Die fortschreitende Digitalisierung ermöglicht es den Wissenschaften stetig wachsende Datenmengen zu produzieren. Die effiziente Nutzung dieser Daten, also deren dauerhafte Sicherung, Ordnung, Verarbeitung und insbesondere auch ihre Bereitstellung für eine wissenschaftliche Nachnutzung, setzt funktionierende Infrastrukturen wie etwa Archive, Bibliotheken oder Fachinformationszentren voraus. Ziel der Nationalen Forschungsdateninfrastruktur ist es, diese Datenbestände für das gesamte Wissenschaftssystem systematisch zu erschließen, zu vernetzen und nachhaltig nutzbar zu machen. Um dieses Ziel zu erreichen kommen Techniken der Künstlichen Intelligenz vermehrt zum Einsatz, mit denen die heterogenen verteilten Datenbestände sowie deren Metadaten miteinander in Bezug gesetzt und gemeinsam nachnutzbar gemacht werden sollen. Die dazu notwendige semantische Erschließung der Daten setzt verstärkt auf subsymbolische maschinelle Lernverfahren (Deep Learning Technologien) in Verbindung mit symbolischen Wissensrepräsentationen (Ontologien und Knowledge Graphen). Eine entscheidende Rolle dabei werden effiziente Standardisierungsprozesse ebenso wie Normdaten und die Möglichkeit deren dynamischer Erweiterung und Anreicherung spielen. 

Die Folien finden sich hier: https://raw.githubusercontent.com/lysander07/Presentations/main/Die%20Welt%20ist%20klein...GNDCon2.0-2021.pdf