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Mensch und Technik: IILAB stellt moderne digitale Interaktionskonzepte vor

Am Intelligent Interaction Lab (IILAB) des Studienzentrums Informatik der DHBW Stuttgart erarbeiten regelmäßig Gaststudierende der Partnerhochschule German University Cairo (GUC) in Kairo, Ägypten, ihre Bachelorarbeiten. Die aktuellen Ergebnisse wurden Anfang August präsentiert und konnten teils von den Gästen selbst ausprobiert werden.

Die Gaststudenten Ahmed Mousa und Marwan Adel mit dem Roboter Nao im Labyrinth.

Thema war z. B. ein zusammen mit dem Klinikum Stuttgart entwickeltes System, welches eine „digitalisierte“ Handtherapie ermöglicht. Durch berührungslose Erfassung der Handbewegungen können die therapeutischen Übungen in sogenannte „Serious Games“ eingebettet werden. Dies schafft ein motivierendes Umfeld für die therapeutische Behandlung zu Hause.

Ein weiteres Thema ist der zukünftige Umgang mit Robotern. Ein Projekt befasst sich mit dem Bereich „Supervised Autonomy“. Mensch und Roboter sollen auf natürliche Art und Weise kommunizieren mit dem Ziel, den Roboter ein Problem lösen zu lassen und ihn dabei gegebenenfalls zu unterstützen. Dies wurde mit Hilfe von einem humanoiden „Nao“-Roboter demonstriert, der gemeinsam mit einem menschlichen Supervisor durch ein Labyrinth navigieren kann.

Digitale Assistenten müssen nicht immer Roboter sein. Ein drittes Projekt untersucht die Unterstützung von Menschen in alltäglichen Situationen. Ein solcher digitaler Assistent registriert, wenn er benötigt wird, macht sich aber auch nur dann bemerkbar. In einer Virtual-Reality-Simulation werden die Einsatzbereiche zur Unterstützung bei der Wegefindung durch die Stadt und beim Einkauf untersucht.

Aufbauend auf den präsentierten Ergebnissen werden nun die nächsten Themen für Studien-, Bachelor- und Masterarbeiten definiert und die fruchtbare Verzahnung der Arbeiten der GUC- und DHBW-Studierenden weiterentwickelt.

Das IILAB befasst sich mit aktuellen Technologien zur Interaktion zwischen Mensch und Computer. Sprach- und Bildverarbeitung, active Eye-Tracking, aber auch physiologische Sensoren und Brain-Computer-Interfaces ermöglichen eine direkte, intuitive Kommunikation und sind die Basis für zukünftige unterstützende Systeme. Hierzu werden aktuelle Technologien wie Machine Learning an vielen Stellen am konkreten Beispiel gewinnbringend eingesetzt.