Publikation
Intrinsische Intentionserkennung in Technischen Systemen
Elsa Andrea Kirchner
In: Steffen Hölldobler (Hrsg.). GI-Edition: Lecture Notes in Informatics, Ausgezeichnete Informatikdissertationen 2014. Pages 119-128, ISBN 978-3-88579-419-6, Bonner Köllen Verlag, 2015.
Zusammenfassung
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.