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EU Project Horizon 2020: MAMEM - Multimedia Authoring and Management using your Eyes and Mind

Verschiedene Beeinträchtigung der Nervenbahnen können zum Kontrollverlust über die Muskulatur führen bei gleichzeitig intakter Kognition. Betroffene verlieren in einem solchen Fall die Fähigkeit Software zu bedienen, die Maus, Tastatur oder Touch-Screen verlangt. In unserer digitalisierten Welt führt dieser Ausschluss zu einer weiteren Ausgrenzung der Betroffenen.

MAMEM entwickelt Technologien, um Software mittels Augenbewegungen und Gedanken zu steuern und so ihre Kommunikationsfähigkeiten mit der Außenwelt zu erweitern - sowohl für private Zwecks als auch für ihre Integration in die Arbeitswelt. MAMEM hat sich das Ziel gesetzt, existierende Betriebssysteme mit weiteren Möglichkeiten zu versehen, die geeignet sind Signale zu verarbeiten, die von Eye-Trackern, EEG-Geräten oder Bio-Sensoren geliefert werden. Mustererkennungs- und -verfolgungsalgorithmen werden eingesetzt, um diese Signale zu verbinden und in bedeutungsvolle Steuerungen zu übersetzen, so dass eine multimodale Interaktion stattfinden kann. Diese Interaktion umfasst einfache Befehle (z.B. Mausbewegung), mittelkomplexe Befehlt (z.B. Klicken einer Box) und komplexe Interaktionen (z.B. Auswahl von Optionen) durch Augen- und Gedankenbefehle. Verschiedene Prinzipien aus dem Persuasiven Design werden in Verbindung mit Nutzerprofilen eingesetzt, um Software an die Bedürfnisse Betroffener anzupassen. MAMEM entwickelt Interaktionsmethoden für drei Arten von Betroffenen, nämlich Personen mit Parkinson, mit Muskelschwäche und mit Querschnittslähmung. Schließlich wird MAMEM überprüfen, inwiefern einerseits die neuen Interaktionsmöglichkeiten einsetzbar sind und inwiefern sie dem übergeordneten Ziel helfen, Betroffene am allgemeinen Leben in der Gesellschaft leichter teilhaben zu lassen.

Details finden Sie auf der Projektwebseite.

WeST entwickelt derzeit eine Software, die die Steuerung eines Webbrowsers allein durch Augenbewegungen ermöglicht. Das folgende Video zeigt einen Prototypen dieser Software:

Laufzeit

  • Mai 2015 - July 2018

Geldgeber

  • EU Project Horizon 2020 - The EU Framework Programme for Research and Innovation

Partner

  • CERTH - Centre for Research & Technology Hellas 
  • EB Neuro S.p.A (EBN)
  • SIM GmbH
  • Eindhoven University of Technology (TUe)
  • Muscular Dystrophy Association (MDA) Hellas 
  • Auth - School of Medicine
  • Sheba Medical Center (SMC)

Projektwebseite

Prof. Dr. Steffen Staab

B 108
+49 261 287-2761
staab@uni-koblenz.de

Kurzlebenslauf

Ich habe Informatik und Computerlinguistik an der Universität Erlangen-Nürnberg und an der University of Pennsylvania studiert. Ich habe in der früheren Computerlinguistik-Forschungsgruppe an der Universität Freiburg gearbeitet und meinen Dr. rer. nat. in Informatik an der Technischen Fakultät (damals: Fakultät für angewandte Wissenschaften) 1998 erworben. Danach war ich an der Universität Stuttgart, am Institut IAT, und bei Fraunhofer IAO tätig, bevor ich zur Universität Karlsruhe (jetzt: KIT) wechselte, wo ich als Projektleiter, wissenschaftlicher Assistent und Oberassistent arbeitete. 2004 wurde ich zum Professor für Datenbanken und Informationssystem an der Universität Koblenz-Landau ernannt, wo ich 2009 das Institute for Web Science and Technologies (WeST) gründete. Seit März 2015 halte ich außerdem einen Chair for Web and Computer Science an der University of Southampton.

Forschungsinteressen

Auf dem Rechner beschreiben Daten die Welt. Die Welt ist spannend, aber Daten sind ganz schön langweilig, wenn man nicht weiß, was sie bedeuten. Ich interessiere mich dafür, wie Daten spannend werden, indem man ihre Bedeutung versteht.

Wie aber kommt Bedeutung zustande? 

  • Man kann die Bedeutung von Daten und Informationen modellieren. Begriffliche Modelle und Ontologien sind die Grundlage für Wissensnetze, die dem Rechner erlauben bedeutungsvoll mit Daten umzugehen.
  • Text und Data Mining sowie Informationsextraktion finden bedeutungstragende Muster in Daten (z.B. mittels Ontology Learning oder Text Clustering) und auch Zusammenhänge zwischen Daten und ihrer Verwendung im Kontext (z.B. mit Smartphones). So werden Wissensnetze in Daten gefunden.
  • Menschen kommunizieren Informationen. Um zu verstehen, was Daten und Informationen bedeuten, muss man soziale Interaktionen verstehen. Im Kontext von sozialen Netzwerken werden Wissensnetze bedeutungsvoll für Menschen.
  • Bedeutung ist nichts absolut Gesetztes. Letzten Endes muss die Bedeutung von Daten und Informationen wieder an den Menschen kommuniziert werden, der diese Daten und Informationen nutzt. Interaktion zwischen Menschen und Rechnern muss der Bedeutung von Daten und Informationen gerecht werden.

Das größte Konstrukt, das die Menschheit erfunden hat, um Daten mit Bedeutung zu kommunizieren ist das World Wide Web. Web Science untersucht, wie Netzwerke von Personen und Wissen im Web entstehen, wie Menschen damit umgehen und welche Folgen das für uns alle hat. Das Web ist eine Bedeutungsmaschine, die ich durch meine Forschung verstehen möchte.

Wo ich sonst zu finden bin

Wenn ich nicht gerade im Büro oder auf Dienstreise bin, bin ich am Liebsten zum Laufen im Stadtwald, im Changa oder beim AHS. Watch out! 

Dr. Chandan Kumar

B 113
+49 261 287-2767
kumar@uni-koblenz.de

More information: http://chandankumar.net/