Mensch-Technik-Interaktion

Um eine intuitive und vertrauensvolle Zusammenarbeit zwischen Mensch und technischen Systemen zu ermöglichen, müssen zum einen die Bedürfnisse und Fähigkeiten der Nutzenden berücksichtigt werden, zum anderen muss das System vertrauenswürdig und nachvollziehbar gestaltet sein. 

Künstliche Intelligenz (KI) bietet dafür innovative Möglichkeiten: Beispielsweise erlauben es intelligente Schnittstellen, dass Menschen über Sprache, Bild oder Text Systeme wie Roboter intuitiv bedienen können. Auch die Automatisierung mit KI bietet viele Verbesserungspotenziale. KI-Systeme wie Chatbots können Anfragen von Kunden beantworten oder eine entsprechende Vorauswahl treffen. Der Einsatz von KI macht es darüber hinaus möglich, empathisch auf die individuelle Situation von Nutzenden zu reagieren. Dies und die Steigerung der Qualität, unter anderem durch verkürzte Antwortzeiten, führt zu mehr Akzeptanz solcher automatisierten Lösungen.  

Die KI-gestützte Auswertung von Daten kann zudem die Mensch-Technik-Interaktion in sicherheitsrelevanten Bereichen unterstützen. Tritt im Verkehr eine Gefahrensituation auf, kann ein KI-System diese in Echtzeit erkennen und die Interaktionsmöglichkeiten entsprechend anpassen. So unterstützt Augmented Reality Menschen beispielsweise beim autonomen Fahren und stellt durch automatisierte Mechanismen eine reibungslose Interaktion zwischen dem Hauptverkehrsteilnehmern  und dem Fahrzeug sicher. Die Kombination von KI mit anderen Techniken bietet zusätzliches Potenzial: Durch die Verbindung von Erkennungstechnologien und Neurosensoren mit KI lassen sich beispielsweise kognitive und emotionale Zustände von Menschen noch besser erkennen und analysieren. Je nach Stresslevel kann die Interaktion so angepasst werden, dass sie den Menschen unterstützt und nicht überfordert. 

Darüber hinaus gibt es die Möglichkeit, Inhalte mithilfe von KI zu optimieren. Beispielsweise bieten juristische oder versicherungstechnische Texte großes Potenzial für KI-basierte Auswertungen, da sie eine stark strukturierte, formelle Sprache enthalten. Selbstlernende Algorithmen können passende Kommentare und Antworten in Foren erkennen und nutzen, um neu gestellte Fragen zu beantworten. Eine inhaltliche Optimierung findet u.a. auch im Handel statt, bekanntestes Beispiel sind hier die Vorschlagsysteme, die je nach Kaufverhalten oder Situation passende Produkte anbieten. Künstliche Intelligenz kann die Mensch-Technik-Interaktion in vielen Bereichen aufwerten und darüber hinaus die Zufriedenheit und Akzeptanz der Nutzenden und Kundschaft steigern.  

Projekte

 

PRIOREGAI

 

LEGANAS: Legal Analyzer and Assistant

 

Finanzlagenberatung-Chatbot

 

Elabo: Lernfähige Arbeitssysteme mit Emotionserkennung in der Montage

 

DafNe: Digitaler Außendiesnt-Assistent für Nebenzeitoptimierung

 

BOS Cam Gefahrenguterkennung

 

Adaptive Cruise Control: Regulierung per Driver Model