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
    • ???
    • ???

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

AUSGEWÄHLTE PUBLIKATIONEN

  • 150 Einträge « 1 von 15 »

    2023

    150.

    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

    149.

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

    Exploring Error-related Potentials in Adaptive Brain-Machine Interfaces: Challenges and Investigation of Occurrence and Detection Ratios Proceedings Article

    In: BC23 : Computational Neuroscience & Neurotechnology Bernstein Conference 2022, BCCN Bernstein Network Computational Network, 2023.

    Abstract | BibTeX | Schlagwörter: BCI, EEG, Machine Learning

    148.

    Grün, Felix; Iossifidis, Ioannis

    Investigation of the Interplay of Model-Based and Model-Free Learning Using Reinforcement Learning Proceedings Article

    In: BC23 : Computational Neuroscience & Neurotechnology Bernstein Conference 2022, BCCN Bernstein Network Computational Network, 2023.

    Abstract | BibTeX | Schlagwörter: Machine Learning, Reinforcement learning

    147.

    Schmidt, Marie Dominique; Iossifidis, Ioannis

    The Link between Muscle Activity and Upper Limb Kinematics Proceedings Article

    In: BC23 : Computational Neuroscience & Neurotechnology Bernstein Conference 2022, BCCN Bernstein Network Computational Network, 2023.

    Abstract | BibTeX | Schlagwörter: BCI, Machine Learning

    146.

    Sziburis, Tim; Blex, Susanne; Iossifidis, Ioannis

    Variability Study of Human Hand Motion during 3D Center-out Tasks Captured for the Diagnosis of Movement Disorders Proceedings Article

    In: BC23 : Computational Neuroscience & Neurotechnology Bernstein Conference 2022, BCCN Bernstein Network Computational Network, 2023.

    Abstract | BibTeX | Schlagwörter: movement model

    145.

    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

    144.

    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

    143.

    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

    2022

    142.

    Grün, Felix; Saif-ur-Rehman, Muhammad; Glasmachers, Tobias; Iossifidis, Ioannis

    Invariance to Quantile Selection in Distributional Continuous Control Artikel

    In: arXiv:2212.14262 [cs.LG], 2022.

    Links | BibTeX | Schlagwörter: Artificial Intelligence (cs.AI), FOS: Computer and information sciences, I.2.6, I.2.8, Machine Learning, Machine Learning (cs.LG)

    141.

    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

    150 Einträge « 1 von 15 »

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