Intrinsische Intentionserkennung in Technischen Systemen

Abstract :

Im Rahmen der Dissertation wurde ein ganzheitlicher Ansatz mit der Bezeichnung ”embedded Brain Reading (eBR)” entwickelt, um zum einen Handlungsintentionen anhand von Gehirnstr¨omen zu erkennen und zum anderen diese naturgem ¨aß fehlerbehaftete Erkennung in technischen Systemen fehlertolerant zu integrieren. Technische Systeme k¨onnen durch eBR sowohl in ihrer Funktion adaptiert als auch gesteuert werden, ohne zus¨atzliche kognitive Ressourcen des Menschen zu fordern. Der Ansatz verkn¨upft die komplexe Auswertung von Gehirnaktivit¨aten mit dem jeweiligen Kontext, in denen Interaktionen stattfinden. So werden intuitive und leichte Interaktionen zwischen einem technischen System und dem Menschen erm¨oglicht. Der generische Ansatz und damit die Interaktionen zwischen Mensch und Maschine wurden formal modelliert. Dieses Modell diente der Validierung unterschiedlicher Implementierungen des Ansatzes. Insbesondere wurde nachgewiesen, dass der Ansatz dabei hilft, mit unsicheren Daten, wie sie bei der Analyse der Gehirnaktivit¨at entstehen, zuverl¨assig umzugehen.