© Universität Bielefeld
Pepper
Pepper ist ein humanoider Roboter von Softbank Robotics / Aldebaran Robotics. Pepper kann Gesichter und grundlegende menschliche Emotionen erkennen und wurde für die soziale Interaktion mit Menschen entwickelt. Er kann sich mit Menschen über Gespräche und seinen Touchscreen unterhalten.
Projekte
- Flexible User-Robot Interaction
- Die Persuasivität von Robotern in Bezug auf die Akzeptanz von Gesundheitsvorschriften
© Universität Bielefeld Das Projekt "Die Persuasivität von Robotern in Bezug auf die Akzeptanz von Gesundheitsvorschriften" geht der Hypothese nach, dass, angesichts der Corona-Pandemie, soziale Roboter an öffentlichen Plätzen ein nützliches Instrument sein könnten, um die Menschen anzuleiten und daran zu erinnern, sich an die allgemeinen Regeln zu halten (z. B. Tragen einer Maske, Wahrung der sozialen Distanz).
- TRR 318 – Erklärbarkeit konstruieren (SFB)
© Universität Bielefeld Der von der DFG zum 01. Juli 2021 an den Universitäten Bielefeld und Paderborn neu eingerichtete Sonderforschungsbereich/Transregio „Constructing Explainability“ (TRR 318) beschäftigt sich mit der Fragestellung, wie Transparenz von algorithmischen Entscheidungen, insbesondere durch Black-Box Verfahren der modernen Künstlichen Intelligenz, hergestellt werden kann. Die zentrale Hypothese des TRR 318 ist, dass Erklärungen am effektivsten sind, wenn sie von Erklärer*in und Erklärungsempfänger*in gemeinsam ko-konstruiert werden.
- Abendroutine mit einem Roboter in einer Klinik für Kinderpsychiatrie
© Universität Bielefeld Das Projekt "Abendroutine mit einem Roboter" verfolgt den Ansatz, in der Klinik für Kinderpsychiatrie eine Abendroutine für Kinder zu etablieren. Normalerweise ist das Verhältnis von Personal zu Patient*innen in den Abendstunden am niedrigsten, jedoch haben Kinder aufgrund der ungewohnten Umgebung und der Tageszeit Schwierigkeiten, sich zu beruhigen und einzuschlafen. Eine Abendroutine, bei der eine Pflegeperson ihnen ein Buch vorliest, hilft ihnen, ruhiger zu werden. Dies ist jedoch aufgrund des begrenzten Personalverhältnisses schwierig zu realisieren. Ein Roboter könnte das Personal unterstützen, indem er abends Aufgaben übernimmt.
- Content Management System for a Robot as a Therapy Assistant (CMS)
- B05 - Erklärbarkeit ko-konstruieren mit einem interaktiv lernenden Roboter
© Universität Bielefeld Das übergeordnete Ziel von B05 ist es, eine kontextsensitive Erklärbarkeit beim interaktiven Lernen von Aufgaben zu erreichen - eine Erklärbarkeit, die vor allem implizit sein sollte und keine ausgeprägten Erklärungen beinhaltet. Das Projekt betrachtet das Szenario eines KI-Systems in Form eines humanoiden Roboters, der mit einem hochmodernen Lernmechanismus ausgestattet ist. Zudem erlernt er physische Aufgaben in der Interaktion mit menschlichen Benutzer*innen ohne tieferes technisches Wissen.
- Joint attention training
