Lehrgebiet: Theoretische Informatik und künstliche Intelligenz
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Iossifidis

Ioannis Iossifidis studierte Physik (Schwerpunkt: theoretische Teilchenphysik) an der Universität Dortmund und promovierte 2006 an der Fakultät für Physik und Astronomie der Ruhr-Universität Bochum.
Am Institut für Neuroinformatik leitete Prof. Dr. Iossifidis die Arbeitsgruppe Autonome Robotik und nahm mit seiner Forschungsgruppe erfolgreich an zahlreichen, vom BmBF und der EU, geförderten Forschungsprojekten aus dem Bereich der künstlichen Intelligenz teil. Seit dem 1. Oktober 2010 arbeitet er an der HRW am Institut Informatik und hält den Lehrstuhl für Theoretische Informatik – Künstliche Intelligenz.

Prof. Dr. Ioannis Iossifidis entwickelt seit über 20 Jahren biologisch inspirierte anthropomorphe, autonome Robotersysteme, die zugleich Teil und Ergebnis seiner Forschung im Bereich der rechnergestützten Neurowissenschaften sind. In diesem Rahmen entwickelte er Modelle zur Informationsverarbeitung im menschlichen Gehirn und wendete diese auf technische Systeme an.
Ausgewiesene Schwerpunkte seiner wissenschaftlichen Arbeit der letzten Jahre sind die Modellierung menschlicher Armbewegungen, der Entwurf von sogenannten «Simulierten Realitäten» zur Simulation und Evaluation der Interaktionen zwischen Mensch, Maschine und Umwelt sowie die Entwicklung von kortikalen exoprothetischen Komponenten. Entwicklung der Theorie und Anwendung von Algorithmen des maschinellen Lernens auf Basis tiefer neuronaler Architekturen bilden das Querschnittsthema seiner Forschung.

Ioannis Iossifidis’ Forschung wurde u.a. mit Fördermitteln im Rahmen großer Förderprojekte des BmBF (NEUROS, MORPHA, LOKI, DESIRE, Bernstein Fokus: Neuronale Grundlagen des Lernens etc.), der DFG («Motor‐parietal cortical neuroprosthesis with somatosensory feedback for restoring hand and arm functions in tetraplegic patients») und der EU (Neural Dynamics – EU (STREP), EUCogII, EUCogIII ) honoriert und gehört zu den Gewinnern der Leitmarktwettbewerbe Gesundheit.NRW und IKT.NRW 2019.

ARBEITS- UND FORSCHUNGSSCHWERPUNKTE

    • Computational Neuroscience
    • Brain Computer Interfaces
    • Entwicklung kortikaler exoprothetischer Komponenten
    • Theorie neuronaler Netze
    • Modellierung menschlicher Armbewegungen
    • Simulierte Realität

WISSENSCHAFTLICHE EINRICHTUNGEN

    • Labor mit Verlinkung
    • ???
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LEHRVERANSTALTUNGEN

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PROJEKTE

    • Projekt mit Verlinkung
    • ???
    • ???

WISSENSCHAFTLICHE MITARBEITER*INNEN

Dr.-Ing. Muhammad Saif-Ur-Rehmann

Büro:

Felix Grün

Büro:

Marie Schmidt

Büro:

Robert Reichert

Büro:

Stephan Lehmler

Büro:

Sebastian Doliwa

Büro:

Tim Sziburis

Büro:

Susanne Blex

Büro:

Aline Xavier Fidencio (Gastwissenschaftlerin)

Büro:

Farhad Rahmat

Büro:

Muhammad Ayaz Hussain

Büro:

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AUSGEWÄHLTE PUBLIKATIONEN

  • 108 Einträge « 1 von 11 »

    2022

    108.

    Fidencio, Aline Xavier; Klaes, Christian; Iossifidis, Ioannis

    Error-Related Potentials in Reinforcement Learning-Based Brain-Machine Interfaces Artikel

    In: Frontiers in Human Neuroscience, Bd. 16, 2022.

