Forschungsfrage
Ein KI-Team untersucht formale Nutzerabsichten. Eine Forschungsgruppe vergleicht Matching-Ansätze unter Unsicherheit. Ein Semantic-Web-Team erforscht dezentrale Interoperabilität.
Forschung und offene technische Zusammenarbeit
Universal Market Matching Information Exchange
Die interessantesten Partnerschaften beginnen mit einer offenen Frage.
UMMINEX ist eine veröffentlichte offene technische Grundlage. Wir suchen Menschen und Organisationen, die die grundlegenden Fragen dahinter erforschen, überprüfen oder unabhängig umsetzen wollen.
Dafür muss niemand UMMINEX operational einführen oder zu einer künftigen Architektur erklären. Unabhängige Forschung, Prototypen, alternative Implementierungen, Benchmarks, Kritik und Demonstratoren sind wertvolle Ergebnisse.
Zusammenarbeit
Offene Fragen, die über UMMINEX hinausreichen.
UMMINEX berührt Forschungs- und Entwicklungsfragen, die weit über das Projekt selbst hinausgehen: Wie lässt sich menschliche Absicht formal und überprüfbar abbilden? Wie vergleichen unabhängige Systeme komplexe Angebote und Nachfragen? Wie kommunizieren KI-Agenten Marktabsichten ohne proprietäre Schnittstellen? Und wie lassen sich unterschiedliche semantische Welten verbinden, ohne sie zu zentralisieren?
Testfall
Tourismus, Beschaffung und andere Domänen machen diese Fragen konkret. Sie können als Demonstratoren, Benchmarks oder experimentelle Umgebungen dienen.
Sie müssen UMMINEX nicht übernehmen. Bringen Sie eine offene Frage, einen technischen Ansatz oder einen interessanten Gegenfall mit.
Was wir einbringen
Ein Ausgangspunkt, nicht nur eine Idee.
UMMINEX bringt bereits eine Spezifikation, Implementierungswissen, umfangreiche Tests und dokumentierte Architekturentscheidungen mit. factsoft AG kann dieses Wissen einbringen und helfen, ein Vorhaben sinnvoll abzugrenzen. Niemand muss bei null beginnen.
Die eigentliche Entwicklung oder Forschung muss dabei nicht bei factsoft AG liegen.
Offene Aufgaben
Sechs Ansatzpunkte für unabhängige Arbeit
Die folgenden Beispiele sind keine Roadmap, sondern Forschungs-, Entwicklungs- und Demonstratorfragen, die unabhängig untersucht werden können.
01
Natürliche Sprache zuverlässig in UMMINEX übersetzen
Menschen beschreiben Marktabsichten in Alltagssprache. Die zentrale Frage lautet: Lässt sich daraus eine formale Darstellung bilden, bei der später überprüfbar ist, dass sie noch das ausdrückt, was der Mensch gemeint hat?
Besonders interessant sind Kontextrekonstruktion, echte Mehrdeutigkeit, Information, die offen bleiben darf, möglichst wenige notwendige Rückfragen, formale Darstellung, deterministische Validierung, Bedeutungsrekonstruktion und messbare Evaluation.
Geeignet für: NLP- und LLM-Forschung, formale Semantik, KI-Labore, Hochschulen und Agentensysteme.
02
Ein unabhängiger UMMINEX-Matcher
Eine unabhängige Referenz- oder Forschungsimplementierung kann Constraints, Ressourcen, Alternativen, mehrere Parteien, Zeit, Mengen, Unsicherheit und progressive Auflösung untersuchen.
UMMINEX verfügt bereits über Matching-Komponenten. Eine weitere Implementierung kann Ansätze unabhängig reproduzieren, vergleichen, benchmarken oder kritisieren.
Geeignet für: Operations Research, Constraint Programming, Hochschulen, Optimierung sowie Marktplatz- und Suchforschung.
03
Eine offene Marktsprache für KI-Agenten
Ein KI-Agent kann aus einem Gespräch verstehen, was sein Nutzer sucht. Schwierig wird es, wenn er diese Absicht an unabhängige Anbieter, Datenquellen oder andere Agenten weitergeben soll, statt sie für jede proprietäre Schnittstelle neu zu übersetzen.
UMMINEX könnte hier eine formale Schicht sein: Menschliche Absicht → KI-Agent → formaler Market Intent → unabhängige Anbieter, Datenquellen oder andere Agenten → Matching-Ergebnis. Das ist eine offene Forschungs- und Anwendungsrichtung, keine bereits übernommene Architektur.
Geeignet für: Agentensysteme, LLM-Forschung, Multi-Agent-Interoperabilität, Hochschulen und Suchtechnologie.
