Forschungsinfrastruktur

Forschungsinfrastruktur

Wir verfügen über drei Labore an zwei Standorten der TU Chemnitz, die für Probandenstudien mit Fokus auf Mensch-Technik-Interaktion in kontrollierter Umgebung und die Auswertung psychophysiologischer Daten ausgestattet sind:

  • Reichenhainer Straße 41 // C47.503 + C47.504
  • Reichenhainer Straße 33 // C43.309
Buchunganfragen zur Labornutzung senden Sie bitte an kontakt@metech.tu-chemnitz.de
 

Die Labore sind modular organisiert und (aktuell) folgenderweise ausgestattet:

Experimentelle Erhebungs- und Messtechnik

Wearable Eye Tracking (Pupil Labs Neon)
        • 200 Hz Eye Cameras, 30 Hz Szene-Kamera
        • Leicht, mobil, ohne Kalibrierung nutzbar
        • Für Anwendungen im Feld oder realitätsnahen Umgebungen
 
GSR-Messsystem (Shimmer3 GSR+)
        • Kabellos, mit hoher Sampling-Rate (128–1024 Hz)
        • Messung von Hautleitwert (EDA), Herzfrequenz über PPG
        • Umfangreiches Zubehör (Sensoren, Elektroden, Tragezubehör)
 

Diese Ausstattung ermöglicht, zum Beispiel, die Erfassung und Analyse von Aufmerksamkeits-, Stress- und Interaktionsdaten in verschiedenen Anwendungsfeldern.

Software

Als Herzstück unserer Labore dient die Forschungssoftware iMotions, welche die hardwareübergreifende Synchronisierung und Auswertung stark vereinfacht. Durch hinterlegte Dokumentationen zu den Auswertungs- und Berechnungsmethoden wird zusätzlich die Transparenz und Vergleichbarkeit der Forschungsvorhaben unterstützt. Die Software ist auf Usability ausgelegt und für realitätsnahe Forschungsvorhaben bestens geeignet. Derzeit besitzen wir die folgenden Module inkl. Hardware:

• Facial Expression Analysis
• Eye Tracking
• Galvanic Skin Response / Electrodermal Activity (EDA)

Rechen- und IT-Infrastruktur

Für die Verarbeitung und Analyse größerer Datensätze sowie für Anwendungen im Bereich Künstliche Intelligenz steht ein leistungsfähiger GPU-Rechenknoten zur Verfügung. Die Infrastruktur unterstützt insbesondere das Training und die Ausführung von Machine-Learning-Modellen sowie die Analyse multimodaler Forschungsdaten.

Das System verfügt über einen 64-Core-Prozessor, 768 GB Arbeitsspeicher und schnelle NVMe-Speicherlösungen mit einer Kapazität von über 30 TB. Zwei moderne Hochleistungs-GPUs mit jeweils 96 GB Grafikspeicher ermöglichen die Bearbeitung rechenintensiver Aufgaben und die Verarbeitung komplexer Modelle.

 

 
 

 

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