Anwendungssysteme der künstlichen Intelligenz — zum Beispiel in der Bioinformatik oder Medizininformatik — fußen häufig auf Wissensbasen, in denen das Fachwissen von Experten in maschinell verarbeitbarer Form gespeichert ist. Nicht selten passieren bei der Erstellung solcher Wissensbasen jedoch Fehler, was mitunter schwerwiegende Folgen haben kann, wie etwa eine falsche Therapiemethode, die das System für einen Patienten vorschlägt. Das Auffinden solcher Fehler erweist sich dann allein aufgrund der Größe der Wissensbasen als schwierig. Forscher am Institut für Angewandte Informatik haben zu diesem Zweck das Werkzeug „OntoDebug“ entwickelt, welches von zahlreichen Benutzern weltweit verwendet wird. In einem kürzlich veröffentlichten Artikel, welcher im renommierten Journal „Knowledge-Based Systems“ veröffentlicht wurde, konnte der Nutzen dieses Werkzeugs im Rahmen von Benutzerstudien nun auch wissenschaftlich erfolgreich validiert werden. Die Studien zeigen insbesondere,
dass das Auffinden von Fehlern mit OntoDebug erheblich effizienter ist als Fehler ohne das Werkzeug zu suchen.

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