Kategorier
DIREC TALKS

DIREC TALKS: Graph Models for Knowledge, Regulations, Rules and Processes

Graph Models for Knowledge, Regulations, Rules and Processes

In this DIREC TALK Thomas Hildebrandt presents how graph models can be used for representation of machine-readable regulations, rules and distributed processes in a flexible and maintainable way supporting both human understanding and automated execution.

Computer Science deals with the theory and methods for designing, analyzing and engineering systems of data and processes used by and impacting people and the society in which they are embedded. An important ingredient is the development of formal languages and structures for describing data and processes that can at the same time capture the complexity of the problem domain and be subject for analysis and execution by computers.

As the technology and use of computers has evolved and changed over time, a plethora of different languages and structures have been introduced.

Mirroring the evolution from centralized computer systems used mainly for business processes and research to ubiquitous, distributed systems handling processes spanning both our professional and private lives, a key challenge has become the design, analysis and management of distributed and frequently changing structures of data and processes and the regulations and rules they are supposed to follow.

Concretely, Thomas Hildebrandt will present the theory and tools of Dynamic Condition Response (DCR) Graph and give concrete examples of the modelling of legal regulations, rules and processes. The theory and tools are the result of more than 15 years of research and development jointly with industry and public organizations culminating in the establishment of the company DCRSolutions.net in 2018 providing industrial strength tools for design, analysis and execution of decision and process models, which has so far been embedded in the widely used WorkZone enterprise information management system from KMD/NEC as well as open source case management systems used in municipalities in Denmark.

The talk will conclude with directions for current and future research, including the relation between explainable AI and DCR graphs and the award winning process mining based on DCR Graphs and how to represent more general knowledge of organisations which is currently peaking several of Gartner’s hype curves (e.g. Emergent Technologies and Government Technologies and AI) under the terms like Human-centered AI, knowledge graphs, decision intelligence and Digital twins of Government.

THOMAS T. HILDEBRANDT

HEAD OF SOFTWARE, DATA, PEOPLE AND SOCIETY RESEARCH SECTION,
UNIVERSITY OF COPENHAGEN
Speaker

THOMAS T. HILDEBRANDT

Thomas Hildebrandt is professor in software engineering and Head of Software, Data, People & Society research section at University of Copenhagen. With a background in formal process models he has in more than 10 years been leading inter-disciplinary research and innovation projects with focus on methods and technologies for developing reliable and flexible software systems suited for the people who use them, including digitalisation of law, workflows and business processes information systems.

The research carried out by Thomas has lead to the development of the process technology Dynamic Condition Response (DCR) Graphs in collaboration with the company Exformatics. The technology has users all over the world and is available as a service at DCRGraphs.com. DCR is now owned by the company DCR Solutions and is used in Denmark to support flexible case management within the KMD WorkZone case management system, which is used 65% of the employees in the Danish state, including administrative workers at several universities.

Kategorier
Nyheder

Otte nye projekter fra DIREC skal være med til at accelerere karrieren for unge forskere

3. februar 2022

Otte nye projekter fra DIREC skal være med til at accelerere karrieren for unge forskere

Otte yngre forskere har netop modtaget bevillinger til nye forskningsprojekter i digitale teknologier. Bevillingerne skal sikre forskning inden for emner som optimering af programmeringssprog, bias i store datasæt, verificering af algoritmer og energioptimering af hardware og software.

Det nationale forskningscenter DIREC har netop uddelt 5,1 mio. kroner til 12 nye forskningsprojekter inden for digitale teknologier, hvoraf otte af dem er ledet og drevet af yngre, lovende forskere. Yngre forskere kan i høj grad bidrage med kreativitet og energi, der giver nye perspektiver på forskningen, og DIREC håber, at bevillingerne vil give disse forskere et rygstød til at drive deres forskning endnu stærkere fremad.

En af de unge forskere er Sophia Yakoubov, der er adjunkt på Institut for Datalogi på Aarhus Universitet. Hendes projekt handler om, hvordan man kan anvende teknologier som blockchain og multi-party computation (flerpartsberegninger) til at regne på data uden at afgive personlige data.

“Der er mange use cases, hvor der er brug for, at man kan regne på data uden, at man afgiver persondata. Det gælder ikke mindst inden for sundhedsvæsenet, og her er teknologier som multi-party computation et kraftigt værktøj, som hjælper os med at rykke på de her forskningsområder,” siger Sophia Yakoubov og peger på, at det er vigtigt at give unge forskere færdigheder inden for projektledelse.

“Jeg synes det er vigtigt at give unge forskere mulighed for at lære at styre og projektlede deres egne projekter. Jeg er selv relativ ny professor, og det her er mit første store grant, så jeg ser meget frem til det spændende samarbejde på tværs af forskellige partnere, som projektet giver.”

Har stor betydning for videre karriere
En anden modtager er Maja Hanne Kirkeby, der adjunkt ved datalogi på Institut for Mennesker og Teknologi på Roskilde Universitet. Hun har fået penge til et projekt, der skal undersøge energiforbrug og ydeevne, når man implementerer algoritmer i hardware og software.

