Forschung im Bereich der Angewandten Informatik
Die Forschungsaktivit?ten der Angewandten Informatik adressieren prim?r die Nutzung der Informatik in innovativen Anwendungen, insbesondere auch im geistes- und kulturwissenschaftlichen Bereich, sowie die hierzu erforderlichen informatischen Grundlagen und Methoden.
Angewandte Informatik in den Kultur-, Geschichts- und Geowissenschaften
Die Forschungsprojekte befassen sich mit Fragestellungen der Kulturinformatik, d.h. der Angewandten Informatik der Kulturwissenschaften. Am Lehrstuhl entstehen zum Beispiel Informationssysteme für die Baudenkmalpflege, für die Kulturgeographie oder für die Kommunikationsforschung.
Verfahren der semantischen Informationsverarbeitung, die st?ndig weiter entwickelt werden, bilden das methodische Fundament der Arbeit. Die Arbeitsschwerpunkte liegen auf folgenden Technologiefeldern:
- Geoinformationssysteme
- Digitale Bibliotheken und Archive
- Mobile Assistenzsysteme
- Computer-mediated Communication
Computergrafik und ihre Grundlagen
Der technologische Fortschritt in der Computergrafik ist beeindruckend. Die virtuelle Realit?t hat den Verbrauchermarkt erreicht, virtuelle Assistenten, die von KI gesteuert werden, sind allt?glicher geworden, und wir k?nnen Welten und Charaktere erschaffen, die von der Realit?t kaum zu unterscheiden sind. Die Erstellung virtueller Charaktere und Welten ist jedoch sehr aufw?ndig und die Nutzung virtueller Welten ist oft noch unbequem und umst?ndlich. Die Forschung am Lehrstuhl für Computergrafik und ihre Grundlagen hat zum Ziel, dies zu verbessern. Schwerpunkte liegen in den Bereichen Charakteranimation, Wahrnehmung, und virtuelle und erweiterte Realit?t.
- Interaktion in virtueller Realit?t und mit erweiterter Realit?t: Wie k?nnen Menschen am besten in Echtzeit in virtuellen Umgebungen kommunizieren und mit ihnen interagieren? Wie k?nnen wir diese Technologien dazu nutzen, Wissen effektiv zu vermitteln, Erfahrungen zu erzeugen und Fragen zu beantworten?
- Synthese von Bewegungen für virtuelle Charaktere: Wir erforschen neue datenbasierte Algorithmen, um zum Beispiel Bewegungen, die nicht exakt gemessen werden k?nnen, zu erzeugen oder zu vervollst?ndigen. Dazu nutzen wir Motion Capture und neuronale Netzwerke.
- Wahrnehmung von virtuellen Charakteren. Menschen k?nnen kleinste Details in den Bewegungen von anderen erkennen und interpretieren. Wir erforschen, welche Bewegungskomponenten wichtig sind, um virtuelle Charaktere zu animieren.
Erkl?rbares Maschinelles Lernen
Die Forschung am Lehrstuhl konzentriert sich auf die Entwicklung von robusten, dateneffizienten Methoden des maschinellen Lernens mit vielseitigen Anwendungen in der Industrie und insbesondere im Gesundheitsheitswesen. Hierbei steht der Gedanke einen positiven Beitrag für die Gesellschaft bzw. den Patienten zu leisten im Vordergrund.
- Grundlagen: Weiterentwicklung von Neuronalen Netzen (Deep Learning) mit Fokus auf Robustheit und Interpretierbarkeit
- Anwendung: Quantitative Bildanalyse basierend auf Klassifikation, Segmentierung und Lokalisierung inklusive Unsicherheitssch?tzungen
- Impact: Translation und Integration von Forschungsergebnissen in enger Kollaboration mit Partnern aus Industrie und Gesundheitswesen
Grundlagen der Sprachverarbeitung
Der Lehrstuhl arbeitet an der Verarbeitung natürlicher Sprache, d.h. wir forschen an Methoden, die es Computern erm?glichen, Sprache zu verstehen (Natural Language Understanding) und Sprache zu erzeugen (Natural Language Generation) k?nnen. Wir decken alle Schritte dieses Forschungs- und Entwicklungsprozesses ab, einschlie?lich:
- Ressourcenerstellung (wir ben?tigen Daten, die die Ph?nomene, die wir automatisch verarbeiten wollen, veranschaulichen)
- Auf maschinellem Lernen basierende Modellierung (wir entwickeln maschinelle Lernmodelle, oft aus dem Bereich des Deep Learning, probabilistischer Methoden oder gro?er Sprachmodelle), die aus diesen Daten lernen
- Anwendung (sobald wir ein NLP-System haben, wenden wir es in verschiedenen Bereichen zum Nutzen anderer Forschungsbereiche an und auch um seine Grenzen und Auswirkungen zu verstehen)
Informationsvisualisierung
Informationsvisualisierung ist ein Mittler zwischen Mensch und Maschine – sie macht maschinelle Daten für den Menschen lesbar und stellt eine Oberfl?che bereit, um die Maschine zu bedienen. In dieser Rolle bündelt die Disziplin neben eigenen Beitr?gen verschiedene Techniken der Informatik und stellt diese integriert zur Verfügung. Die Arbeitsgruppe leistet Grundlagenforschung hinsichtlich Visualisierungstechniken und untersucht interaktive visuelle Analysesysteme für verschiedene Disziplinen. Dabei werden die einfache Anwendbarkeit und eine gute Verst?ndlichkeit der Visualisierungen sowie die Transparenz der Datenverarbeitung stets berücksichtigt. Die Forschung der Arbeitsgruppe gliedert sich in folgende Bereiche:
- Expressive Visual Encodings: Aussagekr?ftige Visualisierung von komplexen und dynamischen Prozessen und Verhaltensmustern.
