ProfIossifidis_2022 copy

Lehrgebiet: Theoretische Informatik und künstliche Intelligenz
Büro: 01.214
Labor: 04.105
Telefon: +49 208 88254-806
E-Mail:
🛜 http://lab.iossifidis.net

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
    • ???
    • ???

LEHRVERANSTALTUNGEN

    • ???
    • ???
    • ???

PROJEKTE

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

WISSENSCHAFTLICHE MITARBEITER*INNEN

Felix Grün

Büro: 02.216 (Campus Bottrop)

Marie Schmidt

Büro: 02.216 (Campus Bottrop)

Aline Xavier Fidencio

Gastwissenschaftlerin

Muhammad Ayaz Hussain

Doktorand

Tim Sziburis

Doktorand

Farhad Rahmat

studentische Hilfskraft

RESEARCHGATE PROFIL

GOOGLE SCHOLAR PROFIL

pHVX1D
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Artikel

Fidêncio, Aline Xavier; Grün, Felix; Klaes, Christian; Iossifidis, Ioannis

Hybrid Brain-Computer Interface Using Error-Related Potential and Reinforcement Learning Artikel

In: Frontiers in Human Neuroscience, Bd. 19, 2025, ISSN: 1662-5161.

Abstract | Links | BibTeX | Schlagwörter: adaptive brain-computer interface, BCI, EEG, error-related potentials (ErrPs), Machine Learning, motor imagery (MI), reinforcement learning (RL)

Fidêncio, Aline Xavier; Grün, Felix; Klaes, Christian; Iossifidis, Ioannis

Error-Related Potential Driven Reinforcement Learning for Adaptive Brain-Computer Interfaces Artikel

In: Arxiv, 2025.

Abstract | Links | BibTeX | Schlagwörter: BCI, Computer Science - Human-Computer Interaction, Computer Science - Machine Learning, EEG, Quantitative Biology - Neurons and Cognition, Reinforcement learning

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

Understanding Activation Patterns in Artificial Neural Networks by Exploring Stochastic Processes: Discriminating Generalization from Memorization Artikel

In: Neurocomputing, S. 128473, 2024, ISSN: 0925-2312.

Abstract | Links | BibTeX | Schlagwörter: Artificial neural networks, Generalization, Machine Learning, Memorization, Poisson process, Stochastic modeling

Pilacinski, Artur; Christ, Lukas; Boshoff, Marius; Iossifidis, Ioannis; Adler, Patrick; Miro, Michael; Kuhlenkötter, Bernd; Klaes, Christian

Human in the Collaborative Loop: A Strategy for Integrating Human Activity Recognition and Non-Invasive Brain-Machine Interfaces to Control Collaborative Robots Artikel

In: Frontiers in Neurorobotics, Bd. 18, 2024, ISSN: 1662-5218.

Links | BibTeX | Schlagwörter: brain-machine interfaces, EEG, Human action recognition, human-robot collaboration, Sensor Fusion

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

A Generic Error-Related Potential Classifier Based on Simulated Subjects Artikel

In: Frontiers in Human Neuroscience, Bd. 18, S. 1390714, 2024, ISSN: 1662-5161.

Abstract | Links | BibTeX | Schlagwörter: adaptive brain-machine (computer) interface, BCI, EEG, Error-related potential (ErrP), ErrP classifier, Generic decoder, Machine Learning, SEREEGA, Simulation

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

GET: A Generative EEG Transformer for Continuous Context-Based Neural Signals Artikel

In: arXiv:2406.03115 [q-bio], 2024.

Abstract | Links | BibTeX | Schlagwörter: BCI, EEG, Machine Learning, Quantitative Biology - Neurons and Cognition

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

ConTraNet: A Hybrid Network for Improving the Classification of EEG and EMG Signals with Limited Training Data Artikel

In: Computers in Biology and Medicine, S. 107649, 2023, ISSN: 0010-4825.

Abstract | Links | BibTeX | Schlagwörter: BCI, Brain computer interface, Deep learning, EEG decoding, EMG decoding, Machine Learning

Hussain, Muhammad Ayaz; Iossifidis, Ioannis

Advancements in Upper Body Exoskeleton: Implementing Active Gravity Compensation with a Feedforward Controller Artikel

In: arXiv:2309.04698 [cs.RO], 2023.

Abstract | Links | BibTeX | Schlagwörter: Autonomous robotics, BCI, Computer Science - Artificial Intelligence, Computer Science - Information Theory, Computer Science - Machine Learning, Exoskeleton

Schmidt, Marie D.; Glasmachers, Tobias; Iossifidis, Ioannis

The Concepts of Muscle Activity Generation Driven by Upper Limb Kinematics Artikel

In: BioMedical Engineering OnLine, Bd. 22, Nr. 1, S. 63, 2023, ISSN: 1475-925X.

Abstract | Links | BibTeX | Schlagwörter: Artificial generated signal, BCI, Electromyography (EMG), Generative model, Inertial measurement unit (IMU), Machine Learning, Motion parameters, Muscle activity, Neural networks, transfer learning, Voluntary movement

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

Adaptive SpikeDeep-Classifier: Self-organizing and self-supervised machine learning algorithm for online spike sorting Artikel

In: arXiv:2304.01355 [cs, math, q-bio], 2023.

Links | BibTeX | Schlagwörter: BCI, Machine Learning, Spike Sorting

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