Österreichischer Forschungs- und Technologiebericht 2023

Der Forschungs- und Technologiebericht ist der Lagebericht über die aus Bundesmitteln geförderte Forschung, Technologie und Innovation in Österreich und wird im Auftrag des Bundesministeriums für Bildung, Wissenschaft und Forschung (BMBWF) in Einvernehmen mit dem Bundesministerium für Klimaschutz, Umwelt, Energie, Mobilität, Innovation und Technologie (BMK) sowie dem Bundesministerium für Arbeit und Wirtschaft (BMAW) erstellt. Der vorliegende Bericht steht im Zeichen eines komplexen Wandels auf unterschiedlichen Ebenen, einerseits getrieben durch multiple Krisen, die nicht nur das Innovationsverhalten von Unternehmen und wissenschaftlichen Akteurinnen und Akteuren verändern, sondern auch veränderte Rahmenbedingungen mit sich bringen. Die Twin Transition ist allgegenwärtig. Im vorliegenden Bericht wird mit dem Schwerpunktthema der Fokus auf die Grüne Transformation in Forschung und Wirtschaft gelegt

Austrian Research and Technology Report 2023

Der Forschungs- und Technologiebericht ist der Lagebericht über die aus Bundesmitteln geförderte Forschung, Technologie und Innovation in Österreich und wird im Auftrag des Bundesministeriums für Bildung, Wissenschaft und Forschung (BMBWF) in Einvernehmen mit dem Bundesministerium für Klimaschutz, Umwelt, Energie, Mobilität, Innovation und Technologie (BMK) sowie dem Bundesministerium für Arbeit und Wirtschaft (BMAW) erstellt. Der vorliegende Bericht steht im Zeichen eines komplexen Wandels auf unterschiedlichen Ebenen, einerseits getrieben durch multiple Krisen, die nicht nur das Innovationsverhalten von Unternehmen und wissenschaftlichen Akteurinnen und Akteuren verändern, sondern auch veränderte Rahmenbedingungen mit sich bringen. Die Twin Transition ist allgegenwärtig. Im vorliegenden Bericht wird mit dem Schwerpunktthema der Fokus auf die Grüne Transformation in Forschung und Wirtschaft gelegt. Abstrac

Austrian Research and Technology Report 2022

Der Forschungs-und Technologiebericht 2022 gibt einen Überblick über die aus Bundesmitteln geförderte Forschung, Technologie und Innovation (FTI) in Österreich. Neben der Darstellung aktueller forschungspolitischer Entwicklungen, die den Stand der Umsetzung der mit Ende 2020 verabschiedeten FTI-Strategie 2030, forschungsrelevante Teilstrategien und neueste Entwicklungen im Hochschulbereich behandelt, werden auf Grundlage rezenter Daten aus diversen internationalen Rankings, aus der F&E (Forschung & Entwicklung)-Erhebung 2019 und der Globalschätzung 2022 Analysen zur nationalen und internationalen FTI-Performance Österreichs erstellt

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The Web has the potential to become the world’s largest knowledge base. In order to unleash this potential, the wealth of information available on the web needs to be extracted and organized. There is a need for new querying techniques that are simple yet more expressive than those provided by standard keyword-based search engines. Search for knowledge rather than Web pages needs to consider inherent semantic structures like entities (person, organization, etc.) and relationships (isA, locatedIn, etc.). In this paper, we propose NAGA, a new semantic search engine. NAGA’s knowledge base, which is organized as a graph with typed edges, consists of millions of entities and relationships automatically extracted from Web-based corpora. A query language capable of expressing keyword search for the casual user as well as graph queries with regular expressions for the expert, enables the formulation of queries with additional semantic information. We introduce a novel scoring model, based on the principles of generative languag

Yago: A Core of Semantic Knowledge - Unifying {WordNet} and {Wikipedia}

We present {YAGO}, a light-weight and extensible ontology with high coverage and quality. {YAGO} builds on entities and relations and currently contains roughly 900,000 entities and 5,000,000 facts. This includes the Is-A hierarchy as well as non-taxonomic relations between entities (such as hasWonPrize). The facts have been automatically extracted from the unification of Wikipedia and WordNet, using a carefully designed combination of rule-based and heuristic methods described in this paper. The resulting knowledge base is a major step beyond WordNet: in quality by adding knowledge about individuals like persons, organizations, products, etc. with their semantic relationships -- and in quantity by increasing the number of facts by more than an order of magnitude. Our empirical evaluation of fact correctness shows an accuracy of about 95%. {YAGO} is based on a logically clean model, which is decidable, extensible, and compatible with {RDFS}. Finally, we show how {YAGO} can be further extended by state-of-the-art information extraction techniques

The YAGO-NAGA approach to knowledge discovery

This paper gives an overview on the YAGO-NAGA approach to information extraction for building a conveniently searchable, large-scale, highly accurate knowledge base of common facts. YAGO harvests infoboxes and category names of Wikipedia for facts about individual entities, and it reconciles these with the taxonomic backbone of WordNet in order to ensure that all entities have proper classes and the class system is consistent. Currently, the YAGO knowledge base contains about 19 million instances of binary relations for about 1.95 million entities. Based on intensive sampling, its accuracy is estimated to be above 95 percent. The paper presents the architecture of the YAGO extractor toolkit, its distinctive approach to consistency checking, its provisions for maintenance and further growth, and the query engine for YAGO, coined NAGA. It also discusses ongoing work on extensions towards integrating fact candidates extracted from natural-language text sources. 1