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In der Arbeitsgruppe "Kognitive Neuroinformatik" werden hybride wissensbasierte Systeme entwickelt. Diese Systeme kombinieren elementare kognitive Fähigkeiten, wie die Mustererkennung, mit höheren kognitiven Leistungen, wie Wissensrepräsentation und Schlussfolgerung. Forschungsschwerpunkte sind dabei die Weiterentwicklung von Theorien des Softcomputings die das automatische Lernen, die Verarbeitung und Repräsentation von unsicherem Wissen (Dempster-Shafer Theorie, etc.) ermöglichen. Ein weiterer Schwerpunkt ist die Entwicklung von Inferenzverfahren, die sich basierend auf Hypothesenbildung adaptiv und parallel beim Schlussfolgern verhalten und die Entwicklung von hybriden Architekturen zur Integration unterschiedlicher Verarbeitungsprinzipien, wie z.B. konnektionistischer und symbolischer Ansätze. Diese Systeme werden für unterschiedliche Anwendungsbereiche mit jeweils eigenen Profilen entwickelt. Zu diesen Anwendungsbereichen gehören Wissensmanagement-, Entscheidungsunterstützungs- und Retrievalsysteme genauso wie Systeme zur Modellierung und Simulation von "active perception" sensomotorischen Prozessen. Momentan werden dazu u.a. Projekte im Bereich der Assistenzsysteme und im Bereich der Raumfahrt durchgeführt.

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