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AI CoWorking Lab - Teilprojekt "Temporale Lernmethoden für Strategieerkennung und -adaption"

Projektleiter:

Prof. Myra Spiliopoulou , M.Sc. Sarun Varghese

Finanzierung:

EU - EFRE Sachsen-Anhalt ; 01.04.2024 bis 31.03.2027

Das AI CoWorking Lab ist ein Verbund von 8 Forschenden: Prof. Dr. Ayoub Al-Hamadi (Neuro-Information Technology), Prof. Dr. Julia Arlinghaus (Production Systems and Automation), Prof. Dr. Benjamin Noack (Autonomous Multisensor Systems), Prof. Dr. Andreas Nürnberger (Data & Knowledge Engineering), SPRECHER Prof. Dr. Frank Ortmeier (Software Engineering), Prof. Dr. Myra Spiliopoulou (Knowledge Management & Discovery), Prof. Dr. Sebastian Stober (Artificial Intelligence) und Prof. Dr. Andreas Wendemuth (Cognitive Systems). Der Verbund ist eingebettet in die "Productive Teaming" Initiative (https://forschungsnetzwerk-chim.de/productive-teaming/) innerhalb des Forschungsnetzwerkes "Chemnitz-Ilmenau-Magdeburg (CHIM)" (https://forschungsnetzwerk-chim.de/).

Hauptziel des Gesamtantrages "AI Co-Working Lab" ist das Ermöglichen zukünftiger "Productive Teaming" Produktionssysteme, in denen Menschen und Maschinen auf Augenhöhe zusammenarbeiten. Das "AI Co-Working Lab" baut auf bestehenden Kompetenzschwerpunkten auf und nutzt Methoden der künstlichen Intelligenz.

In diesem Teilprojekt werden wir temporale Lernmethoden entwickeln, um die Handlungen von Menschen in Interaktion mit einer beruflichen Umwelt vorherzusagen. Die Interaktionsdaten werden wir in einem multimodalen Raum modellieren: als Modalitäten werden wir zum einen Sensoren betrachten, welche die Handlungen erfassen, zum anderen Stimuli, welche die Handlungen beeinflussen.

The AI CoWorking Lab is a network of 8 researchers: Prof. Dr. Ayoub Al-Hamadi (Neuro-Information Technology), Prof. Dr. Julia Arlinghaus (Production Systems and Automation), Prof. Dr. Benjamin Noack (Autonomous Multisensor Systems), Prof. Dr. Andreas Nürnberger (Data & Knowledge Engineering), SPEAKERS Prof. Dr. Frank Ortmeier (Software Engineering), Prof. Dr. Myra Spiliopoulou (Knowledge Management & Discovery), Prof. Dr. Sebastian Stober (Artificial Intelligence) and Prof. Dr. Andreas Wendemuth (Cognitive Systems). The network is embedded in the "Productive Teaming" initiative (https://forschungsnetzwerk-chim.de/productive-teaming/) within the research network "Chemnitz-Ilmenau-Magdeburg (CHIM)" (https://forschungsnetzwerk-chim.de/).

The main objective of the overall "AI Co-Working Lab" application is to enable future "Productive Teaming" production systems in which humans and machines work together as equals. The "AI Co-Working Lab" builds on existing areas of expertise and uses artificial intelligence methods.

In this subproject, we will build temporal learning methods on multi-modal space to predict human actions in interaction with the environment and to highlight the patterns of these actions. As modalities we will consider sensory inputs that capture action, and stimuli that influence action. A major effort will be devoted to minimize the need for obtrusive sensory inputs for human monitoring.