Sozial agierende, kognitive Systeme zur Feststellung von Hilfsbedürftigkeit

Projektpartner

• Professur für Künstliche Intelligenz
• Professur für Theoretische Physik, insbesondere Computerphysik
• Professur Graphische Datenverarbeitung und Visualisierung

Förderung

Europäischer Sozialfonds

Laufzeit

07/2016-06/2019

Beschreibung

Ausgehend von der demographischen Entwicklung in Sachsen hin zu einem höheren Durchschnittsalter der Bevölkerung in Kombination mit der immer stärker technisierten Alltagswelt ergibt sich die Herausforderung, älteren Menschen den Zugang zu technischen Systemen zu erleichtern. Das Alter allein ist jedoch kein zweifelsfreier Indikator für Hilfsbedürftigkeit im Umgang mit Technik, denn die Erfahrungs- und Kompetenzniveaus der Nutzer variieren deutlich. Um die Anforderungen einer möglichst großen Bandbreite potenzieller Nutzer (d.h. unterschiedliche Alters- und Kompetenzgrade) zu erfüllen, bedarf es adaptiver Systeme, die die Fähigkeiten der Nutzer einschätzen und sich entsprechend anpassen können. Ziel des Projektes ist daher die Entwicklung eines sozial-kognitiven Systems zur Erkennung von Hilfsbedürftigkeit durch beobachtbare Daten wie Mimik, Sprache, Körperhaltung und Bewegung.

In der interdisziplinären Nachwuchsforschergruppe arbeiten Vertreter aus Informatik, Physik und Psychologie zusammen, um, geleitet an einem konkreten alltagsnahen Anwendungsbeispiel, Kriterien zur Feststellung von Hilfsbedürftigkeit zu identifizieren und diese in ein kognitives, durch Feedback lernendes System zu implementieren. Der Schwerpunkt der Professur für Allgemeine und Arbeitspsychologie liegt dabei auf der experimentellen Ableitung der Indikatoren für Hilfsbedürftigkeit, der empirischen Überprüfung der Validität des Systems sowie einer abschließenden Beurteilung der Nutzerakzeptanz. Weitere Informationen finden Sie hier.

Weitergehende Informationen:

"Wenn Maschinen Gedanken lesen" - Artikel über das Projekt in der Freien Presse

Pressemitteilung zum Projekt