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	Günter Bachelier, M.A.
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Neuronale und evolutionäre Ansätze im Information Retrieval	Ziel von Online-Workshops mit diesem Schwerpunkt ist die Darstellung von dem jeweiligen Entwicklungsstand der Anwendung neuronaler, evolutionärer und neuro-evolutionärer Ansätze im Information Retrieval, sowie der Ausarbeitung zukünftiger Entwicklungslinien, wobei die Bewertungsmechanismen des Delphi-Verfahrens oder der Idea-Futures eine wichtige Rolle spielen. In diesem Rahmen soll das gesamte Spektrum der Indexierung und des Retrievals von Text-, (z.B. chemische) Struktur-, Bild-, Video-, und Audiodaten betrachtet werden, wobei eine Integration und Koevolution mit Bild- und Audioverarbeitungs-Algorithmen und Erkennungs-Algorithmen notwendig wird. Neuronale Verfahren werden in diesen sensornahen Bereichen verstärkt eingesetzt, sodaß die Vermutung naheliegt, daß eine hierarchische, adaptive Informationssystemarchitektur mit den gleichen neuronalen Methoden auf den einzelnen Hierarchieebenen Anwendung finden kann. Es sollen auch Anwendungen von IR-Architekturen auf nicht klassische Bereiche, wie beispielsweise die Indexierung stringbasierter, d.h. ein-dimensionaler Daten oder mehrdimensionaler Strukturdaten, wie sie in biologischen und chemischen Repräsentationen verwendet werden (z.b. Willett (1995, 1997)). IR-Systeme dieser Art sind direkt für die Speicherung und Strukturierung von Code und insbesondere von Binärcode im Fall des CGP geeignet, was zu Code-Bibliotheken führt, die als generationsübergreifende Speicher besonders guter Individuen für ein bestimmtes Problem (Elitist-Speicher) dienen. Diese Programme können potentiell als Module oder Initialisierungen für andere Programme verwendet werden, die ähnliche oder erweiterte Problemstellungen bearbeiten. Strukturierte Code-Bibliotheken mit effizienten Zugriffsmechanismen spielen auch in Ev- und Mem-OS eine entscheidende Rolle, wenn in einem System sehr viele Problem- und Lösungsprogramme zirkulieren, die als Trägersysteme autonome, adaptive Softwareagenten verwenden, die vitale Basisaufgaben durchführen, so wie physikalisch ausgeführte Phänotypen. In diesen Zusammenhang fällt auch das Datamining (Fayyad (1997)) und insbesondere das Datamining von wissenschaftlichen Daten. CGP-Systeme, in Verbindung mit einer geeigneten Hardware, wie einer C-RAM-Architektur, könnten sich hierbei als besonders geeignet erweisen, da die speicherintensiven Anwendungen im Datamining eine Effizienzsteigerung im Fall einer engen Integration von Verarbeitungs- und Speicherelementen nahelegen. Strukturierte Code-Bibliotheken bieten neben den genannten Möglichkeiten im Rahmen evolutionärer Prozesse eines GP-Systems auch die Durchführung memory-basierter Verfahren, wie einem Tabu-Search-Verfahren (Glover & Laguna (1997)) oder der Anwendung von aktiven Lernmechanismen (Cohn et al. (1995), Fedorov (1972), RayChaudhuri (1997)). Durch die Verwendung von aktiven Lernmechanismen werden die Grenzen zwischen klassischem Informationssystem und Wissensaquisition durch Fragen und Experimente aufgehoben, was zu einem neuen Typ von Informationssystem bzw. wissenschaftlichem Arbeitsplatz führt.
Referenzen	Bachelier, Günter: Kohdex - PSS-Kohdex: Konzepte zur integrierten Indexierung und Visualisierung von Textdaten auf der Basis Pseudo-Stetiger-Sensorischer-Kohonen-Karten. Magisterarbeit, Fachrichtung Informationswissenschaft, Saarbrücken, 1995. Cohn, David A.; Ghahramani, Zoubin; Jordan, Michael I.: Active Learning with Statistical Models. In: Tesauro, G.; Touretzky, D.S.; Leen, T.K. (eds.): Advances in Neural Information Processing Systems, NIPS 7, MIT Press, Cambridge, 1995. Fayyad, U.M.; Piatetsky-Shapiro, G.; Smyth, P.; Uthurusamy, R. (eds.): Advances in Knowledge Discovery and Data Mining. AAAI Press & MIT Press, 1996. Fedorov, V.: Theory of Optimal Experiments. Academic Press, New York, 1972. Glover, Fred; Laguna, Manuel: Tabu Search. Kluver-Verlag, 1997. RayChaudhuri, Tirthankar: Seeking the Valuable Domain - Query Learning in a Cost-Optimal Perspective. PhD thesis, Macquarie University, Sydney, 1997. Willett, Peter: Searching for pharmacophoric patterns in databases of tree-dimensional chemical Structures. In: Journal of Molecular Recognition, 8, 1995, S. 290 - 303. Willett, Peter: Lab Report special Section: Information Retrieval Research in the University of Sheffield. In: SIGIR Forum, Vol 31, 2, 1997, S. 7 - 13.

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