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

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GOOGLE SCHOLAR PROFIL

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Artikel

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

Biologically Inspired Model for Timed Motion in Robotic Systems Artikel

In: arXiv:2106.15864 [cs, math], 2021.

Abstract | BibTeX | Schlagwörter: attractor dynamics approach, Autonomous robotics, Dynamical systems

Zibner, S K U; Faubel, Christian; Iossifidis, Ioannis; Schöner, G

Dynamic neural fields as building blocks of a cortex-inspired architecture for robotic scene representation Artikel

In: IEEE Transactions on Autonomous Mental Development, Bd. 3, Nr. 1, 2011, ISSN: 19430604.

Abstract | Links | BibTeX | Schlagwörter: Autonomous robotics, dynamic field theory (DFT), Dynamical systems, embodied cognition, neural processing

Zibner, Stephan K U; Faubel, Christian; Iossifidis, Ioannis; Schöner, Gregor

Scene Representation Based on Dynamic Field Theory: From Human to Machine Artikel

In: Front. Comput. Neurosci. Conference Abstract: Bernstein Conference on Computational Neuroscience, 2010.

Links | BibTeX | Schlagwörter: dynamic neural field, Dynamical systems, man machine interaction, scene representation, speech recognition

Bücher

Iossifidis, Ioannis

Dynamische Systeme zur Steuerung anthropomorpher Roboterarme in autonomen Robotersystemen Buch

Logos Verlag Berlin, 2006.

Abstract | Links | BibTeX | Schlagwörter: Autonomous robotics, Dynamical systems, inverse kinematics

Iossifidis, Ioannis; Steinhage, A

Behavior generation for Anthropomorphic robots by means of dynamical systems Buch

2005, ISSN: 16107438.

Abstract | BibTeX | Schlagwörter: arm movement model, Autonomous robotics, behavior generation, Dynamical systems, movement model

Prassler, Erwin; Lawitzky, Gisbert; Stopp, Andreas; Grunwald, Gerhard; Hägele, Martin; Dillmann, Rüdiger; Iossifidis, Ioannis

Advances in Human Robot Interaction Buch

Springer Press, 2004.

Abstract | Links | BibTeX | Schlagwörter: arm movement model, Autonomous robotics, behavior generation, Dynamical systems, inverse kinematics, movement model, redundant robot arm

Prassler, Erwin; Lawitzky, Gisbert; Stopp, Andreas; Grunwald, Gerhard; Ħägele, Martin; Đillmann, Rüdiger; Iossifidis, Ioannis

Advances in Ħuman Robot Interaction Buch

Springer Press, 2004.

Abstract | Links | BibTeX | Schlagwörter: arm movement model, Autonomous robotics, behavior generation, Dynamical systems, movement model

Prassler, Erwin; Lawitzky, Gisbert; Stopp, Andreas; Grunwald, Gerhard; Hägele, Martin; Dillmann, Rüdiger; Iossifidis, Ioannis

Advances in Human Robot Interaction (Springer Tracts in Advanced Robotics) Buch

Springer, 2004, ISBN: 3540232117.

Links | BibTeX | Schlagwörter: arm movement model, Autonomous robotics, behavior generation, Dynamical systems, inverse kinematics, movement model, redundant robot arm

Iossifidis, Ioannis; Steinhage, A

Dynamical systems: A framework for man machine interaction Buch

2001, ISBN: 9608052440.

Abstract | BibTeX | Schlagwörter: Anthropomorphic Robot, Dynamic Approach, Dynamical systems, Machine Learning

Iossifidis, Ioannis; Steinhage, A

Dynamical systems: A framework for man machine interaction Buch

2001, ISBN: 9608052440.

Abstract | BibTeX | Schlagwörter: Anthropomorphic Robot, Dynamic Approach, Dynamical systems, Machine Learning

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