Secure, Autonomous and AI-Based Systems
Secure, Autonomous and AI-Based Systems
The digital transformation and expansion of cyber-physical systems increasingly require more collaborative solutions and human-machine interaction. Cognitive computing also increases the autonomy of systems (e.g. autonomous vehicles and flying objects). At the same time, it also poses challenges in communication and interface design between components and systems, data acquisition and analysis using artificial intelligence (e.g. Big Data, machine learning), and IT security.
Research in this area is conducted primarily at the Affective and Cognitive Institute (ACI), Institute for Machine Learning and Analytics (IMLA), Institute for Unmanned Aerial Systems (IUAS), and the Institute of Reliable Embedded Systems and Communication Electronics (ivESK).
| Title | SUSI - In silico MED&Health |
| Short Name | SUSI |
| Short Description | SUSI - In silico MED&Health; Interaktionskonzept einschließlich seniorengerechter Interaktionsmethoden und empathischen Agenten. Im Projekt SUSI wird ein KI-gestütztes Assistenzsystem für alleinlebende Senioren entwickelt, das diskrete Sensorik mit adaptiver KI und multimodaler Nutzerinteraktion verbindet. Der wissenschaftliche Beitrag des ACI adressiert die Frage, unter welchen Gestaltungsbedingungen ein empathischer virtueller Companion nachhaltige Nutzungsmotivation bei einer heterogenen Zielgruppe älterer Menschen erzeugt. Methodisch folgt das Teilprojekt einem nutzerzentrierten, iterativen Designprozess (ISO 9241-210) über die gesamte Projektlaufzeit: von der initialen Anforderungserhebung mittels halbstrukturierter Interviews und Personal-Entwicklung über die Konzeption und Implementierung des Interaktionsdesigns bis hin zur begleitenden und abschließenden Evaluation im Feldtest. Die Interviewstruktur ist theoretisch in UTAUT2 verankert; Zahlungsbereitschaft wird mittels Van-Westendorp-Methode erhoben. Interaktionskonzept und Companion werden in mehreren Iterationszyklen entwickelt und anhand validierter Instrumente (SUS, NASA-TLX) sowie Nutzungsmetriken quantitativ evaluiert und qualitativ kontrastiert. |
| Year Of Acquisition | 2026 |
| Start Date | 2026-03-01 |
| End Date | 2028-02-29 |
| Project Managers | Korn, Oliver, Prof. Dr. |
| Faculties | M |
| Institution | ACI |