Das SciColab Projekt zielt darauf ab, eine Plattform bereitzustellen, die nicht nur einen Raum für die Zusammenarbeit bietet, sondern die Zusammenarbeit während der gesamten Projektlaufzeit fördert und motiviert. Um eine optimale Unterstützung der jeweiligen Projekte zu gewährleisten, ist der Einsatz von Empfehlungssystemen, die auf Machine Learning und Deep Learning basieren, entscheidend. Textinformationen, die während der Projektlaufzeit gesammelt werden, werden analysiert und genutzt, um verschiedene Arten von Empfehlungen zu erstellen, die Teams bei verschiedenen Aufgaben unterstützen, z. B. bei der Recherche, der Teambildung, der Ideenfindung und bei Schreibaufgaben.

Besonderes Augenmerk wird auf die Benutzerfreundlichkeit der Plattform und die Präsentation der resultierenden Empfehlungen gelegt. Die daraus resultierenden Empfehlungen werden in einem visuellen Analysesystem visualisiert, das es den Benutzern ermöglicht, die Ergebnisse nach Belieben zu erkunden, wobei der Benutzer aus einer breiten Palette von Visualisierungen und Interaktionen wählen kann. Diese Fokussierung auf die Kognition der Benutzer unterstreicht unseren Fokus auf die Mensch-Computer-Interaktion und unser Ziel, den Benutzer während des gesamten Projekts zu unterstützen.

Die Plattform ist modular aufgebaut und nicht auf einen bestimmten Bereich oder Sektor beschränkt. Sie bietet einen optimalen Start und kontinuierliche Unterstützung für jedes Projekt, das die Zusammenarbeit von Experten erfordert. Durch den Einsatz von auf natürlicher Sprachverarbeitung basierender Textanalyse und KI-basierten Empfehlungssystemen kann die Plattform jedes Team mit maßgeschneiderten Empfehlungen unterstützen, um Innovationen zu fördern und die Zusammenarbeit zu verbessern.

Dieses Projekt wird vom Ministerium für Wissenschaft und Kunst (HMWK) im Rahmen des akademischen Mittelbaus gefördert.