KI Forschung

Wir entwickeln moderne Machine Learning und Data Science Methoden im Bereich Health und E-Health. Ein Schwerpunkt liegt in der Analyse physiologischer Zeitreihen, wie sie z.B. mit Hilfe von Wearables erhoben werden können. Diese Zeitreihen umfassen eine Vielzahl verschiedener Modalitäten auf unterschiedlichen zeitlichen Skalen, die von der Herzratenvariabilität bis hin zur täglichen Schrittzahl reichen. Diese Daten müssen aufbereitet, analysiert, zusammengeführt und beurteilt werden. Hierfür setzen wir u.a. Techniken wie Transformer, State Space und Foundation Models ein.
Dabei ergeben sich mehrerer Herausforderungen. Die Daten sind vielfach deutlich durch Rauschen und systematische Verzerrungen überlagert. Aus diesem Grund evaluieren wir verschiedener state-of-the-art Techniken und erweitern sie für die Anwendungsfälle. Eine weitere Herausforderung beruht auf der allgemeinen Datenlage: Daten guter Qualität mit verlässlichen Labeln liegen selten in dem Maß vor, welches ein Lernen mit tiefen Netzwerken ermöglichen würde. Daher erforschen wir Techniken der sogenannten Frugal Artificial Intelligence.
Die Forschung im Bereich der künstlichen Intelligenz umfasst zusätzlich die Untersuchung, Anpassung und Weiterentwicklung von adaptiven Serious Games. Wir wollen damit eine schnelle Personalisierung zu ermöglichen. Gleichzeitig analysieren wir in-Game Verhalten der Probanden und ihre Reaktionen auf Reize, Stressoren und Interventionen um genauere Modelle entwickeln zu können. Auch der Einsatz von Large Language Modellen ist ein wichtiger Bestandteil unserer Arbeit mit einem Fokus auf Verbesserung der Immersion und der Interaktion mit dem Trainierenden und dem Trainer.
Das Bundeswehrkrankenhaus Ulm und wir arbeiten im Bereich Radiomics und Traumatologie zusammen: Ein interdisziplinäres Team entwickelt und analysiert moderne KI-Lösungen zur Unterstützung medizinischer Expertinnen und Experten, Die Verbindung von Deep Learning mit topologischer Datenanalyse bildet dabei einen der Schwerpunkte.