Projekte

Aktuelle Projekte

Lifespan AI

Laufzeit und Fördergeber: seit 2023, Deutsche Forschungsgemeinschaft(DFG)

Der massive Zustrom von Gesundheitsdaten in Verbindung mit den jüngsten Fortschritten in der künstlichen Intelligenz birgt ein großes Potenzial für die Umgestaltung der Gesundheitswissenschaften. Im Rahmen von LifeSpanAI wollen wir KI-Methoden und -Werkzeuge zur Modellierung, Vorhersage und Erklärung von Gesundheitsergebnissen aus multidimensionalen Daten, die das gesamte Leben umfassen, weiterentwickeln.

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SilPara

Das Ziel von SilPara ist es, die Grundlagen der Stummen Paralinguistik (SP) zu schaffen, d.h. erstens, aus sprachbezogenen Biosignalen während der stummen Sprachproduktion auf Sprecherzustände und -eigenschaften zu schließen und zweitens, diese abgeleiteten paralinguistischen Informationen für eine natürlichere gesprochene Konversation zu nutzen. Schließlich werden wir Sprachmerkmale untersuchen, die mit Höflichkeit und Frustration zu tun haben, um unser Verständnis ihrer Rolle in der Kommunikation zu verbessern.

Hate speech

Laufzeit und Fördergeber: seit 2021. Deutsche Forschungsgemeinschaft (DFG) (Gepris) und National Science Centre, Polen

Hate speech, d. h. verbale Aggressionen gegen Angehörige verschiedener gesellschaftlicher Gruppen, sind im Alltag weit verbreitet. Sie hat nachteilige Folgen für jeden, der ihr ausgesetzt ist. Mit unserer Forschung wollen wir sowohl die zugrunde liegenden Eigenschaften von Hassreden als auch ihre Auswirkungen auf die Zuhörer verstehen.

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Smarthelm

Im SmartHelm-Projekt wird ein intelligenter Helm entwickelt, der vorallem Kurierfahrer:innen auf der letzten Meile unterstüzen sollte. Der Helm verfügt dabei eine Augmented-Reality-Brille, damit die Fahrer:innen die Ausfuhr computergestüzt, aber "hands-free" durchführen können. Es wird dabei mittels Electroencephalographie (EEG) und Augenbewegungen der Aufmerksamkeitszustand der Person erfasst, sodass die Benutzeroberfläche automatisch angepasst werden kann. Zudem verfügt der SmartHelm über eine multilinguale Spracherkennung, damit Nutzer:innen Sprachbefehle in ihren eigenen Worten an das System schicken könnnen.

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Adspeed

Im Forschungsprojekt ADSPEED beschäftigt sich unser Team sich mit dem Dekodieren von gedachter Sprache in Echtzeit. Ziel ist es moderne Methoden des Maschinellen Lernens einzusetzen, um hörbare Sprache aus invasiv gemessenen Hirnsignalen zu rekonstruieren und so grundlegende Fragen für ein natürliches und praktisches Kommunikationsgerät zu erforschen das in Echtzeit operiert und natürliche Kommunikation für Menschen mit starken Spracheinschränkungen wiederherstellt.

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BBDCB23 Warmup
Dr. Hui Liu unterrichtete Gymnasiasten von drei Oberstufenschulen über Big Data und künstliche Intelligenz.

Leibniz Wissenschafts-Campus Digital Public Health

Laufzeit und Fördergeber: 1. Phase 2019-2023 und 2. Phase 2023-2027, Leibniz-Gemeinschaft/Bund/Land


Im Fokus des Campus steht die Digitalisierung von Gesundheit mit intelligenten Technologien und die Frage, wie die Daten zum Wohle aller genutzt werden können, die Privatsphäre und Datensicherheit dabei gewahrt bleibt und die digitale Kluft zwischen Bevölkerungsgruppen überwunden werden.

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KD²School

Laufzeit und Fördergeber: Bis 03/2026 (1. Phase), DFG

Die KD2School ist ein DFG-gefördertes Graduiertenkolleg mit dem Thema „Gestaltung von adaptiven Systemen für ökonomische Entscheidungen“. Ein zentraler Aspekt des Graduiertenkollegs ist die interdisziplinäre Arbeitsweise, die Forschung aus den Gebieten der Informatik, den Wirtschaftswissenschaften und der Psychologie verbindet. Ziel ist es, den  Entscheidungsprozess des Menschen über das Zusammenspiel von persönlichen, aufgabenbezogenen und umweltbezogenen Faktoren zu untersuchen. Mithilfe von LabLinking entstehen standortübergreifende Studien, die Arbeitsgruppen der Universität Bremen, des Karlsruher Instituts für Technologie und der Universität Gießen miteinander verbinden.

