Lehrgebiet: Theoretische Informatik und künstliche Intelligenz
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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
-
2010
2.Reimann, H; Iossifidis, Ioannis; Schöner, G
Generating collision free reaching movements for redundant manipulators using dynamical systems Proceedings Article
In: 2010 IEEE/RSJ International Conference on Intelligent Robots and Systems, S. 5372–5379, IEEE, 2010, ISBN: 978-1-4244-6674-0.
Abstract | Links | BibTeX | Schlagwörter: anthropomorphic arm, attractor dynamics approach, autonomous obstacle avoidance, central nervous system, collision avoidance, Dynamical systems, manipulator dynamics, redundant manipulators, redundant robot arm
@inproceedings{Reimann2010b,
title = {Generating collision free reaching movements for redundant manipulators using dynamical systems},
author = {H Reimann and Ioannis Iossifidis and G Schöner},
url = {http://ieeexplore.ieee.org/xpl/freeabs_all.jsp?arnumber=5650603},
doi = {10.1109/IROS.2010.5650603},
isbn = {978-1-4244-6674-0},
year = {2010},
date = {2010-10-01},
urldate = {2010-10-01},
booktitle = {2010 IEEE/RSJ International Conference on Intelligent Robots and Systems},
pages = {5372--5379},
publisher = {IEEE},
abstract = {For autonomous robots to manipulate objects in unknown environments, they must be able to move their arms without colliding with nearby objects, other agents or humans. The simultaneous avoidance of multiple obstacles in real time by all link segments of a manipulator is still a hard task both in practice and in theory. We present a systematic scheme for the generation of collision free movements for redundant manipulators in scenes with arbitrarily many obstacles. Based on the dynamical systems approach to robotics, constraints are formulated as contributions to a dynamical system that erect attractors for targets and repellors for obstacles. These contributions are formulated in terms of variables relevant to each constraint and then transformed into vector fields over the manipulator joint velocity vector as an embedding space in which all constraints are simultaneously observed. We demonstrate the feasibility of the approach by implementing it on a real anthropomorphic 8-degrees-of-freedom redundant manipulator. In addition, performance is characterized by detecting failures in a systematic simulation experiment in randomized scenes with varying numbers of obstacles.},
keywords = {anthropomorphic arm, attractor dynamics approach, autonomous obstacle avoidance, central nervous system, collision avoidance, Dynamical systems, manipulator dynamics, redundant manipulators, redundant robot arm},
pubstate = {published},
tppubtype = {inproceedings}
}
For autonomous robots to manipulate objects in unknown environments, they must be able to move their arms without colliding with nearby objects, other agents or humans. The simultaneous avoidance of multiple obstacles in real time by all link segments of a manipulator is still a hard task both in practice and in theory. We present a systematic scheme for the generation of collision free movements for redundant manipulators in scenes with arbitrarily many obstacles. Based on the dynamical systems approach to robotics, constraints are formulated as contributions to a dynamical system that erect attractors for targets and repellors for obstacles. These contributions are formulated in terms of variables relevant to each constraint and then transformed into vector fields over the manipulator joint velocity vector as an embedding space in which all constraints are simultaneously observed. We demonstrate the feasibility of the approach by implementing it on a real anthropomorphic 8-degrees-of-freedom redundant manipulator. In addition, performance is characterized by detecting failures in a systematic simulation experiment in randomized scenes with varying numbers of obstacles.2009
1.Iossifidis, Ioannis; Schöner, Gregor
Reaching while avoiding obstacles: a neuronally inspired attractor dynamics approach Proceedings Article
In: Bernstein Conference on Computational Neuroscience (BCCN 2009), 2009.
Links | BibTeX | Schlagwörter: anthropomorphic arm, central nervous system, collision avoidance, Dynamical systems, manipulator dynamics, obstacle avoidance, redundant manipulators, redundant robot arm
@inproceedings{Iossifidis2009,
title = {Reaching while avoiding obstacles: a neuronally inspired attractor dynamics approach},
author = {Ioannis Iossifidis and Gregor Schöner},
doi = {10.3389/conf.neuro.10.2009.14.007},
year = {2009},
date = {2009-01-01},
booktitle = {Bernstein Conference on Computational Neuroscience (BCCN 2009)},
keywords = {anthropomorphic arm, central nervous system, collision avoidance, Dynamical systems, manipulator dynamics, obstacle avoidance, redundant manipulators, redundant robot arm},
pubstate = {published},
tppubtype = {inproceedings}
}