Det er også hendes første forskningsprojekt som projektleder, og hun ser ligeledes frem til at udbygge sin erfaring som projektleder. Som noget nyt, har hun valgt at ansætte både bachelor- og masterstuderende til projektet.

“Jeg tror, at det er vigtigt at give de studerende mulighed for at komme i berøring med forskningsprojekter, fordi normalt er der mest fokus på, at det er professorer og ph.d.-studerende, der deltager i forskningsprojekter, og så stopper den ligesom der. Det betyder, at vi har tre trin med, og det har jeg ikke set før – og jeg har ellers været med i et par EU-projekter.”

Ifølge Maja Hanne Kirkeby har det stor betydning for de studerendes videre karriere at deltage i forskningsprojekter, hvad enten de vælger den akademiske vej eller industrien.

“Der er ikke så mange, der vælger forskervejen, så derfor tror jeg, at det er vigtigt at afmystificere forskning. Der er jo typisk ikke nogle entydige svar, og her får de studerende mulighed for at se, hvor kaotisk den her proces kan være. Når man fremlægger forskningsresultater, så kan det godt virke meget stringent udadtil, men der har været en masse spørgsmål, som man har undersøgt, og det bliver de introduceret til her,” forklarer hun.

Fakta om de otte starter-projekter:

Hardware/Software Trade-off for the Reduction of Energy Consumption
Projektet arbejder med problemstillingen omkring chip-implementering af softwarealgoritmer. Kan vi spare strøm og energi ved at afvikle programmer på FPGA i stedet for på generelle computere? I projekter vil man kigge på klassiske sorterings- og path finding-algoritmer for at se, hvor meget strømbesparelse, der vil være ved at implementere dem direkte på en FPGA.
Projektleder: Assistant Professor Maja Hanne Kirkeby, RUC

Ergonomic & Practical Effect Systems
Projektet arbejder med effektsystemer,, som er en udbygning af typesystemer i programmeringssprog. Effektsystemer kan have en stor værdi i programmeringssprog, men er for svære og langsomme at bruge. Derfor ønsker projektet at optimere dem.
Projektleder: Associate Professor Magnus Madsen, Aarhus Universitet

Understanding Biases and Diversity of Big Data Used for Mobility Analysis
Projektet vil undersøge bias i store datasæt og prøve at ”debias data” med statistiske tilgange. Projektet har allerede adgang til store datasæt og vil i samarbejde med UNICEF arbejde på problemstillinger ifm. sygdomsovervågning.
Projektleder: Assistant Professor Vedran Sekara, IT Universitetet

Automated Verification of Sensitivity Properties for Probabilistic Programs
Hvordan er sensitiviteten inden for probabilistic programming og er det muligt automatisk at verificere dette? Projektet arbejder videre på forskning inden for området og vil bl.a. løse problemer ved tidligere tilgange og udvikle et værktøj til at understøtte dette. Sensitivitet er en vigtig brik i tjekke om AI-løsninger og sikkerhedsløsninger fungerer korrekt, hvilket bliver vigtigt, når AI-løsninger skal implementeres bredt.
Projektleder: Post doc Alejandro Aguirre, Aarhus Universitet

Accountable Privacy Preserving Computation via Blockchain
Projektet vil undersøge, hvordan man kan kombinere multi party computation og blockchain for at sikre korrekte beregninger af data, som er kategoriseret som persondata.
Projektleder: Assistant Professor Sophia Yakoubov, Aarhus Universitet

Methodologies for scheduling and routing droplets in digital microfluidic biochips
I projektet styres en række dråber rundt på en biochip ved hjælp af små elektriske ladninger. Disse dråber udgør en form for minicomputer, hvor dråberne kan flyttes rundt og kombineres baseret på et program. På nuværende tidspunkt kan det være kompliceret at programmere chippen, da der skal tages højde for en række forhold som topology, stien dråben bevæger sig på og lignende. Projektet vil undersøge, om man kan gøre det lettere at programmere chippen ved at lave algoritmer, som kan hjælpe.
Projektleder: Assistant Professor Luca Pezzarossa, DTU

Certifiable Controller Synthesis for Cyber-Physical Systems
Kontrolsystemer for cyber-physical systemer kan i visse tilfælde blive autogenereret, men hvordan sikrer man, at autogenerede kontrolsystemer opfører sig korrekt, og hvordan får man dem certificeret? Projektet vil undersøge dette bl.a. ift. indendørs klimakontrol, adaotive cruise control, oversvømmelser og gulvvarme.
Projektleder: Post doc. Martijn Goorden, Aalborg Universitet

Algorithms education via animation videos
Projektet vil lave en række interaktive undervisningsvideoer, som forklarer på en ny og interessant måde, hvordan komplekse algoritmer virker. Med disse videoer ønsker projektet at gøre det ettere for de studerende at tilegne sig nogle af de potentielt svære områder inden for de tekniske discipliner
Projektleder: Assistant Professor Radu-Cristian Curticapean, IT-Universitetet