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
-
2008
2.Schöner, Gregor; Iossifidis, Ioannis
Auf gute Zusammenarbeit Artikel
In: Gerhirn und Geist, Spektrum der Wissenschaft, Bd. 3, 2008.
BibTeX | Schlagwörter: anthropomorphic arm, attractor dynamics approach, autonomous obstacle avoidance, collision avoidance, dynamical systems approach, manipulator dynamics, primate central nervous system, redundant manipulators, redundant robot arm, telerobotics
@article{Schoener2008,
title = {Auf gute Zusammenarbeit},
author = {Gregor Schöner and Ioannis Iossifidis},
year = {2008},
date = {2008-01-01},
journal = {Gerhirn und Geist, Spektrum der Wissenschaft},
volume = {3},
keywords = {anthropomorphic arm, attractor dynamics approach, autonomous obstacle avoidance, collision avoidance, dynamical systems approach, manipulator dynamics, primate central nervous system, redundant manipulators, redundant robot arm, telerobotics},
pubstate = {published},
tppubtype = {article}
}
2006
1.Iossifidis, Ioannis; Schöner, Gregor; Schoner, Gregor
Dynamical Systems Approach for the Autonomous Avoidance of Obstacles and Joint-limits for an Redundant Robot Arm Proceedings Article
In: 2006 IEEE/RSJ International Conference on Intelligent Robots and Systems, S. 580–585, IEEE, 2006, ISBN: 1-4244-0258-1.
Abstract | Links | BibTeX | Schlagwörter: anthropomorphic arm, attractor dynamics approach, autonomous obstacle avoidance, collision avoidance, dynamical systems approach, manipulator dynamics, primate central nervous system, redundant manipulators, redundant robot arm, telerobotics
@inproceedings{Iossifidis2006a,
title = {Dynamical Systems Approach for the Autonomous Avoidance of Obstacles and Joint-limits for an Redundant Robot Arm},
author = {Ioannis Iossifidis and Gregor Schöner and Gregor Schoner},
doi = {10.1109/IROS.2006.282468},
isbn = {1-4244-0258-1},
year = {2006},
date = {2006-10-01},
booktitle = {2006 IEEE/RSJ International Conference on Intelligent Robots and Systems},
pages = {580--585},
publisher = {IEEE},
abstract = {We extend the attractor dynamics approach to generate goal-directed movement of a redundant, anthropomorphic arm while avoiding dynamic obstacles and respecting joint limits. To make the robot's movements human-like, we generate approximately straight-line trajectories by using two heading direction angles of the tool-point quite analogously to how movement is represented in the primate central nervous system. Two additional angles control the tool's spatial orientation so that it follows the tool-point's collision-free path. A fifth equation governs the redundancy angle, which controls the elevation of the elbow so as to avoid obstacles and respect joint limits. These variables make it possible to generate movement while sitting in an attractor (or, in the language of the potential field approach, in a minimum). We demonstrate the approach on an assistant robot, which interacts with human users in a shared workspace},
keywords = {anthropomorphic arm, attractor dynamics approach, autonomous obstacle avoidance, collision avoidance, dynamical systems approach, manipulator dynamics, primate central nervous system, redundant manipulators, redundant robot arm, telerobotics},
pubstate = {published},
tppubtype = {inproceedings}
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We extend the attractor dynamics approach to generate goal-directed movement of a redundant, anthropomorphic arm while avoiding dynamic obstacles and respecting joint limits. To make the robot's movements human-like, we generate approximately straight-line trajectories by using two heading direction angles of the tool-point quite analogously to how movement is represented in the primate central nervous system. Two additional angles control the tool's spatial orientation so that it follows the tool-point's collision-free path. A fifth equation governs the redundancy angle, which controls the elevation of the elbow so as to avoid obstacles and respect joint limits. These variables make it possible to generate movement while sitting in an attractor (or, in the language of the potential field approach, in a minimum). We demonstrate the approach on an assistant robot, which interacts with human users in a shared workspace