Forschungsprojekt der Universität Bamberg

Ein KI-Assistent für Datenlöschung

In Verwaltungen von Unternehmen türmen sich große Datenmengen. Dabei den Überblick zu behalten, fällt Mitarbeitern oft schwer. Zudem wird Energie und Speicherplatz benötigt. Informatiker der Universität Bamberg entwickeln in dem interdisziplinären Projekt ‘Dare2Del’ zusammen mit der Arbeitspsychologie an der Friedrich-Alexander-Universität Erlangen-Nürnberg mittels maschinellem Lernen ein System, das hilft, irrelevante Daten zu löschen.

(Bild: ©János Gehring / Fotolia.com)

In Verwaltungen von Unternehmen häufen sich große Datenmengen an. Dabei den Überblick zu behalten, fällt Mitarbeitern oft schwer. Zudem wird Energie und Speicherplatz benötigt. Informatiker der Universität Bamberg entwickeln in dem interdisziplinären Projekt ‘Dare2Del’ zusammen mit der Arbeitspsychologie an der Friedrich-Alexander-Universität Erlangen-Nürnberg mittels maschinellem Lernen ein System, das hilft, irrelevante Daten zu löschen. In der ersten Projektphase von 2016 bis 2019 programmierten Dr. Ute Schmid, Professorin für Angewandte Informatik, und ihr Mitarbeiter Michael Siebers ein lernfähiges Modell, das zwar sehr komplexe Algorithmen verarbeiten kann, für den Nutzer aber trotzdem leicht zu bedienen ist.

Keine automatische Löschung

Das System löscht Dateien weder wahllos noch automatisch: Die KI beachtet Unternehmensvorschriften und rechtliche Vorgaben und passt sich dem Nutzer an. Diese können beispielsweise Regeln festlegen. In der zweiten Phase geht es nun darum, die Vorschläge des Systems nachvollziehbar und transparent zu machen. So soll das Programm beispielsweise bestimmte Benennungen der Dateien hervorheben und durch einen Text erklären, warum die Datei zur Löschung vorgeschlagen wird. Eine besondere Herausforderung ist es dabei herauszufinden, wann ein Nutzer welche Inhalte bearbeiten möchte. Schmid erklärt: “Randzeiten scheinen geeignet zu sein: Beispielsweise werden am Ende jedes Arbeitstages fünf Dateien abgefragt, die aus dem Tageskontext stammen.”

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