Die jährlichen AI 2000-Ranglisten werden automatisch durch Computeralgorithmen im AMiner-System generiert und ermittelt, das die akademischen Daten von Tsinghua AMiner nutzt, um mehr als 133 Millionen Expert:innenprofile und 270 Millionen Publikationen seit dem 19. Jahrhundert zu indexieren. Diese Algorithmen erfassen und bewerten Wissenschaftler:innen auf der Grundlage der Zitierzahlen, die von führenden Publikationen erhoben werden. Viele weltbekannte Universitäten und Organisationen erkennen diese Rankings an, darunter die University of California, Berkeley, die Cornell University, die Duke University und die National University of Singapore.

Als der am häufigsten zitierte Wissenschaftler im Bereich Knowledge Engineering ist Fellow Jens Lehmann für seine Arbeiten zu Wissensgraphen, Repräsentationslernen, Fragebeantwortung und Conversational KI bekannt. Ein wiederkehrendes Thema seiner Forschung ist die Verbindung von strukturiertem Wissen und maschinellem Lernen – von der Erstellung und Einbettung groß angelegter Wissensgraphen bis hin zur Verankerung von Sprachmodellen in zuverlässigen Informationen. Diese Forschungsrichtung geht auf das DBpedia-Projekt zurück, das er mitbegründet hat, um strukturierte Inhalte aus Wikipedia zu extrahieren und als Linked Data offen zugänglich zu machen, und setzt sich fort in einer Reihe von Beiträgen, die maßgeblich geprägt haben, wie strukturiertes Wissen in KI-Systemen aufgebaut, abgefragt und genutzt wird.

Derzeit arbeitet er an Alexa+, der nächsten Generation von Alexa, bei der LLMs eine zentrale Rolle spielen. Dabei konzentriert er sich insbesondere auf zwei Bereiche: die Verbesserung der LLMs selbst durch Post-Training-Techniken und das LLM-Routing – also die Entscheidung, welches LLM oder welches System eine bestimmte Nutzeranfrage bearbeiten soll.

Über Jens Lehmann

Jens Lehmann ist Principal Scientist bei Amazon, wo er in der Alexa-AI-Organisation an der Weiterentwicklung großer Sprachmodelle, conversational KI und Wissensgraphen arbeitet. Er ist ein SECAI Academic Fellow, Honorarprofessor an der TU Dresden und wurde zum Fellow von ELLIS ernannt. Darüber hinaus ist er Mitglied der InfAI. Mit seinen wissenschaftlichen Aktivitäten an der TU Dresden und bei der InfAI unterstützt er die Forschungsgruppe „Smart Data Analytics“. Zu seinen Forschungsschwerpunkten zählen Wissensgraphen, maschinelles Lernen sowie Frage-Antwort- und Dialogsysteme. Sein Hauptforschungsziel ist die Erforschung und Entwicklung allgemeiner intelligenter Systeme durch die Kombination von wissens- und datengesteuerten Ansätzen.