Maschinelles Lernen zur Analyse von Arbeitsbewegungen und Körperhaltungen

Autoren: Scherstjanoi

Kategorie: Verlässlichkeit von KI und Fehlerkommunikation

Chair: Kluth

Beitragskurzfassung:
Körperhaltungen und Arbeitsbewegungen sind entscheidende Merkmale bei der computergestützten Analyse von vielen Arbeitstätigkeiten. Für Softwaretools zur Arbeitsprozessgestaltung und ergonomischen Analyse werden üblicherweise Regelwerke oder generische Expertensysteme implementiert, welche Entscheidungen durch a-priori Schwellwerte und Kombinationen aus kausalen Zusammenhängen treffen. Nicht selten stehen solche Anwendungen in der Kritik, die Realität nicht ausreichend umfangreich oder detailliert abbilden zu können. Methoden, die durch maschinelles Lernen (ML) künstliche Intelligenz (KI) erzeugen, bieten wiederum eine Möglichkeit, Ergebnisse von Softwareumsetzungen durch eine Integration von explizitem Wissen näher an menschliche Fähigkeiten und deren Entscheidungsvielfalt heranzubringen. Im Rahmen des Vorhabens wird einerseits eine Datenbasis als Grundlage des ML geschaffen, andererseits an drei konkreten Anwendungsfällen der Mehrwert von ML/KI-basierten Anwendungen für arbeitswissenschaftliche Problemfelder evaluiert und diskutiert. Die geplante Datenbasis umfasst Aufnahmen von Arbeitsbewegungen, die durch inertialbasierte und tiefenbildbasierte Sensorsysteme realisiert werden – als Anwendungen sind die Klassifikation von Körperhaltungen, die Prognose von Bewegungsbahnen im Arbeitsumfeld sowie die Synthese von Arbeitsbewegungen vorgesehen. Es konnten bereits erste Experimente unter Verwendung einer prototypischen Datenbasis durchgeführt und ausgewertet werden. Im Ergebnis wird deutlich, wie eine KI auf Basis einer wohlstrukturierten Informationsmenge dazu in der Lage ist, generalisierende Aussagen zu treffen und somit auch an der Lösung von arbeitswissenschaftlichen Problemstellungen beteiligt sein kann.

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Raum 2
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