Wir nutzen in unserem Alltag immer komplexere, eigenständigere und mächtigere technische Systeme. Dies bringt neue Möglichkeiten in unseren privaten und professionellen Alltag. Oft können diese nicht ausgeschöpft werden, weil die Systeme zu komplex sind.
Human System Collaboration möchte allen Personen die Vorteile solcher Systeme einfach zugänglich und nutzbar machen und ihre Fähigkeiten gezielt durch smarte Technologien erweitern.
Das HSC Team erforscht zusammen mit industriellen Partnern und Forschungsinstitutionen aus der Schweiz und Europa an neuartigen datenbasierten interaktionsformen zwischen Mensch und Maschine, welche eine einfache Anwendung von komplexen technischen Systemen ermöglichen.
Damit werden folgende Probleme und Aufgaben gelöst:
Entwicklung von telemedizinischen Anwendungen:
- Sicherstellen der korrekten und vorgeschriebenen Verwendung von telemedizinischen Systemen durch Patienten
- Erhebung und sichere Aufbereitung von quantitativen und qualitativen Patientendaten
- Tele-Rehabilitation mit VR-Brille für Schlaganfall-Patienten
Entwicklung von intelligenten Avataren zur:
- Vereinfachung der Bedienung von Assistenzsystemen
- Unterstützung der Kommunikation mit Pflegeorganisationen und Angehörigen
- Reduktion von sozialer Isolation
- Aufbereitung von massgeschneiderten Informationen für den Nutzer
Digitale Zwillinge und Generatives Design zum lösen komplexer Entwicklungsaufgaben wie:
- Optimale Einstellung von Reglern und Filtern in technischen Systemen
- Automatische Erzeugung von verschiedenen Designvarianten technischer Systeme
- Frühzeitige Abschätzung der Auswirkungen von verschiedenen Varianten beim Design von technischen Systemen.
- Predictive Maintenance
- Fehler-Analyse und -Vorhersage, um Ausfälle zu vermeiden
Die Arbeit des HSC Teams basiert wir auf folgenden Kompetenzen:
- Entwicklung und Einsatz von lokalen LLM’s für Text- und Sprachverarbeitung
- Modellierung für Digitale Zwillingen
- Einsatz von eigener open Source Digital-Twin Plattform
- Full Stack IoT Entwicklung
- Einsatz von Machine Learning für Signalverarbeitung und Vorhersage
- Design Thinking und Implementation Science
- Generierung von Synthetischen Daten für Training von KI/ML
- Einsatz von genetischen Algorithmen
Seit mehr als 15 Jahren ist das iHomeLab erfolgreich in der Forschung tätig und entwickelt in diversen Projekten Lösungen im Bereich Sensor & Health Technologies.
