14. Dezember 2017

Neue Wege der Interaktion zwischen Mensch und Maschine: Interdisziplinäres Forscherteam von DFKI und Universität Bremen veröffentlicht wegweisenden Ansatz im renommierten Fachjournal "nature"


Das von einem Forscherteam des DFKI Robotics Innovation Center und der Universität Bremen – Dr. Su Kyoung Kim, Dr. Elsa Andrea Kirchner, Prof. Dr. Dr. h.c. Frank Kircher, Arne Stefes – verfasste wissenschaftliche Paper "Intrinsic interactive reinforcement learning – Using error-related potentials for real world human-robot interaction" erschien am 14. Dezember 2017 im renommierten internationalen Wissenschaftsjournal "nature scientific reports". Darin beschreiben die Forscherinnen und Forscher ein am DFKI entwickeltes Verfahren des Maschinellen Lernens, bei dem ein Roboter aus dem eigenen Fehlverhalten in der gestengesteuerten Interaktion mit dem Menschen lernen kann. Der Roboter ist dabei in der Lage, gleichzeitig zu lernen, die Gesten des Menschen zu unterscheiden und den von ihm ausführbaren Aktionen zuzuordnen. Ob diese Zuordnung richtig oder falsch war, erfährt er anhand einer EEG-Messung beim Menschen, durch die er im Falle einer fehlerhaften Aktion ein negatives Feedback erhält.

Link zum Aufsatz: https://www.nature.com/articles/s41598-017-17682-7

Kontakt: Elsa Andrea Kirchner


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zuletzt geändert am 02.08.2018
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