Medizinische Assistenzsysteme

Unser gemeinsamer Artikel „Knowledge- and memory-based interactive task learning for human robot collaboration“ erschien am 16. September 2026 in „Frontiers in Computer Science“ (Rubrik: Human-Media Interaction) in Zusammenarbeit zwischen dem AICOR-Institut für Künstliche Intelligenz, der Forschungsgruppe „Medical Assistance Systems“ der Universität Bielefeld und dem Italienischen Institut für Technologie (IIT).

Der Artikel befasst sich mit Aufgabenverallgemeinerung. Durch Imitation trainierte Roboter geben beobachtete Bewegungen zwar wieder, nicht jedoch die dahinterstehende Semantik; so scheitert ein Roboter, der gelernt hat, eine Gurke in Scheiben zu schneiden, wenn er aufgefordert wird, einen Apfel zu vierteln. Das Framework verknüpft Actionable Knowledge Graphs (AKGs), die Rollen, Affordances und Parameterbereiche wie Schnittposition oder Neigungswinkel enthalten, mit Narrative Enabled Episodic Memories (NEEMs), die konkrete Interaktionen aufzeichnen. Gemeinsame Identifikatoren verbinden die beiden Informationsquellen, sodass der Roboter den Parameterraum einer beobachteten Aktion abrufen und nach fehlenden Werten fragen kann.