Sozial agierende, kognitive Systeme zur Feststellung von Hilfsbedürftigkeit

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

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
PDF-document 

Hamker, F. H. (2012)
Neural learning of cognitive control.
Künstliche Intelligenz, 26:397-401.doi:10.1007/s13218-012-0210-7
PDF-document 

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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