04
Unterschiedliche Datenwelten miteinander verbinden
Branchen und Anbieter verwenden unterschiedliche Schemata, Vokabulare, Klassifikationen, Taxonomien und Attribute.
Mögliche Arbeit umfasst Mappings, Äquivalenzen, Ober- und Unterbegriffe, semantische Auflösung, öffentliche Vokabulare und Webstandards – ohne Vokabulare zu zentralisieren.
Geeignet für: Semantic Web, Knowledge Graphs, semantische Interoperabilität, PIM/MDM, Datenintegration und offene Standards.
05
Beschaffung als Matching-Demonstrator
Ein Unternehmen sucht 800 bis 1.000 Aluminiumgehäuse monatlich ab März, an einen definierten Ort geliefert und unter technischen sowie kaufmännischen Bedingungen. Ein Lieferant beschreibt, was er liefern kann.
Dieser Fall kann untersuchen, ob unabhängige Angebots- und Nachfragebeschreibungen formal dargestellt und verglichen werden können – ohne beide Seiten in dieselbe Marktplatzdatenbank zu zwingen.
Geeignet für: Beschaffungsforschung, Industrie, ERP, unabhängige Implementierungen und Benchmarks.
06
Dezentrale Verfügbarkeit als Tourismus-Demonstrator
Hotels und Beherbergungsbetriebe könnten Angebote und Verfügbarkeiten maschinenlesbar veröffentlichen. Eine lokale Tourismusorganisation könnte verfügbare Unterkünfte zeigen, ohne dass alle Anbieter ihren Bestand in einem neuen zentralen Marktplatz pflegen müssen.
Das ist ein Demonstrator für dezentrale Veröffentlichung und Discovery, keine bestehende Produktivintegration.
Geeignet für: Tourismusforschung, Kommunen, Hotelsoftware, Beherbergungsbetriebe, Hochschulen und unabhängige Prototypen.
Offene Zusammenarbeit
Wer unabhängig mitarbeiten kann
Forschung und Lehre
Hochschulen, Forschungsinstitute und Gruppen für NLP, LLMs, formale Semantik und KI-Agenten.
Matching und Interoperabilität
Operations Research, Constraint Programming, Semantic Web, Knowledge Graphs und offene Protokolle.
Unabhängige Umsetzung
Open-Source-Entwickler, unabhängige Implementierer und Teams für Benchmarks, Experimente oder Prototypen.
Forschungsnahe Unternehmen
Unternehmen mit eigener Forschung oder grundlegenden Interoperabilitäts- und Matching-Fragen.
Geförderte Forschung, gemeinsame Anträge, unabhängig finanzierte Arbeit und klar abgegrenzte offene technische Projekte sind willkommen. Finanzierung ist keine Voraussetzung.
Ausgangspunkt
Was bereits da ist
Partner beginnen nicht bei null. Das öffentliche Material umfasst formale Semantik, Spezifikation, Validierungs- und Konformitätsarbeit, Testmaterial sowie das unter Apache License 2.0 veröffentlichte Repository.
UMMINEX auf GitHub: Quellcode und Spezifikation
Die technische Provenienz des öffentlichen Releases ist dokumentiert.
Governance
Offen lizenziert, langfristig nicht an ein Unternehmen gebunden
UMMINEX wurde ursprünglich von factsoft AG entwickelt. Das veröffentlichte Material ist unter der Apache License 2.0 offen verfügbar. factsoft AG trägt heute die organisatorische Verantwortung für die aktuelle Projektphase.
Langfristig soll UMMINEX jedoch nicht dauerhaft von einem einzelnen Unternehmen abhängen. Wenn mehrere unabhängige Implementierer und Nutzer entstehen, kann gemeinsam ein passendes unabhängiges Stewardship- oder Governance-Modell entwickelt werden. Ein solches Modell besteht heute noch nicht.
Kontakt
Bringen Sie eine Frage, einen Gegenfall oder einen Testbereich mit.
Sie müssen kein fertiges Projektkonzept mitbringen. Vielleicht erforschen Sie semantische Erhaltung in LLM-generierten Formalisierungen, Multi-Agent-Interoperabilität, Constraint Solving mit unvollständiger Information oder semantisches Matching. Vielleicht möchten Sie eine unabhängige Implementierung oder einen Demonstrator bauen.
Oder Sie haben ein konkretes Anwendungsproblem. Dann können wir gemeinsam prüfen, ob UMMINEX dafür taugt. Vielleicht passt es. Vielleicht auch nicht. Genau das wollen wir herausfinden.
Das öffentliche Material finden Sie unter github.com/umminex/umminex.