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MyVoice

Im MyVoice-Projekt wird eine Sprachprothese entwickelt, welches die Aktvität von Gesichtsmuskeln während der Sprachproduktion nutzt. Nutzer:innen des Systems können dadurch "still sprechen", indem sie ihre Gesichtsmuskeln bewegen, ohne dabei hörbare Laute zu produzieren. Das System verarbeitet dabei die aufgenommen Muskelaktivität mittels Modellen des maschinellen Lernens, um das Sprachsignal zu synthetisieren.

ETAP

Die professionelle Langzeitpflege steht bereits seit einigen Jahren unter erhöhtem Druck. Aufgrund von Arbeitskräftemangel und damit erhöhter Arbeitsbelastung ist eine hohe gesundheitliche Belastung der Beschäftigten im Pflegebereich gegeben und dokumentiert die prekäre Situation. Mit ETAP entwickeln wir ein auf künstlicher Intelligenz (KI) basierendes Bewegungsmonitoringsystem für pflegebedürftige ältere Menschen und setzen es in der ambulanten und stationären Langzeitpflege ein. Teilautomatisierung zur Sturzerkennung und zur Erfassung des funktionalen Mobilitätsstatus, Teilautomatisierung der zugehörigen Dokumentation sind die wesentlichen Ziele des Projekts. Dazu werden Teile der Pflegedokumentation zu Sturzereignissen und zur funktionalen Mobilität sowie Lagerungsprotokolle KI-gestützt und automatisch befüllt. Wir entwickeln und erforschen KI-Lösungen zur automatischen Sturzerkennung, die Bewegungen von Bewohnern in Pflegeeinrichtungen anhand von Tiefenkamerabildern mit Hilfe moderner Machine-Learning-Algorithmen überwachen.

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CCSR

It has been consistently found that humans tend to copy aspects of other people’s behavior (ie “behavioral matching”, “behavioral or emotional contagion”, “automatic imitation” “chameleon effect”) in social situations. Such copying of behavior is thought to be important for the outcome of social interactions. Our approach aims to understand the mechanisms underlying such “social resonance”.

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Ease

Im SFB EASE lernen Roboter, komplexe Alltagsaktivitäten zu meistern. In unseren Teilprojekten H3 und H4 beschäftigen wir uns mit der Modellierung solcher Aktivitäten von Menschen mittels multimodaler Biosignale im Labor und in virtueller Realität (auch via LabLinking in mehreren Laboren gleichzeitig).

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Nako+Ilse

Laufzeit und Fördergeber: 2021–12/2024, U Bremen Research Alliance/AI Center for Health Care, finanziell unterstützt durch das Land Bremen

In NAKO+ILSE erforschen wir mit Fraunhofer MEVIS einen multimodalen Ansatz zur Früherkennung von Demenz. Hierfür verbinden wir Spontansprache, wie in unserer bisherigen Arbeit mit der ILSE-Studie, mit Gehirnbildgebung. Dazu erheben wir einen Kerndatensatz aus autobiographischen Interviews und MRT-Daten von 500 Teilnehmer:innen der Nationalen Kohorte (NAKO). Basierend auf diesem Kerndatensatz möchten wir die NAKO- und ILSE-Populationen zu einem gemeinsamen Datensatz zusammenführen, der eine verbesserte Früherkennung von Demenz ermöglicht.

 

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Graduiertenkolleg "Empowering Digital Media"

Duration and funding organization: since 2017, Klaus Tschira Stiftung

The focus of the interdisciplinary research training group is on investigations into how human-machine interaction can be designed so that resulting systems have a holistic and sustainable positive effect for both individuals and society.

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GlobalPhone

Laufzeit und Fördergeber: seit 1995, gemischtes Funding

Im Rahmen des Projektes GlobalPhone wird seit 1995 in vielen Ländern der Welt Sprache aufgezeichnet. Je Sprache lesen etwa 100 Muttersprachler:innen Zeitungstexte vor. Die Texte und Sprache werden genutzt um Aussprachewörterbücher zu entwickeln, außerdem werden anhand umfangreicher Textmaterialen große Sprachmodelle bereitgestellt. GlobalPhone umfasst mittlerweile 25 Sprachen, darunter die Top-10 der häufigst gesprochenen Sprachen.

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Aktualisiert von: koehne