Lifespan AI - Projekt M2: Lebensüberspannende Wissensrepräsentation

• Antragsteller: Professor Michael Beetz, Ph.D.; Dr. Felix Putze
• Fachliche Zuordnung: Epidemiologie und Medizinische Biometrie/Statistik ; Bild- und Sprachverarbeitung, Computergraphik und Visualisierung, Human Computer Interaction, Ubiquitous und Wearable Computing
• Förderung: Förderung seit 2022
• Projektkennung: Deutsche Forschungsgemeinschaft (DFG) - Projektnummer 459360854

Dieses Projekt untersucht Methoden für die Repräsentation, Inferenz und Modellierung von Fähigkeiten und krankheitsbedingten Einschränkungen einzelner Personen bei der Ausführung von Alltagsaktivitäten. Unser Ziel ist es, Vorhersagen machen zu können, ob bzw. welche Unterstützung eine Person benötigt, wie sich ihre Einschränkungen über die Zeit entwickeln, und wie dies von Kontextfaktoren, wie der Gestaltung der Umgebung oder Müdigkeit, abhängt. Um dies zu erreichen, entwerfen, implementieren und untersuchen wir in diesem Projekt die Prinzipien einer „Lifespan Predictive Modelling Engine“ (L-PME), einer hybriden Wissensrepräsentation und einem Framework zur Inferenz, das Personen begleitet, ihre Alltagsaktivitäten aufzeichnet und individuelle Einschränkungsmodelle in einem lebenslangen Prozess aufbaut. Um eine Person zu repräsentieren, schneidet L-PME einen individuellen „cognitive digital twin“ zu auf der Basis einer generischen, Einschränkungs-bewussten Wissensrepräsentation von Alltagsaktivitäten, die folgendes erfasst, um offene Anfragen zu beantworten und Aufgabenerfolg und Verhalten vorherzusagen: (1) die zeitliche Entwicklung von krankheitsbedingten Einschränkungen im Kontext veränderlicher Situationen, Bedürfnisse und Aufgaben, (2) den kausalen Einfluss von Fähigkeiten und Einschränkungen auf Manipulationsaufgaben im Alltag und (3) die latente Verknüpfung von Verhaltensweisen in verschiedenen Alltagsaktivitäten. Wir werden die Grundlagen der Methoden zur Repräsentation, Inferenz und Modellierung untersuchen, indem wir sie auf Personen mit konfigurierbaren physisch-virtuellen Alterungsanzügen bei der Durchführung von Alltagsaktivitäten, wie etwa Tischdecken, anwenden. Die Verwendung solcher Alterungsanzüge erlaubt es uns, die grundlegenden Prinzipien der L-PME unter beobachtbaren und kontrollierbaren Bedingungen zu untersuchen, indem die Parameter des physisch-virtuellen Alterungsanzugs systematisch variiert werden.

• DFG-Verfahren: Forschungsgruppen
• Teilprojekt zu: FOR 5347: KI-FOR Lifespan AI: Von longitudinalen Gesundheitsdaten zur Inferenz im Lebensverlauf