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Merge pull request #20 from una-auxme/mandischer
ADD assets and topics by Nils
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This file contains bidirectional Unicode text that may be interpreted or compiled differently than what appears below. To review, open the file in an editor that reveals hidden Unicode characters.
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Original file line number | Diff line number | Diff line change |
---|---|---|
@@ -0,0 +1,26 @@ | ||
--- | ||
lang: de | ||
img_src: assets\mandischer\capability_gpt.png | ||
title: Vorhersage von Leistungsfähigkeit von Menschen durch GPT Modelle | ||
additional_info: assets\mandischer\capability_gpt.pdf | ||
tags: ["ma"] | ||
date: 2024-09-16 | ||
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Am Lehrstuhl für Mechatronik untersuchen wir Mensch-Roboter Interaktion von einem besonderen Blickwinkel. Jeder Mensch besitzt Fähigkeiten. Diese lassen sich bereits über arbeitsmedizinische Dokumentationsverfahren bewerten. Gleichsam lassen sich Anforderungen an einen Arbeitsprozess definieren. Über den Vergleich von Fähigkeiten und Anforderungen lässt sich dann auswerten, in welchen Bereichen eine Person eingesetzt werden kann. Das ist besonders dann wichtig, wenn es sich bei den Personen um Menschen mit Behinderung oder alternde Arbeitnehmer handelt, die eben nicht in beliebigen Arbeitsprozessen eingesetzt werden können. | ||
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Um dieses Vorgehen in Mensch-Roboter-Systemen einsetzen zu können, muss der Roboter in die Lage versetzt werden, die Fähigkeiten des Menschen automatisch erfassen zu können. In dieser Arbeit soll untersucht werden, inwiefern Multimodale GPT Modelle (auch Vision Language Models genannt) verwendet werden können, um basierend auf Videodaten Vorhersagen über die Leistungsfähigkeit von Personen zu treffen. Dazu sollen verschiedene Ansätze verglichen und erweitert werden, um später Fragen bewerten zu können, wie „Kann die Person die Schraube greifen?“ oder „Kann die Person das Werkzeug bedienen?“. | ||
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*Deine Aufgaben* | ||
- Erstellen eines kleinen Datensatzes mit unserem Prüfstand | ||
- Benchmark bestehender GPT Modelle im Hinblick auf die Vorhersagequalität der Leistungsfähigkeit von Menschen | ||
- Einsatz von Prompt Engineering Techniken, sowie Erweiterung und Fein-Tuning der Modelle | ||
- Anbindung der Methodik an unseren Prüfstand | ||
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*Du bietest* | ||
- Studium der Ingenieursinformatik, Informatik, Medizininformatik, Mathematik oder ähnliche Studiengänge | ||
- Interesse an Mensch-Roboter Teaming und Ergonomie | ||
- Interesse an Maschinellem Lernen | ||
- Gute Deutschkenntnisse in Wort und Schrift | ||
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Die Arbeit wird von mir zusammen mit Damian Boborzi betreut. |
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Original file line number | Diff line number | Diff line change |
---|---|---|
@@ -0,0 +1,24 @@ | ||
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lang: de | ||
img_src: assets\mandischer\ablebot.png | ||
title: Kombination von Arbeitmedizin und KI zur Vorhersage menschlicher Fähigkeiten | ||
additional_info: assets\mandischer\ablebot.pdf | ||
tags: ["pm", "fm", "ba", "ma"] | ||
date: 2024-09-16 | ||
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In meiner Forschung beschäftige ich mich mit der Vorhersage von menschlichen Fähigkeiten, um damit Robotervrhaltne zu planen und insbesondere Menschen mit Behinderung in ihrem Arbeitsalltag zu unterstützen. Dabei werden Methoden aus der Arbeitsmedizin und dem Maschinellen Lernen kombiniert. Ziel ist, dass eines Tages Personen egal welcher körperlichen Fähigkeiten und Voraussetzungen gemeinsam am Arbeitsalltag teilhaben können. | ||
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In dieser Arbeit sollen neue Vorhersagemodelle erstellt und validiert werden. Die Modelle bauen auf den bestehenden Standards ICF (International Classification of Functioning, Disability and Health) und IMBA (Inklusion von Menschen mit Behinderung in die Arbeitswelt) auf. Diese sollen in Bayessche Netze überführt und mit vorhandenen Daten vortrainiert werden. Je nach Art und Umfang der Arbeit, soll ebenfalls eine Nutzerstudie durchgeführt werden, um (a) Datne zu gewinnen und (b) die Methode zu validieren. | ||
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*Was wir bieten* | ||
- Einblicke in die Mensch-Roboter-Interaktion und medizinisch korrekte Simulation von Menschen | ||
- Lockere Arbeitsathmosphäre | ||
- Flexible Betreuung | ||
- Prüstandsarbeit/Realvalidierung möglich | ||
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*Was du mitbringst* | ||
- Studium der Ingenieursinformatik, Medizininformatik, Informatik, oder ähnliche | ||
- Interesse an Mensch-Roboter-Interaktion und sozialer Teilhabe | ||
- Vorwissen in Maschinellem Lernen und Bayesschen Netzen wünschenswert |
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Original file line number | Diff line number | Diff line change |
---|---|---|
@@ -0,0 +1,23 @@ | ||
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lang: de | ||
img_src: assets\mandischer\ablebot.png | ||
title: Virtuelle Lerndaten für die soziale Mensch-Roboter-Interaktion - Modellierung und Simulation von Arbeitsprozessen mit Menschen mit Behinderung | ||
additional_info: assets\mandischer\ablebot.pdf | ||
tags: ["sm", "sb", "pm", "fm", "ba", "ma"] | ||
date: 2024-09-16 | ||
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In meiner Forschung beschäftige ich mich mit der Vorhersage von menschlichen Fähigkeiten, um damit Robotervrhaltne zu planen und insbesondere Menschen mit Behinderung in ihrem Arbeitsalltag zu unterstützen. Dabei werden Methoden aus der Arbeitsmedizin und dem Maschinellen Lernen kombiniert. Ziel ist, dass eines Tages Personen egal welcher körperlichen Fähigkeiten und Voraussetzungen gemeinsam am Arbeitsalltag teilhaben können. | ||
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In dieser Arbeit sollen aufbauend auf einer bestehenden Simulation in OpenSim neue Arbeitsprozesse und Behinderungskomplexe simuliert werden. Der Fokus der Arbeit kann flexibel gelegt werden auf die Bereiche Modellierung oder Solver/Simulation. Die Simulation dient der Generierung künstlicher Lerndaten für die späteren Lernmethoden. | ||
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*Was wir bieten* | ||
- Einblicke in die Mensch-Roboter-Interaktion und medizinisch korrekte Simulation von Menschen | ||
- Lockere Arbeitsathmosphäre | ||
- Flexible Betreuung | ||
- Prüstandsarbeit/Realvalidierung möglich | ||
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*Was du mitbringst* | ||
- Studium der Ingenieursinformatik, Medizininformatik, Informatik, oder ähnliche | ||
- Interesse an Mensch-Roboter-Interaktion und sozialer Teilhabe | ||
- Vorwissen in Simulation wünschenswert |