Entscheidungen intelligenter Systeme aus Nutzersicht verstehen und nachvollziehen
Wir erforschen und entwickeln datenbasierte intelligente Benutzerschnittstellen, die den Anforderungen und Bedürfnissen der Menschen gerecht werden sollen. Im Vordergrund steht der Lebenszyklus moderner Anwendungen für personalisierte Systeme wie Stresserkennung, intelligenter Co-Pilot (Pilot-in-the-Loop) oder auch Empfehlungssysteme (Recommender Systems). Hierfür entwickeln wir Benutzer-, Domänen- und Aufgabenmodelle und setzen Verfahren des Maschinellen Lernens und der intelligenten Datengewinnung (Data-Mining) ein.
Ein weiterer Fokus liegt darauf, Entscheidungswege von KI nachvollziehbar zu gestalten und das Vertrauen in intelligente Systeme zu erhöhen. Wir entwickeln beispielsweise Modelle und Benutzerschnittstellen, die KI-Entscheidungen transparent und verständlich darstellen.
Unser Ziel ist es basierend auf Mensch-zentrierten Prinzipien überzeugende Lösungen für Anwendungen zu finden und die Integration und Akzeptanz intelligenter Systeme in allen möglichen Anwendungsbereichen zu fördern. Dabei lautet unser Anspruch, die Interaktion zwischen Menschen und lernenden Systemen natürlich, intuitiv, robust und sicher zu gestalten.