für disziplinübergreifende Forschung
Recherchetools für Textbestände
ontolux entwickelt Systeme, die heterogene Quellen erschließen – von technischen Berichten über historische Briefe bis zu Interviewtranskripten oder multimodalen Erhebungsdaten.
Mapping & Trendanalyse
Von der Einzelpublikation zum Forschungstrend: Mapping-Tools, automatische Kategorisierung und visuelle Analysen unterstützen systematische Reviews, Projektplanungen und Meta-Studien.
Analyseassistenz & Vorstrukturierung
KI-gestützte Funktionen zur Voranalyse – etwa zur Clusterbildung, Zitationsanalyse oder Identifikation thematischer Lücken. Optional mit Feedbackschleifen und Editierlogik.
Suchsysteme für Forschungsvorhaben
Projekt- und disziplinspezifische Retrieval-Systeme mit trainierten Klassifikatoren, kontextueller Ergebnissteuerung und Schnittstellen zu Repositorien oder Datenbanken.
Was wir bieten
Forschung braucht keine Plattformen, sie braucht Werkzeuge
ontolux entwickelt keine generischen Tools, sondern methodennahe Werkzeuge, die wissenschaftliches Arbeiten gezielt unterstützen – mit dem Fokus auf strukturierte Erkenntnis statt bloße Automatisierung.
Lange vor dem aktuellen KI-Hype war ontolux in Forschungsprojekten in den Bereichen Textverarbeitung, semantische Suche und maschinelles Lernen aktiv, oft in enger Kooperation mit Hochschulen und Forschungsinstituten. Diese Erfahrung prägt unseren Anspruch:
Keine Plattformlogik. Keine Blackbox. Sondern nachvollziehbare Systeme, die inhaltlich und methodisch verankert sind.
- Erfahrung aus echten Forschungskooperationen statt Tool-orientierter Produktentwicklung
- disziplinsensible Systeme statt vereinheitlichender Plattformlogik
- kontrollierbare Modellausgaben mit erklärbarer Ergebnisstruktur
- semantisch steuerbare Retrieval- und Analyseprozesse
- anschlussfähige Architekturen für wissenschaftliche Workflows
- integrierte Feedback- und Korrekturmöglichkeiten für Forschungsteams
Cases
Beispielhafte Anwendungskontexte
Mapping-Tools für systematische Reviews in Medizin oder Sozialforschung
Recherchesysteme für interdisziplinäre Forschungsanträge
Analyseunterstützung für KI-Ethik-Projekte mit multiplen Datenquellen
Erschließung historischer Datenkorpora mit LLM-basierten Annotationstools
Erfolgsgeschichten
Sprechen Sie uns an
ontolux hilft Forschungseinrichtungen dabei, das Potenzial unstrukturierter Daten zu erschließen – durch Systeme, die in der Wissenschaft verankert sind und sich methodisch wie technisch anpassen lassen.
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