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Universität Rostock / Institut für Visual and Analytic Computing / Lehrstuhl Mobile Multimediale Informationssysteme (Leiter Prof. Dr.-Ing. Thomas Kirste)

Projektmitarbeiter:

  • Herr Dr. rer. nat. Sebastian Bader
  • Herr Syed Ali Zafar, MSc.

 

Die Aufgaben und Forschungsinhalte:

Neben der Umsetzung der einzelnen Therapiemaßnahmen mithilfe der Möglichkeiten humanoider Roboter ist für es für eine erfolgreiche Therapie wesentlich, dass der Robot-Assistent sein Verhalten an die aktuelle Situation anpassen kann. Daher ist die Erkennung des aktuellen Nutzer- und Umgebungszustandes essentiell für einen erfolgreichen Einsatz des Systems. Der Roboter muss dazu nicht nur erkennen, mit wem er aktuell interagiert, sondern auch die aktuelle Situation, in der die Interaktion stattfindet. Dafür ist zum einen der Umgebungszustand wichtig (Ort, Zeit, anwesende Personen, Helligkeit, ...), insbesondere aber auch die aktuelle Trainingsleistung und die kognitive und emotionale Situation des Nutzers. Diese Informationen ermöglichen eine Analyse der aktuellen Trainingsbelastung und der Entwicklung der Trainingsleistung sowie eine entsprechende Rückmeldung an den Patienten und eine Anpassung der Therapiemaßnahmen. Dadurch wollen wir die Motivation und Compliance des Nutzers erhöhen und den Therapieerfolg verbessern.

Für die Interpretation der inhärent unscharfen Sensordaten kommen Methoden des maschinellen Lernens und der künstlichen Intelligenz zum Einsatz, insbesondere aus dem Bereich der Bayes‘schen Zeitreihenanalyse und der partiell beobachtbaren Entscheidungsprozesse. Diese werden durch symbolisch-logische kausale Modelle der möglichen Handlungen parametrisiert. Die notwendigen Techniken für die Synthese solcher probabilistischen Filtersysteme auf Basis kausaler Alltagsmodelle sind Schwerpunkt der Arbeiten am Lehrstuhl Mobile Multimediale Informationssysteme.

Zu unseren Arbeitsinhalten gehört:

  • Die Entwicklung von Sensormodelle für die Situationserkennung und die Performance-Analyse in Therapie-Übungen.
  • Die Anpassung von Methoden der partiell beobachtbaren Entscheidungsprozesse an die Anforderungen der Therapieunterstützung in E-BRAiN.
  • Die Analyse von Methoden des (inversen) verstärkenden Lernens für die Adaption von Feedback- und Anpassungsstrategien an Erfahrungen aus Therapiesitzungen.
  • Die Integration von Entscheidungsmodellen aus der motivationspsychologischen Forschung (P4) und der Präferenzforschung (P5) in algorithmische Entscheidungsmodelle für Feedback-Selektion und Anpassung.

 

Kontakt

Universität Rostock
Institut für Visual and Analytic Computing
Lehrstuhl Mobile Multimediale Informationssysteme
Albert-Einstein-Str. 22
18059 Rostock

Telefon: 0381 498 7510
Email: thomas.kirsteuni-rostockde
Web: https://www.mmis.informatik.uni-rostock.de