Uni­ver­si­tät Bay­reuth eröff­net euro­pa­weit füh­ren­de For­schungs­ein­rich­tung zur KI und Gesundheit

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Kulm­ba­cher Live-in Lab zur ganz­heit­li­chen Erfor­schung mensch­li­cher Gesund­heit mit Hil­fe Künst­li­cher Intelligenz

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.

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