    Abstract | Links | BibTeX | Schlagwörter: BCI, EEG, error-related potentials, Machine Learning, Reinforcement learning

    107.

    Ali, Omair; Saif-ur-Rehman, Muhammad; Glasmachers, Tobias; Iossifidis, Ioannis; Klaes, Christian

    ConTraNet: A Single End-to-End Hybrid Network for EEG-based and EMG-based Human Machine Interfaces Artikel

    In: 2022.

    Abstract | Links | BibTeX | Schlagwörter: BCI, Machine Learning, neural processing, signal processing

    106.

    Doliwa, Sebastian; Erbeslöh, Andreas; Seidl, Karsten; Iossifidis, Ioannis

    Development of a Scalable Analog Front-End for Brain-Computer Interfaces Konferenzbeitrag

    In: 17th International Conference on PhD Research in Microelectronics and Electronics, IEEE Prime 2022, Sardinia, Italy, 2022.

    BibTeX | Schlagwörter: BCI, Implantable BCI

    105.

    Ali, Omair; Saif-ur-Rehman, Muhammad; Dyck, Susanne; Glasmachers, Tobias; Iossifidis, Ioannis; Klaes, Christian

    Enhancing the decoding accuracy of EEG signals by the introduction of anchored-STFT and adversarial data augmentation method Artikel

    In: Nature Scientific Reports, Bd. 12, Ausg. 1, S. 4245, 2022, ISSN: 2045-2322.

    Abstract | Links | BibTeX | Schlagwörter: Adversarial NN, BCI, computer science, EEG, Machine Learning, Quantitative Biology, Quantitative Methods

    104.

    Schmidt, Marie Dominique; Glasmachers, Tobias; Iossifidis, Ioannis

    From Motion to Muscle Artikel

    In: arXiv: 2201.11501 [cs.LG], 2022.

    Links | BibTeX | Schlagwörter: BCI, Machine Learning, movement model, muscle signal generator, recurrent neural network

    103.

    Fidencio, Aline Xavier; Glasmachers, Tobias; Iossifidis, Ioannis

    Error-Related Potentials Detection with Dry- and Wet-Electrode EEG Konferenzbeitrag

    In: FENS, Forum 2022, FENS, Federation of European Neuroscience Societies, 2022.

    Abstract | BibTeX | Schlagwörter: BCI, EEG, error-related potentials, Machine Learning

    102.

    Schmidt, Marie Dominique; Glasmachers, Tobias; Iossifidis, Ioannis

    Motion Intention Prediction Konferenzbeitrag

    In: FENS, Forum 2022, FENS, Federation of European Neuroscience Societies, 2022.

    Abstract | BibTeX | Schlagwörter: BCI, Machine Learning, movement model, muscle signal generator, recurrent neural network

    2021

    101.

    Grün, Felix; Glasmachers, Tobias; Iossifidis, Ioannis

    Off-Policy Continuous Control Using Distributional Reinforcement Learning Konferenzbeitrag

    In: Bernstein Conference, 2021.

    Links | BibTeX | Schlagwörter: Machine Learning, Reinforcement learning

    100.

    Lehmler, Stephan Johann; Saif-ur-Rehman, Muhammad; Glasmachers, Tobias; Iossifidis, Ioannis

    Transfer-Learning for Patient Specific Model Re-Calibration: Application to sEMG-Classification Konferenzbeitrag

    In: Bernstein Conferen, 2021.

    Links | BibTeX | Schlagwörter: BCI, Computational Complexity, Deep Transfer-Learning, Machine Learning, transfer learning

    99.

    Schmidt, Marie Dominique; Glasmachers, Tobias; Iossifidis, Ioannis

    Artificially Generated Muscle Signals Konferenzbeitrag

    In: Bernstein Conference, 2021.

    Links | BibTeX | Schlagwörter: BCI, Machine Learning, movement model, muscle signal generator, recurrent neural network

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