Der demografische Wandel, der Fachkräftemangel und der wachsende Bedarf an individueller Unterstützung in Gesundheit, Rehabilitation und Arbeitswelt stellen Gesellschaften weltweit vor große Herausforderungen. Gleichzeitig erfordert der zunehmende Einsatz intelligenter und autonomer Technologien neue Ansätze für eine sichere, intuitive und menschenzentrierte Zusammenarbeit zwischen Mensch und Maschine. Fortschritte in der Künstlichen Intelligenz, Neurotechnologie und Robotik eröffnen neue Möglichkeiten, diesen Herausforderungen zu begegnen. Vor diesem Hintergrund erforschen wir neuartige Ansätze der Mensch-Technologie-Interaktion, die eine individuelle, sichere und intuitive Unterstützung des Menschen ermöglichen..

Unsere Vision: „Technologien entwickeln, die sich an den Menschen anpassen – nicht umgekehrt.“

Diese Vision leitet unsere Forschung – von den Grundlagen der neuronalen Informationsverarbeitung bis hin zu intelligenten Exoskeletten, neuroadaptiven Mensch-Maschine-Schnittstellen und lernfähigen robotischen Assistenzsystemen.

Forschung

Im Mittelpunkt unserer Forschung steht die Frage, wie technische Systeme menschliche Zustände, Fähigkeiten, Bedürfnisse und Intentionen erkennen und nutzen können, um sich adaptiv an den Menschen anzupassen. Ziel ist nicht, dass sich Menschen an Technologie anpassen müssen, sondern dass intelligente Systeme lernen, den Menschen zu verstehen und bestmöglich zu unterstützen.

Wir verbinden Methoden der Künstlichen Intelligenz, Neurotechnologie, Robotik und Signalverarbeitung, um multimodale Mensch-Maschine-Schnittstellen und adaptive Assistenzsysteme zu entwickeln. Dabei analysieren wir neurophysiologische und physiologische Signale wie Gehirnaktivität, Muskelaktivität, Blickbewegungen, Bewegungsmuster, Sprache oder Mimik und nutzen diese Informationen zur Modellierung von Zustand, Belastung, Aufmerksamkeit, Emotionen oder Bewegungsabsichten.

Ein besonderer Schwerpunkt liegt auf lernfähigen robotischen Assistenzsystemen und Exoskeletten für die Rehabilitation und Unterstützung motorischer Funktionen. Diese Systeme sollen menschliche Intentionen frühzeitig erkennen, sich an individuelle Fähigkeiten anpassen und eine natürliche Zusammenarbeit zwischen Mensch und Maschine ermöglichen. Dafür erforschen wir Verfahren des Maschinellen Lernens, der multimodalen Sensorfusion sowie der gemeinsamen Kontrolle (Shared Autonomy) zwischen Mensch und intelligentem System.

Unsere Forschung verbindet Grundlagenwissenschaft und Anwendung. Neben der Entwicklung neuer KI-Methoden untersuchen wir neurowissenschaftliche Fragestellungen zur motorischen Kontrolle, Neuroplastizität, Bewegungsplanung und kognitiven Belastung. Die entwickelten Ansätze werden in realitätsnahen Szenarien und translationalen Anwendungen evaluiert, insbesondere in der Neurorehabilitation, der robotischen Assistenz, der Mensch-Roboter-Kollaboration sowie perspektivisch in anspruchsvollen Umgebungen wie der Raumfahrt.

Durch die enge Verbindung von Human-Centered AI, Neurotechnologie und intelligenter Robotik schaffen wir die Grundlage für adaptive technische Systeme, die Menschen sicher, vertrauenswürdig und individuell unterstützen.

Forschungsschwerpunkte

Neurotechnologie und Biosignalverarbeitung

• Verarbeitung und Analyse neurophysiologischer und psychophysiologischer Daten
• Elektroenzephalographie (EEG)
• Elektromyographie (EMG)
• Eye Tracking und Blickbewegungsanalyse
• Bewegungs- und Aktivitätsdaten
• Mimik-, Sprach- und Verhaltensanalyse
• Multimodale Sensorfusion und Datenintegration