RoSe

Robuste Individualisierung smarter Sensorik durch transferlernenbasierte Merkmalsauswahl

Laufzeit: 01.02.2021 30.11.2024

Förderung durch:

Ministerium für Kultur und Wissenschaft des Landes Nordrhein-Westfalen

Leitung/weitere Forschende:

Prof. Dr. rer. nat. Axel Schneider

Mitarbeiter: Nils Grimmelsmann, M. Sc.

Beteiligung/Partner:

ISyM

Universität Bielefeld

Über das Projekt

Die zunehmende Verfügbarkeit verschiedener Sensoren, die in Kombination mit einer KI-gestützten Auswertung als smarte Sensoren bezeichnet werden, erlaubt neue Funktionen in innovativen Unterstützungssystemen wie Wearables in der Gesundheits- und Medizintechnik.


Hierbei sind zwei typische Herausforderungen anzutreffen. Zum einen sind verschiedene Sensorausstattungen und -anordnungen möglich, von denen diejenige ausgewählt werden muss, die eine robuste und echtzeitfähige Auswertung garantiert. Zum anderen sind die beobachteten Signale von Benutzer zu Benutzer verschieden, so dass Strategien für eine effiziente Individualisierung benötigt werden.


Ziel des Projekts ist der Entwurf von Methoden, die die Optimierung von HW- und KI-Komponenten smarter Sensoren unter dem Aspekt einer robusten und effizienten Individualisierbarkeit erlauben. Diese Herausforderungen werden anhand neuer Methoden der Merkmalsselektion für das Transferlernen adressiert. Die entwickelten KI-Verfahren werden anhand einer biometrischen Einlegesohle (Druck- /Inertialsensoren) und einer myoelektrischen Orthesensteuerung auf ihre Praxistauglichkeit getestet.

https://dataninja.nrw/