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12/04/2023 16:11

Universität Bayreuth eröffnet Kulmbacher Live-in Lab zur ganzheitlichen Erforschung menschlicher Gesundheit mit KI

Anja-Maria Meister Pressestelle
Universität Bayreuth

    Die Möglichkeiten zur Erforschung menschlichen Verhaltens mit Hilfe Künstlicher Intelligenz werden in Kulmbach auf das nächste Level gehoben: Das dortige Live-in Lab ist Europas führendes Labor zur digitalen, KI-gestützten Erforschung des menschlichen Verhaltens im täglichen Leben. Jetzt wurde es eröffnet.

    „Wir wissen so viel über die menschliche Genetik, aber so wenig über unsere Umwelt und unser Verhalten in ihr. Daher ist es besonders wichtig, diese mit Hilfe von Künstlicher Intelligenz zu vermessen. Die Erkenntnisse leisten einen wichtigen Beitrag zur ganzheitlichen Erforschung menschlicher Gesundheit”, erklärt Prof. Dr. Aldo Faisal, Inhaber des Lehrstuhls für Digital Health mit Schwerpunkt Data Science in den Lebenswissenschaften an der Universität Bayreuth, die Idee hinter dem Live-in Lab.

    In zwei Wohnungen in Kulmbach wurde eine einmalige Forschungsumgebung geschaffen, die es ermöglicht, alltägliche menschliche Handlungen wie Kochen, Essen, Lernen, Putzen und die Interaktion mit anderen Menschen zu studieren und dies mit Hilfe von Künstlicher Intelligenz zu analysieren. Der innovative Ansatz nutzt Realsense Kameras und intelligente Körpersensoren, um Bewegungsdaten zu erheben und Bewegungsmuster zu erkennen. Die Erhebung der Daten ist in Kulmbach nicht wie in der bisherigen Forschung beschränkt auf eine spezielle Handlung, sondern erfasst das gesamte Spektrum des menschlichen Verhaltens auf ganz natürliche und nicht invasive Weise.

    Die technologische Ausstattung des Live-in Labs beinhaltet unter anderem Tiefenkameras, Realsense Kameras, Radarsensoren, Wearable Sensoren am Körper, Eye Tracking Brillen und ständige EMG- & EEG- Messungen. Mit diesen Technologien werden verhaltens- und gesundheitsrelevante Daten erhoben, um zum Beispiel die Absichten des Probanden zu erkennen und diese dann digital zu unterstützen, aber auch um zu verstehen, wie kleine Veränderungen im Alltag zu Verbesserungen der Gesundheit führen können. Langzeitaufzeichnungen werden es ermöglichen, bestimmte medizinische Prognosen zu treffen und die Prävention und Rehabilitation von Erkrankungen zu verbessern. Erkenntnisse für die Integration der Neurowissenschaften und maschinellen Lernens in das Gesundheitswesen sind ebenso zu erwarten, wie Erkenntnisse für einfache Hilfs- und Haustechnologien, die hier erprobt und optimiert werden können.

    Prof. Dr. Aldo Faisal ist Forschungsleiter des in London und Bayreuth arbeitenden Brain and Behaviour Lab, das an der Schnittstelle von maschinellem Lernen, Neurowissenschaften und Biomedizintechnik arbeitet. Er ist Inhaber des Lehrstuhls für Digital Health & Data Science in den Lebenswissenschaften an der Fakultät für Lebenswissenschaften: Lebensmittel, Ernährung und Gesundheit der Universität Bayreuth in Kulmbach. Zudem hat er eine Professur für KI und Neurowissenschaften am Imperial College London inne und ist Direktor des Behaviour Analytics Lab am Data Science Institute in London.


    Contact for scientific information:

    Prof. Dr. Aldo Faisal
    Inhaber des Lehrstuhls Digital Health mit Schwerpunkt Data Science in den Lebenswissenschaften Universität Bayreuth
    E-Mail: aldo.faisal@uni-bayreuth.de

    Lena Nieper
    Wissenschaftliche Mitarbeiterin
    Mail: Lena.Nieper@uni-bayreuth.de
    Tel.: +49 (0) 157 3334 2628


    More information:

    https://www.digital-health.uni-bayreuth.de/en/index.html
    https://www.imperial.ac.uk/data-science/research/multidisciplinary-labs/behaviou...
    https://www.uni-bayreuth.de/pressemitteilung/KI-Wearables-neurologische-Erkranku...


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    Prof. Dr. Aldo Faisal
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    UBT/Anja-Maria Meister
    UBT/AMM


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    attachment icon Beobachtung am Laptop

    Criteria of this press release:
    Journalists, Scientists and scholars, all interested persons
    Information technology, Nutrition / healthcare / nursing
    transregional, national
    Research projects
    German


     

    Prof. Dr. Aldo Faisal


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