Vierter Förderaufruf der Rahmenbekanntmachung

Die Bedeutung standardisierter und nutzungsfreundlicher Forschungsinformationen nimmt kontinuierlich zu. Ihre Verfügbarkeit verbessert Transparenz und Teilhabe im Wissenschaftssystem, ermöglicht fundierte wissenschaftliche Analysen und Innovationen und unterstützt die effiziente Steuerung, Planung und Evaluation in der Forschungslandschaft. Ein wichtiger Referenzrahmen für die Standardisierung von Forschungsinformationen in Deutschland ist der KDSF – Standard für Forschungsinformationen in Deutschland, der eine gemeinsame Grundlage für deren Strukturierung und Austausch schafft. Hier setzen die im Rahmen des vierten Förderaufrufs geförderten Reallabore an.

Agent-CRIS

Ein KI-Agent zur dynamischen Aufbereitung von Forschungsinformationen aus heterogenen Quellen in Realzeit mit KDSF-Synthese

Universität Kassel / DZHW / Universität Passau

Das Projekt Agent CRIS entwickelt einen KI-basierten Forschungsinformationsagenten, der Informationen aus heterogenen Quellen in Echtzeit zusammenführt, auswertet und im Format des Kerndatensatz Forschung (KDSF) bereitstellt. Ziel ist es, Forschungsinformationen weitgehend automatisiert aus organisch entstehenden Forschungsinformationen in öffentlichen und institutionellen Datenquellen zu gewinnen, statt sie über Berichtspflichten zu erzeugen. Dazu verbindet das Vorhaben Verfahren aus Information Retrieval, Sprachverarbeitung und agentenbasierter KI mit einer engen Anbindung an reale Verwaltungsprozesse. So sollen Forschende und Wissenschaftsmanagement entlastet, die Datenqualität verbessert und aktuelle, nachvollziehbare Informationen für Steuerung, Berichtswesen und Analyse verfügbar gemacht werden. Agent CRIS soll Anfragen aufgreifen, passende Quellen erschließen, Informationen standardisieren, Unsicherheiten kenntlich machen und Ergebnisse in einer nutzbaren Form ausgeben. Die Universität Kassel leitet den Verbund und verantwortet mit dem Fachgebiet Deep Semantic Learning und der Abteilung Entwicklungsplanung sowohl die technische Entwicklung als auch die praktische Verankerung in der Hochschulverwaltung. Das Fachgebiet Deep Semantic Learning entwickelt eine Agentenplattform, spezialisierte KI-Modelle für Forschungsinformations-Workflows, erforscht Verfahren zur Generierung KDSF-konformer Anfragen und Antworten und integriert Nutzerfeedback in die Ausgabe. Die Entwicklungsplanung analysiert parallel die bestehenden Prozesse der Forschungsinformationserhebung an der Universität Kassel, identifiziert geeignete Anwendungsfälle, definiert Bewertungskriterien und prüft den Agenten an realen historischen Fällen. Die Universität Kassel gestaltet die technische Kernarchitektur des Systems und stellt zugleich das Reallabor bereit, in dem der Nutzen, die Passung zu Verwaltungsabläufen und die Qualität der Ergebnisse unter realen Bedingungen erprobt werden.

Zuwendungsempfänger

Prof. Dr. Martin Potthast, Universität Kassel / Marion Schmidt, DZHW / Michael Granitzer, Universität Passau

FKZ: 16RBM4006A-C

Laufzeit: 01.10.2026 - 30.09.2029