Sozial agierende, kognitive Systeme zur Feststellung von Hilfsbedürftigkeit |
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Die Nachwuchsforschergruppe „Sozial agierende, kognitive Systeme zur Feststellung von Hilfsbedürftigkeit” verfolgt die Entwicklung eines sozial-kognitiven Systems zur Erkennung von Hilflosigkeit. Durch die Kombination einer fortschreitenden Automatisierung und Fortführung der aktuellen demografischen Entwicklung ergibt sich die gesellschaftliche Herausforderung, älteren Menschen möglichst lange ein selbstbestimmtes Leben und die Teilhabe am sozialen Leben zu ermöglichen. Auf Basis neuster Erkenntnisse der Künstlichen Intelligenz sollen daher Maschinen in die Lage versetzt werden, den Menschen besser zu verstehen und sich an den Menschen anzupassen. Als ersten wesentlichen Schritt in diese Richtung, soll die Hilflosigkeit eines Menschen bei der Bedienung von Systemen erkannt werden. Dazu wird sensorische Information wie Mimik, Körperhaltung und Bewegung, aber auch die Bedienung des Gerätes herangezogen und mit Hidden Markov Modellen und Neuro-kognitiven Werkzeugen analysiert.
Beteiligte Professuren
- Professur für Allgemeine Psychologie I & Arbeitspsychologie
Prof. Dr. Josef F. Krems, Christiane Attig, Martin Schneider - Professur Graphische Datenverarbeitung und Visualisierung
Prof. Dr. Guido Brunnett, Mario Lorenz, Stefan Helmert - Professur Künstliche Intelligenz
Prof. Dr. Fred Hamker, Dr. Julien Vitay, Dr. Javier Baldron Pezoa, Francesc Villagrasa Escudero, Ralph Sontag - Professur Theoretische Physik, insbesondere Computerphysik
Prof. Dr. Karl Heinz Hoffman, Kim Schmidt, Karoline Griesbach
Förderung
Das Projekt wird gefördert durch die Europäische Union und den Freistaat Sachsen (Europäischer Sozialfonds in Sachsen 2014 bis 2020 → www.strukturfonds.sachsen.de).Projektträger: Sächsische Aufbaubank
Workshop
Chemnitz Symposium on Cognitive Systems
Thursday, 13 September 2018
Technische Universität Chemnitz, Altes Heizhaus, Straße der Nationen 62, 09111 Chemnitz
Ausgewählte Publikationen
Attig, C., Then, E., Krems, J. (2019)
Show me how you click, and I'll tell you what you can: Predicting user competence and
performance by mouse interaction parameters.
In: W. Karwowski & T. Ahram (Eds.), Intelligent Human Systems Integration 2019.
Advances in Intelligent Systems and Computing, Vol. 903 (pp. 801-806). Cham, Switzerland: Springer. doi:10.1007/978-3-030-11051-2_122.
Attig, C., Then, E., Krems, J. (2018)
Mausparameter als Indikatoren für Hilfsbedürftigkeit in der MCI.
In: Mensch und Computer 2018 - Tagungsband. Bonn: Gesellschaft für Informatik e.V. doi:10.18420/muc2018-mci-0326.
Attig, C., Krems, J. (2018)
Gaze behavior as an indicator for user competence and state in human-technology interaction
Tagung experimentell arbeitender Psychologen (TeaP) 2018, Marburg, Germany doi:0.13140/RG.2.2.13839.07843.
Baladron, J., Hamker, F. H. (2015)
A spiking neural network based on the basal ganglia functional anatomy.
Neural Networks, 67:1-13. doi:10.1016/j.neunet.2015.03.002.
Vitay, J., Hamker, F. H. (2014)
Timing and expectation of reward: a neuro-computational model of the afferents to the ventral tegmental area.
Frontiers in Neurorobotics, 8:4. doi:10.3389/fnbot.2014.00004.
PDF-document
Schroll, H., Hamker, F. H. (2013)
Computational models of basal-ganglia pathway functions: Focus on functional neuroanatomy.
Frontiers in Systems Neuroscience, 7:122. doi:10.3389/fnsys.2013.00122.
PDF-document
Schroll, H., Vitay, J., Hamker, F. H. (2012)
Working memory and response selection: A computational account of interactions among cortico-basal ganglio-thalamic loops.
Neural Networks, 26:59-74. doi:10.1016/j.neunet.2011.10.008
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Hamker, F. H. (2012)
Neural learning of cognitive control.
Künstliche Intelligenz, 26:397-401.doi:10.1007/s13218-012-0210-7
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Vitay, J., Hamker, F. H. (2010)
A computational model of basal ganglia and its role in memory retrieval in rewarded visual memory tasks.
Frontiers in Computational Neuroscience. 4(13).doi:10.3389/fncom.2010.00013
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