Unsere aktuellen Projekte
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Unsere Youtube Playlist “KI and We”
mit derzeit 3 Episoden ist sie der Start einer podcast-ähnlichen Serie, die sich mit dem großen Thema der künstlichen Intelligenz beschäftigt.
Mercur Project Neural Signal Processing Einsatz künstlicher Intelligenz auf einer eingebetteten Plattform
Ziel dieses Projekts ist die Entwicklung einer durchgängigen neuronalen Verarbeitungskette, die Online-Algorithmen zur Spike-Sortierung und neuronalen Dekodierung mit analoger und digitaler eingebetteter Hardware implementiert. Diese Pipeline ist ein grundlegender Baustein für die Entwicklung der nächsten Generation von neuronalen Implantaten.
Bestehende Lösungen erlauben keine genaue, schnelle und energieeffiziente Interpretation von Gehirnsignalen. Im Rahmen des Projekts werden wir einen gemeinsamen erweiterten Datensatz für die eingebettete neuronale Verarbeitung definieren und hardwarebasierte Lösungen für die verschiedenen Phasen der Spike-Sortierung entwickeln. Wir werden einen neuronalen Decoder auf der Grundlage von Deep-Learning-Methoden optimieren sowie alle Teile in einen Demonstrator integrieren und die Systemleistung bewerten.
Terahertz.NRW
Das Forschungsnetzwerk Terahertz.nrw ist eine Kooperation zwischen der Ruhr-Universität Bochum, dem Fraunhofer-Institut für Hochfrequenzphysik und Radartechnik, der Universität Duisburg-Essen, der Bergischen Universität Wuppertal und dem Fraunhofer-Institut für Mikroelektronische Schaltungen.
Der THz-Frequenzbereich, der über das sichtbare Licht und die Infrarotstrahlung hinausgeht, hat großes Potenzial für biomedizinische Anwendungen. Je nach Zusammensetzung der Biomakromoleküle und des Wassergehalts weisen verschiedene Gewebe unterschiedliche Merkmale des THz-Spektrums auf, die z. B. bei der Tomographie helfen können, Tumor- von Nicht-Tumorgewebe zu unterscheiden. Wir interessieren uns für die Erkennung neuronaler Aktivität durch THz-Strahlung mit Hilfe von Deep Learning, um komplizierte Muster aufzudecken.
Our Finished Projects
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Unsere Youtube Playlist “Transhumanismus: Denkbar? Machbar? Wünschenswert?”
Kryonik, Nanobots, Künstliche Intelligenz, Enhancement & Co: Was können wir von neuen Technologien erwarten und wo liegen ihre Gefahren? In zehn Episoden werden der Neurowissenschaftler Christian Klaes und der Philosoph Benedikt Paul Göcke von der Ruhr-Universität Bochum erklären, welche Chancen und Folgen der Transhumanismus in sich birgt.
SFB 874 A11 Die Beziehung zwischen implizitem und explizitem visuomotorischem Aufgabenlernen im Hippocampus und parietalen Kortex
Visuomotorische Aufgaben wie das Lernen von Bewegungsabläufen und die motorische Anpassung hängen von verschiedenen Gehirnstrukturen wie dem Hippocampus und dem parietalen Kortex ab. Die Beteiligung dieser Strukturen kann je nach Lernphase und Explizitheit der Aufgabe variieren.
In diesem Projekt wollen wir untersuchen, wie Hirnstrukturen wie der Hippocampus und der parietale Kortex bei impliziten und expliziten Formen des motorischen Lernens und in verschiedenen Lernphasen beteiligt sind. Weitere Informationen zu diesem Projekt finden Sie hier.
SFB 847 featured on the RUB Youtube Channel
Prof. Dr. Christian Klaes und Susanne Dyck stellen das Projekt und die Möglichkeiten von VR in der Forschung in einem interessanten Experiment mit Anke Maes vor.
Beeinträchtigungen der Arm- und Greiffunktionen nach verschiedenen neurologischen Erkrankungen schränken die Teilhabe der betroffenen Patienten am Berufs- und Alltagsleben ein. Dies stellt eine große Herausforderung für den Rehabilitationsprozess dar. Zur Förderung der konventionellen Therapie und zur Erleichterung der Rehabilitation ist es notwendig, ein selbständiges und alltägliches Training zu nutzen.
Dieses Projekt konzentriert sich auf die Entwicklung einer Schlüsselkomponente - ein biomechanisch gestaltetes, adaptives Exoskelett für die obere Extremität - um Patienten auf ihrem Rehabilitationsweg zu begleiten und zu unterstützen. Weitere Informationen zu diesem Projekt finden Sie hier.
VAFES Motion Tracker und VR für die Diagnose und Therapie von neurologischen Erkrankungen mit Hand- und Armfehlfunktionen
Einschränkungen der Hand- und Armfunktion infolge neurologischer Erkrankungen erfordern eine differenzierte Diagnose sowohl zur Therapiekontrolle als auch zur
Früherkennung.
In diesem Projekt wird eine standardisierte Testumgebung in VR entwickelt. Motion Tracker und VR-Handschuhe decken ein breites Spektrum an relevanten Bewegungsparametern ab. Insbesondere werden die Bewegungsdaten durch synchrone EEG Aufzeichnungen mit neuronalen Signalen ergänzt.
Diese Kombination macht es erstmals möglich erstmals moderne Algorithmen des Machine Learnings im Rahmen der Diagnose und Therapie von neurologischen Erkrankungen mit Hand- und Armfehlfunktionen einzusetzen.