Entscheidungsunterstützungssysteme für die nachhaltige Entwicklung und Umweltressourcenmanagement (ResourcifAI)
Projektbeschreibung
ResourcifAI adressiert den wachsenden Bedarf an transparenten, datengetriebenen Entscheidungsunterstützungssystemen im Kontext von nachhaltiger Entwicklung und Umweltressourcenmanagement. Klimawandel und Umweltdegradation erhöhen den Druck auf Entscheidungsträger:innen, große und heterogene Datenquellen zu analysieren und daraus belastbare Indikatoren für Risiken, Auswirkungen und Handlungsoptionen abzuleiten.
Transformerbasierte Modelle bieten ein hohes Potenzial zur Analyse komplexer umweltbezogener Daten. In der Praxis bleiben deren Ergebnisse jedoch häufig schwer nachvollziehbar und nur eingeschränkt steuerbar. Bestehende Ansätze bieten bislang kaum nutzerzentrierte und interaktive Möglichkeiten, um Analyseergebnisse zu explorieren, deren Bedeutung zu verstehen und aktiv in den Analyseprozess einzugreifen.
ResourcifAI entwickelt daher ein Visual-Analytics-basiertes Entscheidungsunterstützungssystem, das transformerbasierte Modelle direkt mit interaktiven Visualisierungen koppelt. Nutzer:innen können extrahierte Umweltindikatoren explorieren, das zugrunde liegende Modellverhalten gezielt beeinflussen und die Auswirkungen ihrer Interaktionen unmittelbar in der visuellen Oberfläche nachvollziehen. Anpassungen von Eingaben, Parametern oder Analysefokussen unterstützen einen iterativen Analyse- und Erkenntnisprozess, erhöhen die Transparenz und stärken das Vertrauen in KI-gestützte Auswertungen.
Das Projekt verfolgt drei eng miteinander verknüpfte Forschungsrichtungen:
Optimierung transformerbasierter Modelle zur Extraktion robuster und kontextsensitiver Umweltindikatoren aus heterogenen Ressourcendaten.
Konzeption eines interaktiven Visual-Analytics-Ansatzes, der eine nutzergesteuerte und echtzeitfähige Steuerung sowie Interpretation von Modellverhalten ermöglicht.
Erweiterung des Systems zur vergleichenden Analyse, um alternative Handlungsoptionen und Szenarien einschließlich ihrer potenziellen Auswirkungen, Unsicherheiten und Zielkonflikte bewerten zu können.
Ziel ist es, fundierte und nachhaltige Entscheidungsprozesse in komplexen und unsicheren Umweltkontexten wirksam zu unterstützen.
Zentrale Funktionen
Transformerbasierte Extraktion von Umwelt- und Nachhaltigkeitsindikatoren aus heterogenen Ressourcendaten
Interaktive Visual-Analytics-Oberfläche mit bidirektionaler Kopplung zwischen Analysemodell und Visualisierung
Echtzeitfähige, visuelle Steuerung des Modellverhaltens (z. B. Analysefokus, Parameter, Eingaben)
Visuelle Exploration von Auswirkungen, Unsicherheiten und multidimensionalen Indikatorräumen
Vergleichende Analyse alternativer Handlungsoptionen und Szenarien zur Entscheidungsunterstützung unter Unsicherheit
Iteratives, evaluationsbasiertes Prototyping, ergänzt durch empirische Nutzerstudien (Usability, Transparenz, Entscheidungsunterstützung)
