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

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Felix Grün

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Marie Schmidt

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Robert Reichert

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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

  • 120 Einträge « 1 von 12 »

    2022

    120.

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

    Deep transfer learning compared to subject-specific models for sEMG decoders Artikel

    In: Journal of Neural Engineering, Bd. 19, Nr. 5, 2022.

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

    119.

    Grün, Felix; Iossifidis, Ioannis

    Exploring Distribution Parameterizations for Distributional Continuous Control Konferenzbeitrag

    In: BC22 : Computational Neuroscience & Neurotechnology Bernstein Conference 2022, BCCN Bernstein Network Computational Network, 2022.

    Links | BibTeX | Schlagwörter: Machine Learning, Reinforcement learning

    118.

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

    Modeling Subject Specfic Surface EMG Features by Means of Deep Learning Konferenzbeitrag

    In: BC22 : Computational Neuroscience & Neurotechnology Bernstein Conference 2022, BCCN Bernstein Network Computational Network, 2022.

    Links | BibTeX | Schlagwörter: BCI, Machine Learning

    117.

    Schmidt, Marie Dominique; Iossifidis, Ioannis

    Linking Muscle Activity and Motion Trajectory Konferenzbeitrag

    In: BC22 : Computational Neuroscience & Neurotechnology Bernstein Conference 2022, BCCN Bernstein Network Computational Network, 2022.

    Links | BibTeX | Schlagwörter: BCI, Machine Learning

    116.

    Sziburis, Tim; Blex, Susanne; Iossifidis, Ioannis

    A Dataset of 3D Hand Transport Trajectories Determined by Inertial Measurements from a Single Sensor Konferenzbeitrag

    In: BC22 : Computational Neuroscience & Neurotechnology Bernstein Conference 2022, BCCN Bernstein Network Computational Network, 2022.

    Links | BibTeX | Schlagwörter: BCI, Machine Learning

    115.

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

    Closed-Loop Adaptation of Brain-Machine Interfaces Using Error-Related Potentials and Reinforcement Learning Konferenzbeitrag

    In: BC22 : Computational Neuroscience & Neurotechnology Bernstein Conference 2022, BCCN Bernstein Network Computational Network, 2022.

    Links | BibTeX | Schlagwörter: BCI, Machine Learning

    114.

    Doliwa, Sebastian; Hussain, Muhammad Ayaz; Sziburis, Tim; Iossifidis, Ioannis

    Biologically Inspired Model for Timed Motion in Robotic Systems Konferenzbeitrag

    In: 9th IEEE RAS/EMBS International Conference on Biomedical Robotics & Biomechatronics, IEEE, Seoul, South Korea, 2022.

    BibTeX | Schlagwörter: Autonomous robotics, Dynamical systems

    113.

    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

    112.

    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

    111.

    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

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