- Explanatory Visual Reporting: Erkl?rende Kombinationen von Text bzw. Sprache und Visualisierung, wobei durch eine nahtlose Integration beide Medien verschmelzen.
- Enabling Visual Analytics: Analysemethoden, die durch vergleichende Darstellung sowie interaktives Editieren und Abstrahieren zu Schlussfolgerungen bef?higen.
KI-Systementwicklung
Die Forschungsaktivit?ten des AISE-Lehrstuhls liegen in der Schnittstelle von Künstlicher Intelligenz, Philosophie, Mathematik, Informatik und natürlicher Sprache. Aktuelle Forschung des Teams konzentriert sich auf Mechanisierung von formaler Argumentation und Erkl?rungen im Computer, um vertrauenswürdige KI-Systeme zu entwickeln. Ein besonderes Interesse gilt der Verwendung von klassischer Logik h?herer Ordnung (HOL) als universelle Meta-Logik, um verschiedene nicht-klassische Logiken zu automatisieren und sie in aktuellen Anwendungen zu nutzen, darunter Maschinenethik und Maschinenrecht, Metaphysik (z. B. G?dels ontologisches Argument), mathematische Grundlagen (z.B. Kategorientheorie) und rationale Argumentation. Die Forschungsaktivit?ten des AISE Teams sind aber weitreichender, und befassen sich z.B. auch mit der Integration von automatisiertem Argumentieren, maschinellem Lernen und agentenbasierten Architekturen. Die Kernkompetenzen von Prof. Dr. Benzmüller liegen im Bereich der klassischen Logik h?herer Stufe (HOL), zu deren Semantik und Beweistheorie er beigetragen hat. Zusammen mit Kollegen und Studenten hat er auch die Leo-Theorembeweiser für HOL entwickelt.
Kognitive Systeme
Der Bereich Kognitive Systeme in der Angewandten Informatik befasst sich vor allem mit dem Thema Lernen. Beim Maschinellen Lernen geht es darum, Programme zu entwickeln, die es erm?glichen, dass Computer aus beispielhafter Erfahrung neues Wissen oder allgemeinere Fertigkeiten erwerben.
In der Forschung zum Maschinellen Lernen wird daran gearbeitet, bestehende Lernalgorithmen zu verbessern oder neue Lernalgorithmen zu entwickeln. Es wird versucht, menschliche Lernprozesse in Programmen nachzubilden.
Maschinelles Lernen gibt die M?glichkeit, Wissen und Fertigkeiten, für die kein explizites Modell angeben werden kann, dennoch in Computerprogrammen zu nutzen. Anwendungen sind zum Beispiel in der computergestützten Diagnostik, bei der Entdeckung von Mustern in gro?en Datenmengen (data mining) oder bei der Entwicklung nutzeradaptiver Systeme.
Medieninformatik
Forschungsschwerpunkte in der Medieninformatik sind Kontextbezogenes Information Retrieval, Inhaltsbasierte Suche in Peer-To-Peer Netzwerken, Suchmaschinen für Internet- und Intranetanwendungen, Inhaltsbasierte Bildsuche, Software Engineering für interaktive multimediale Anwendungen, Entwicklungsumgebungen für Rapid eLearning-Anwendungen und Single-Source Ans?tze zum eLearning.
Mensch-Computer-Interaktion
Die drei wesentlichen technologischen Entwicklungen der Mensch-Computer-Interaktion (MCI) spielen in der Forschung eine gro?e Rolle: die interaktiven Systeme (mit graphischen Oberfl?chen und fensterbasierter Benutzerinteraktion); die kooperativen Systeme (zur rechnergestützten Kommunikation und Kooperation) und die ubiquit?ren Systeme (zur natürlichen Benutzerinteraktion mit Hilfe von Sensoren und Aktuatoren über Fingergesten, Spracheingabe, usw.). Die Arbeiten liegen prim?r in den folgenden Bereichen:
- Grundlagen: methodologische, konzeptionelle und technologische Grundlagen für die Gestaltung der Systeme
- Kontextunterstützung: Sensoren für die Erfassung von Informationen, Indikatoren für die Pr?sentation von Informationen, Modellierung von Informationen und Kontexten
- Neuartige Benutzungsschnittstellen: Konzeption, Realisierung und Evaluierung von mobilen und Web-basierten Benutzungsschnittstellen sowie von Ambient Interfaces, welche die physische Umgebung der Benutzerinnen und Benutzer zur Darstellung von digitaler Informationen verwenden.
