KI-Lösungen · Use Case

Forschungsberichte und F&E-Wissen per KI erschließen

BASF setzt die KI-gestützte Recherchelösung QKnows ein, um globalen F&E-Teams den schnellen Zugriff auf historisches Forschungswissen, weltweite Patente und wissenschaftliche Fachliteratur zu ermöglichen. Forschende stellen Anfragen in natürlicher Sprache und nutzen Reasoning- sowie Deep-Research-Funktionen, um mehr als 400 Millionen Dokumente in einer zentralen Anwendung zu analysieren. Dies vereinfacht komplexe Recherchen spürbar und beschleunigt Innovationszyklen in der chemischen Forschung.

KI-gestützte Wissensplattformen erschließen hunderte Millionen interne Forschungsberichte, weltweite Patente und wissenschaftliche Aufsätze in Sekunden. Unternehmen beschleunigen damit ihre F&E-Prozesse und sichern strategische Wettbewerbsvorteile.

Worum es geht

In forschungsintensiven Industriezweigen wie der Chemie führt das kontinuierliche Wachstum wissenschaftlicher Publikationen und weltweiter Patentanmeldungen zu einem massiven Rechercheaufwand. Ergänzt um jahrzehntelang akkumulierte interne Forschungsberichte entsteht ein Datenbestand, der mit herkömmlichen Suchmechanismen kaum mehr effizient zu bewältigen ist. Ein KI-gestütztes Knowledge-Mining-System überwindet diese Informationssilos, indem es strukturierte und unstrukturierte Dokumente über eine einheitliche Oberfläche zugänglich macht. Forschende formulieren ihre Fragen in natürlicher Sprache und erhalten dank generativer KI mit Reasoning- und Deep-Research-Modi fundierte Synthesen über Millionen Datenpunkte hinweg. Die Technologie identifiziert relevante Vorarbeiten, stellt Querverbindungen zwischen Patenten und Fachliteratur her und unterstützt bei der Prüfung des aktuellen Stands der Technik. Dadurch vermeiden Forschungsteams redundante Laborversuche, erschließen frühere Erkenntnisse für neue Produktformulierungen und verkürzen die Vorlaufzeiten in Entwicklungsprojekten signifikant.

Einordnung

  • Reifegrad: Growing
  • Komplexität: Hoch
  • Technologie: Natural Language Processing, Generative AI, Knowledge Mining, Reasoning- und Deep-Research-Modelle

Typische Einsatzmuster

  • Forschende formulieren komplexe Fragestellungen in natürlicher Sprache, um historische Laborberichte und globale Patente simultan zu durchleuchten.
  • Entwicklungsteams nutzen Reasoning- und Deep-Research-Modi zur Synthese des aktuellen Stands der Technik vor dem Start neuer Syntheseprojekte.
  • Fachabteilungen erstellen und teilen themenspezifische Dokumentensammlungen, um standortübergreifende Forschungskooperationen zu unterstützen.

Voraussetzungen

  • Eine leistungsfähige und skalierbare Suchinfrastruktur muss die strukturierte Indizierung von mehreren hundert Millionen Dokumenten gewährleisten.
  • Strenge Sicherheits- und Zugriffskontrollmechanismen sind unerlässlich, um das vertrauliche geistige Eigentum interner F&E-Berichte zu schützen.
  • Die KI-Modelle müssen speziell auf die Terminologie wissenschaftlicher Fachgebiete abgestimmt sein, um verlässliche Rechercheergebnisse zu liefern.

Nutzen

Für Unternehmen

  • Beschleunigung von Innovations- und Entwicklungszyklen in F&E
  • Vermeidung teurer Doppel- und Mehrfachforschung durch schnellen Zugriff auf historische Berichte
  • Erhöhung der Wettbewerbsfähigkeit durch ganzheitliche Patent- und Literaturanalysen
  • Zentralisierung verteilter Wissensbestände in einer einheitlichen Rechercheplattform

Für Beschäftigte

  • Zeitersparnis bei der Literatur- und Patentrecherche durch natürlichsprachliche Abfragen
  • Automatisierte Synthese komplexer Fachdokumente mittels Deep-Research- und Reasoning-Modi
  • Einfache Navigation durch mehr als 400 Millionen wissenschaftliche und interne Dokumente
  • Fokus auf wertschöpfende Labortätigkeit und kreative Problemlösung statt mühsamer Aktenrecherche

