KI-gestütztes dynamisches Survey-Framework für aktuelle Forschungsübersichten

Wissenschaftliche Übersichtsarbeiten sind unverzichtbar, doch sie geraten schnell veraltet, wenn neue Studien veröffentlicht werden. Der rasante Anstieg an Forschungsergebnissen führt zu Redundanz und Fragmentierung in der Literatur.

Das neue Konzept betrachtet Survey‑Papiere nicht mehr als einmalige Erstellungsaufgabe, sondern als lebende Dokumente, die kontinuierlich gepflegt werden. Durch einen fortlaufenden Wartungsprozess bleiben Übersichtsarbeiten stets aktuell und relevant.

Hierfür wurde ein agentisches, KI‑gestütztes Dynamic Survey Framework entwickelt. Es ermöglicht die schrittweise Integration neuer Arbeiten, während die bestehende Struktur erhalten bleibt und unnötige Änderungen minimiert werden.

In einer retrospektiven Experimentreihe konnte gezeigt werden, dass das Framework gezielt aufkommende Forschungsergebnisse erkennt und einbindet, ohne die Kohärenz und den Aufbau der ursprünglichen Survey zu stören.