SSMT - Smarte Systeme für Mensch und Technik

Die Forschungsgruppe Smart User Interface Design and Technology arbeitet an neuen Interaktionsparadigmen und -technologien, die durch die verschwimmenden Grenzen zwischen virtueller Darstellung von Inhalten und realen Gegenständen notwendig werden. Zukünftige digitale Systeme werden dabei stärker als Anreicherung der realen Alltagsumgebung mit smarten Objekten wahrgenommen.

Um mit derartigen smarten Objekten interagieren zu können, werden neue Prinzipien für das stabile Erkennen von natürlichen Interaktionsformen entwickelt. Smarte Objekte benötigen zudem eine neue virtuelle und reale Materialität und müssen außerdem die Interaktionshistorie bzw. Kommunikationsperspektive berücksichtigen, um harmonisch in die Alltagsumgebung des Nutzers integriert werden zu können.

In einzelnen Forschungsprojekten werden sowohl smarte Objekte aus realen Gegenständen abgeleitet als auch virtuelle Materialien und Werkzeuge, in der Umgebung anzutreffende Avatare und virtuelle Schauspieler und assistierende reale Drohnen entwickelt und eingesetzt.

SmartUI wird vertreten durch die Mitglieder:

• Ralf Dörner: Post-WIMP UIs (VR, AR, MR, TUI, NUI ...) und Visualisierung in UIs
• Silvia Faquiri: HCI, Smart Systems
• Biying Fu: Explainable AI Solutions, Biometrics and Ubiquitious Sensing
• Marion Koelle: Wearable Computing, Personal Fabrication
• Johannes Luderschmidt: Technologie Interaktiver Systeme, Informationsvisualisierung
• Ludger Martin: Web-Anwedungen und Usability
• Sebastian Pedersen: UX-/UI-Design
• Ulrich Schwanecke: Computer Vision und Mixed Reality
• Ulrike Spierling: Interactive Storytelling
• Stephan Schwarz: User Experience Design

In dieser Working Group werden neue Ansätze zur smarten Unterstützung von Geschäftsprozessen und smarten Informationssystemen untersucht. Die Forschungstätigkeiten adressieren dabei unterschiedliche Anwendungsbereiche wie z.B. E-Business, Digital Finance, Digitalisierung der Verwaltung und Smart Cities. Zusätzlich befasst sich die Arbeitsgruppe verstärkt mit Themen der Digitalen Transformation.

Die Aktivitäten in der SSMT-WG „Smart Tools for Software Engineering“ (STSE) kombinieren die Kompetenzen der Professor:innen Hinkel, Igler, Iwer, Martin und Turban im Software Engineering mit der Expertise von Professor Ulges und Krechel im Maschinellen Lernen und der KI. Die WG setzt auf bestehenden gemeinsamen Forschungsarbeiten auf (u.a. Code Repository Mining, Usage/Content Mining zur Usability-Evaluierung, Recommender-Systeme für die Software-Entwicklung).

Das groß angelegte Ziel von STSE besteht darin, alle Informationen, die typischerweise bei der Softwareentwicklung anfallen, Projektphasen- und Artefakttyp-übergreifend auf der semantischen Ebene für die maschinelle Verarbeitung zu erschließen. Darauf aufbauend sollen den Entwicklerinnen und Entwicklern Interaktionsmöglichkeiten angeboten werden, die sich vom Abstraktionsniveau her an den Konzepten (z.B. Modelle, Muster, Testfälle) und Aufgabenstellungen (z.B. Nachverfolgen von Anforderungen, Entwurf, Debugging) im Umfeld der Softwareentwicklung orientieren.

Die STSE-WG ist der Überzeugung, dass diese Aufgabenstellungen nur interdisziplinär durch die geeignete Kombination software-technischer Expertise und moderner Data Mining-Verfahren zu lösen ist.

Die Zielsetzung der Working Group "Learning and Visual Systems" (LAVIS) lautet "Smart Data": LAVIS bündelt Expertise hinsichtlich kompletter Verarbeitungspipelines zur Analyse komplexer Datenbestände, von der Signalverarbeitung über maschinelles Lernen sowie symbolische Methoden zum Schlussfolgern bis hin zur Nutzerinteraktion mit lernenden Systemen, u.a. mittels Visualisierungstechniken und Kontextualisierung. LAVIS wird vertreten durch die Mitglieder

• Ralf Dörner: Graphische Datenverarbeitung, Visualisierung
• Dirk Krechel: Content- und Wissensmanagement
• Ulrich Schwanecke: Computer Vision, Mixed Reality
• Adrian Ulges: Maschinelles Lernen

LAVIS' Projekte umfassen verschiedenste Domänen, Fragestellungen und Techniken, seien es automatisches Bildverstehen mittels Deep Learning, Information und Case Retrieval, Optisches 3D-Tracking, medizinische Bildanalyse, oder Visual Analytics. Weitere Informationen finden Sie unter http://lavis.cs.hs-rm.de

Die Realisierung des "Internets der Dinge" ist in vollem Gange. Sein Wachstum erfolgt schneller als gedacht und es durchdringt immer mehr Bereiche des alltäglichen Lebens und des Arbeitens. Dabei manifestieren sich zunehmend Probleme der Sicherheit, der Wahrung der Privatsphäre, der Verhinderung von Missbrauch und der technischen Realisierbarkeit.

Die SSMT-WG IoST hat sich den Begriff "Internet of Smart Things" zum Motto gemacht, das den Einsatz aktueller Saftey-, Security-, Kommunikations- und Energiespartechnlogien sowohl für das Internet der Dinge als auch den verwandten Bereich Industrie 4.0 repräsentiert.

In der WG kommen Forschungsinteressen und -aktivitäten aus den Bereichen Security, technische Informatik und Systemarchitektur zusammen. Konkrete Themen sind u.a. Entwicklungsmethoden für erhöhte funktionale Sicherheit, low-cost Kryptochips und energieautarke Systeme.