Multimodal Intelligent Interaction
Zu den Schwerpunkten des Lehrstuhls z?hlen intelligente Systeme, die Zusammenarbeit zwischen Robotern und Menschen, sowie die Bew?ltigung komplexer Aufgaben und gemeinsame Handlungsszenarien.
Ein intelligentes System muss komplexe Aufgaben verstehen und l?sen k?nnen, wenn es autonom mit seiner Umwelt interagieren soll. Hierdurch ist eine Reihe von Herausforderungen gegeben: unstrukturierte Umgebungen erfordern flexible L?sungen, um auf ?u?ere Einflüsse reagieren zu k?nnen. Zudem k?nnen Aufgaben meist auf unterschiedliche Art und Weise gel?st werden und müssen an die F?higkeiten des Systems angepasst werden. Durch Mehrdeutigkeiten bei der Interaktion mit Menschen entstehen unklare Anweisungen, die für ein vollst?ndiges Verst?ndnis z.B. aus dem Kontext erg?nzt werden müssen. Neben der Anforderung, menschliches Verhalten antizipieren zu k?nnen und eine Vielzahl von Modalit?ten zu unterstützen muss daher auch entsprechendes Allgemein- und Anwendungswissen abgebildet werden. Die Kombination von symbolischer und subsymbolischer KI in einem hybriden Ansatz steht hier im Fokus. Auch soziale Aspekte sind bei einer derartigen Zusammenarbeit mit Menschen zu beachten.
Sprachgenerierung und Dialogsysteme
Der Lehrstuhl für Sprachgenerierung und Dialogsysteme forscht im Bereich Conversational AI an der Natürlichkeit der sprachbasierten Mensch-Maschine-Interaktion. Dabei steht die Technologieforschung im Mittelpunkt sowie die Frage, welches Verhalten von Menschen als natürlich empfunden wird. Die Forschung des Lehrstuhls befasst sich mit den folgenden Fragen: Wie l?sst sich eine natürliche Interaktion technisch umsetzen, welche Eigenschaften und F?higkeiten muss ein System haben, um auf natürliche Weise kommunizieren zu k?nnen und welche Faktoren bewirken, dass das Verhalten des Systems als natürlich wahrgenommen wird? Um dies zu erreichen werden Large Language Models kombiniert mit klassischer Dialogmanagementtechnologie, erkl?rbares Reinforcement Learning und Active und Weakly Supervised Learning.
Smart Environments
Forschung im Bereich Smart Environments tr?gt zum universit?tsweiten Forschungsschwerpunkt menschzentrierter künstlicher Intelligenz (KI) bei, indem KI-Techniken für interaktive und kontextsensitive Anwendungen erforscht werden. Die Verarbeitung von Wissen über Raum und Zeit spielt dabei eine zentrale Rolle (knowledge representation, qualitative spatial and temporal reasoning). Es wird untersucht, wie intelligente Systeme durch Lernen und Wahrnehmung Wissen über ihre Umwelt erwerben k?nnen, wie effizient Schlussfolgerungen aus diesem gezogen werden k?nnen, wie darüber mit Menschen kommuniziert werden kann, und wie derartige Techniken in einem technischen System integriert werden k?nnen.
User Experience und Design
Technologie ist nicht mehr auf unsere Büros, Schulen und Wohnungen beschr?nkt, sondern breitet sich mit erstaunlicher Geschwindigkeit in unseren allt?glichen ?ffentlichen Stadtlandschaften aus. W?hrend viele aktuelle st?dtische Computersysteme vor allem auf Effizienzsteigerung und ?berwachung fokussieren, verweist die Arbeitsgruppe mit ihrer Grundlagenforschung auf ein weitaus gr??eres Spektrum des st?dtischen Leben. Mittels "Forschung durch Gestaltung" erschlie?en wir für den ?ffentlichen urbanen Raum neue Entwurfsprozesse, Interaktionstechniken und Benutzerschnittstellen und analysieren resultierende Erlebnisqualit?ten, emotionale Konsequenzen, soziales Verhalten, r?umliche und pragmatische Qualit?ten, denn Staunen, Spielen, Verweilen, Mehrdeutigkeit, Neugier, Drama, Zweifel, Sch?nheit bereichern unseren Stadtraum ebenso wie der Bedarf an Effizienz.
Die Forschungsschwerpunkte liegen kurz gefasst in folgenden Technologiefeldern:
Interaction Design, Interface Design, Media Architecture, Tangible, Embedded and Embodied Interaction, Urban HCI, Urban Technology, Physical Computing, Prototyping