Intelligente Systeme arbeiten wissensbasiert. Sie stützen sich auf formal definiertes  Wissen über den Anwendungsbereich, das mittels logischer Sprachen in maschinen-lesbaren Wissensbasen spezifiziert ist. Dies erlaubt zum einen den Einsatz verschiedener Inferenzmechanismen, um aus dem explizit gegebenen Wissen weiteres, implizites Wissen abzuleiten. Zum zweiten ist es dadurch möglich automatisch Widersprüche und Modellierungsfehler zu erkennen und den Benutzern so beim Aufbau von adäquaten Wissensbasen zu assistieren. 

Innerhalb des Instituts wird der Arbeitsbereich durch Prof. Dr. Birte Glimm und Dr. Yevgeny Kazakov geleitet. Ein Schwerpunkt liegt in der Entwicklung von Algorithmen und Optimierungen für Tools zum automatischen Schlussfolgern. Diese werden in Tools wie ELK, Konclude oder HermiT zum automatischen Schlussfolgern in Ontologien implementiert. Auch Fragestellungen im Bereich von Anfragesprachen für Ontologien wie z.B. SPARQL gehören zu den aktiven Forschungsthemen. Mitglieder der Gruppe waren aktiv an der Standardisierung der Web Ontology Language OWL und des SPARQL 1.1 Standards durch das World Wide Web Consortium (W3C) beteiligt. 

Die Reasoner des Instituts sind sehr erfolgreich bei den OWL Reasoner Evaluation Competitions. In 2014 und 2015 gewannen die an der Uni Ulm entwickelten Reasoner ELK und Konclude alle sechs Kategorien. In 2013 und gewannen unsere Reasoner in 7 der 10 Kategorien.