Christopher Bonenberger gewinnt bei der KI2021

Die Konferenz für Künstiche Intelligenz 2021 der Uni Lübeck

Die „44rd German Conference on Artificial Intelligence“ kurz: KI2021, ist eine der führenden europäischen KI-Konferenzen und bringt traditionell akademische und industrielle Forscher aus allen Bereichen der KI zusammen. Sie bietet einen idealen Ort für den Austausch von Forschungsergebnissen zu Theorie und Anwendungen. 

Das Institut für künstliche Intelligenz veröffentlicht jährlich mehrere Forschungsarbeiten auf internationalen Konferenzen im Kontext des Maschinellen Lernens und der Künstliche Intelligenz. Das Paper "k-Circulant Maximum Variance Bases" wurde bei der diesjährigen virtuell organisierten "KI2021", der 44. Deutschen Konferenz für Künstliche Intelligenz, als beste Einreichung ausgezeichnet. Dabei honorierte das Programm-Komitee diese Forschungsarbeit mit 1.00 Euro.

k-Circulant Maximum Variance Bases

Der Forschungsbericht, der in Zusammenarbeit mit Prof. Dr. Wolfgang Ertel und Prof. Dr. Markus Schneider entstand, beschäftigt sich mit der Verallgemeinerung eines Verfahrens der multivariaten Statistik hinsichtlich der Analyse von Daten mit zeitlichen Abhängigkeiten. Diese verallgemeinerte Formulierung des Verfahrens ermöglicht es, einen Zusammenhang zwischen Methoden des maschinellen Lernens und der klassischen Signalverarbeitung herzustellen. Entstanden ist die Arbeit hauptsächlich im Rahmen des mittlerweile abgeschlossenen RABE-Projekts des Instituts für künstlichen Intelligenz, in dem ein intelligenter Rollator für die stationäre Pflege entwickelt wurde. Die Mitarbeiter des IKIs beschäftigten sich dabei unter anderem mit der Analyse des Gangmusters von Rollatornutzer*innen. So können die entwickelten Verfahren beispielsweise eingesetzt werden, um bei Parkinson-Patienten ein so genanntes Freezing-of-Gait, also das Einfrieren des Gangapparats, zu erkennen und entsprechend gegenzusteuern.

Die Arbeit wird in der Reihe Lecture Notes in Computer Science vom Springer Verlag veröffentlicht.

Das vollständige Paper ist verfügbar unter: https://link.springer.com/chapter/10.1007/978-3-030-30179-8_4