AIM: Multimodale Kommunikation autonomer Systeme

Wie künstliche Intelligenz, Robotik und autonome Systeme Teil unseres täglichen Lebens werden, wird es umso wichtiger, diese Systeme zu verstehen und ihnen zu vertrauen. Unser Projekt befasst sich mit der Frage, wie autonome Systeme dem Menschen ihre Absichten effektiv mitteilen können. Dabei spielt es keine Rolle, ob es sich um Fußgänger handelt, die mit selbstfahrenden Autos interagieren, um Arbeiter, die mit Robotern zusammenarbeiten, oder um Benutzer, die die Kontrolle mit KI-Tools teilen. Durch die Untersuchung verschiedener Möglichkeiten, wie diese Systeme ihre Absichten signalisieren können - durch visuelle, auditive oder physische Hinweise - wollen wir Prototypen erstellen, die autonome Systeme sicherer, vertrauenswürdiger und benutzerfreundlicher machen. Dazu gehört auch, herauszufinden, welche Informationen weitergegeben werden sollten, wann sie am hilfreichsten sind und wie sie übermittelt werden sollten. Unser Ziel ist es, eine umfassende Reihe von Richtlinien und Werkzeugen zu entwickeln, die Designern und Forschern dabei helfen, intelligentere, benutzerfreundlichere autonome Systeme zu entwickeln, die sich nahtlos in den Alltag einfügen. Dies ist ein gemeinsames Projekt der TU Wien und der Universität München (LMU). Die Artifact-Based Computing & User Research Group an der TU Wien betreibt ein Prototyping and Media Interaction Lab, einschließlich der speziellen Einrichtung eines Fahrradsimulators. Die Medieninformatik-Gruppe an der LMU bietet umfangreiche Technologien für die Forschung in den Bereichen Mensch-Computer-Interaktion, Medientechnologie und maschinelles Lernen. Zu den einzigartigen Ressourcen gehören Laufbänder für Mobilitätsstudien, Robotiksysteme wie der Kinova Cobot und medizinische Geräte für physiologische Messungen (EEG, EKG, EMG). Gemeinsam bringen die TU Wien und die LMU komplementäre Expertise und Einrichtungen ein, um innovative Forschung in den Bereichen intentionale Kommunikation, autonome Systeme und nutzerzentriertes Design zu unterstützen. Diese Forschung wurde ganz oder teilweise durch den Österreichischen Wissenschaftsfonds (FWF) 10.55776/I6682 finanziert.