Weltweit erste Anwendung von DeepLearning im Geschäftsprozessmanagement wird ab sofort durch NVIDIA unterstützt

Der US-amerikanische Chip-Hersteller und Weltmarktführer im Geschäft für hochparallelisierte GPUs (Graphical Process Units) NVIDIA unterstützt die Arbeit des Instituts für Wirtschaftsinformatik durch die Bereitstellung leistungsfähiger Hardware.
NVIDIA fördert damit insbesondere die Forschungsvorhaben der Doktoranden Jana Rehse und Tim Niesen im Bereich der Anwendung von Deep-Learning-Ansätzen für die Vorhersage von Geschäftsprozessabläufen.

Insgesamt wird der hochinnovativen Forschung des IWi innerhalb der Arbeitsgruppe Geschäftsprozessmanagement unter der Leitung von Prof. Dr. Peter Fettke durch die Bereitstellung von zwei GeForce Titan X Grafikkarten Rechnung getragen. Die Unterstützung steht in einer Reihe mit jüngsten Erfolgen zur Anwendung von Deep-Learning-Verfahren im Bereich Geschäftsprozessmanagement. Hierzu zählen die erstmalige Publikation von Ansätzen zum Einsatz von Recurrent Neural Networks auf Prozessdaten [1,2] und die Auszeichnung von IWi-Researchern mit dem Best Report Award der Business Process Intelligence Challenge 2016 [3].

Die bereitgestellte Hardware soll im Kontext zukünftiger Forschungsaktivitäten dazu verwendet werden, große Datenmengen für die Erstellung von Vorhersagemodellen einzubeziehen und die zuverlässige Vorhersage weiterer Prozessparameter zu ermöglichen.

 Kontakt

Institut für Wirtschaftsinformatik (IWi) im

Deutschen Forschungszentrum für Künstliche Intelligenz (DFKI)

Homepage: bpm.dfki.de

 Ansprechpartner

Prof. Dr. Peter Fettke, Tim Niesen, Jana Rehse

E-Mail: {vorname.nachname}@iwi.dfki.de

Quellen

[1] Joerg Evermann; Jana-Rebecca Rehse; Peter Fettke. A Deep Learning Approach for Predicting Process Behaviour at Runtime. In: Marlon Dumas; Marcelo Fantinato (Hrsg.). Proceedings of the 1st International Workshop on Runtime Analysis of Process-Aware Information Systems. International Workshop on Runtime Analysis of Process-Aware Information Systems (PRAISE-2016), located at International Conference on Business Process Management, September 18-22, Rio de Janeiro, Brazil, Springer, 2016.

 [2] Joerg Evermann; Jana-Rebecca Rehse; Peter Fettke. Predicting Process Behaviour using Deep Learning. In: ArXiv e-print Journal, arXiv:1612.04600, 2016.

 [3] www.win.tue.nl/ieeetfpm/doku.php