Für Privatpersonen

  • Schnellere Verfügbarkeit nachhaltiger und innovativer chemischer Produkte
  • Höhere Produktsicherheit durch umfassende Erfassung aller bekannten wissenschaftlichen Vorarbeiten
  • Transparente und fundierte Weiterentwicklung von Alltagsmaterialien

Herausforderungen

Für Unternehmen

  • Sichere Einbindung und Rechtestrukturierung für hochsensible, proprietäre F&E-Berichte
  • Hoher Rechen- und Integrationsaufwand beim Aufbau von Indizes über Hunderte Millionen Dokumente
  • Laufende Validierung der Ausgabequalität zur Vermeidung von Falschinterpretationen bei Patenten

Für Beschäftigte

  • Notwendigkeit zur präzisen Formulierung komplexer Forschungsfragen im Prompting
  • Kritische Überprüfung automatisierter Zusammenfassungen auf wissenschaftliche Exaktheit
  • Einarbeitung in neue Interaktionsformen und Reasoning-Modi des KI-Systems

Für Privatpersonen

  • Mangelnde Transparenz darüber, welche F&E-Erkenntnisse in Endverbraucherprodukte einfließen
  • Bedenken hinsichtlich des verantwortungsvollen Einsatzes generativer KI in der chemischen Entwicklung
  • Hohe Sicherheitserwartungen an neu entwickelte chemische Substanzen

Wirkung

Klassische Dokumentenmanagementsysteme und relationale Datenbanken arbeiten mit exakten Schlüsselwortübereinstimmungen und erfassen weder Synonyme noch komplexe chemische Zusammenhänge im Kontext. Generative KI mit Natural Language Processing versteht hingegen die semantische Bedeutung natürlicher Fachfragen über hunderte Millionen Dokumente hinweg. Durch integrierte Reasoning- und Deep-Research-Funktionen generiert das System strukturierte Analysen und Querverbindungen, die herkömmliche Regelsysteme nicht abbilden können.

Für Unternehmen

Organisationen, die hunderte Millionen Patente und Fachaufsätze in Sekunden analysieren können, bringen neue Spezialchemikalien und Materialien schneller zur Marktreife. Der kontinuierliche Zugriff auf das gesamte historische Forschungserbe verschafft einen nachhaltigen Wissens- und Geschwindigkeitsvorsprung.

F&E-getriebene Industrieunternehmen senken die Kosten von Entwicklungsprojekten, indem historische Versuchsdaten und Schutzrechte vor Projektstart umfassend analysiert werden. Dies verhindert teure Fehlinvestitionen und das versehentliche Wiederholen bereits durchgeführter Laborversuche.

Die Bündelung heterogener Wissensspeicher in einer einzigen KI-Plattform harmonisiert den weltweiten Informationsfluss zwischen unterschiedlichen Standorten und Fachdisziplinen. F&E-Teams können standortübergreifend auf dieselben kuratierten Dokumentensammlungen zugreifen.

Für Beschäftigte

Wissenschaftler verbringen deutlich weniger Arbeitszeit mit der manuellen Durchforstung schwer durchsuchbarer Dokumentenarchive und Datenbanken. Das reduziert Ermüdungserscheinungen bei Literaturrecherchen und schafft Raum für kreative Hypothesenbildung.

Die Tätigkeit im Forschungsbereich verschiebt sich von reiner Dokumentensichtung hin zur methodischen Steuerung von KI-Analysen und der qualitativen Bewertung von Versuchskonzepten.

F&E-Mitarbeitende erweitern ihr Profil um Kompetenzen in der KI-gestützten Recherche, dem Prompt-Design für komplexe Fachthemen sowie der Interpretation von Deep-Research-Synthesen.

Für Privatpersonen

Endverbraucher erleben eine kontinuierlich steigende Produktqualität und schnellere Markteinführung innovativer Materialien, die auf einer umfassenden wissenschaftlichen Basis beruhen.

Kürzere Entwicklungszyklen in der chemischen und materialwissenschaftlichen Forschung fördern das schnellere Erreichen von Umwelt- und Nachhaltigkeitszielen, was der gesamten Gesellschaft zugutekommt.