Biographie

Künstliche Intelligenz hat das Potential, unseren Alltag leichter zu machen. Aber wie können wir es schaffen, dass die Interaktion mit zukünftiger KI so einfach wie möglich wird und auch ältere und wenig technikaffine Menschen intuitiven Zugang zu KI-Systemen bekommen? Zu dieser Fragestellung promoviert Susanne Trick am Centre for Cognitive Science der TU Darmstadt. Ihre interdisziplinäre Forschung an der Schnittstelle zwischen Kognitionswissenschaften und KI trägt dazu bei, verantwortungsvolle KI-Systeme zu erschaffen, die Menschen ohne Nutzungshürden unterstützen können. Der Hauptfokus ihrer Arbeit ist die Entwicklung von KI-Algorithmen zur Integration von Daten aus verschiedenen Interaktions-Modalitäten wie Gesten, Sprache oder Blickrichtungen. Dafür hat sie probabilistische Modelle zur optimalen Kombination von Klassifizierern entwickelt, die nicht nur für die Mensch-KI-Interaktion, sondern auch für vielfältige andere KI-Anwendungen nutzbar sind. Ihre Forschungsergebnisse wurden auf renommierten internationalen KI- und Robotik-Konferenzen und in Fachzeitschriften publiziert. In der Praxis fanden die von ihr entwickelten Methoden im BMBF-Projekt Kobo34 bereits Anwendung in einer Pilotstudie zum Einsatz von Assistenzrobotern in einem Seniorenheim und werden aktuell zur optimalen Fusion von Klassifizierern und Expertenmeinungen in KI-gestützten Entscheidungsprozessen im BMBF-Projekt IKIDA genutzt.

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English:

Artificial intelligence has the potential to make our everyday lives easier. But how can we make it as easy as possible to interact with future AI and ensure that even older and less tech-savvy people have intuitive access to AI systems? Susanne Trick is doing her doctorate on this question at the Centre for Cognitive Science at TU Darmstadt. Her interdisciplinary research at the interface between cognitive science and AI contributes to the creation of responsible AI systems that can support people without barriers to use. The main focus of her work is the development of AI algorithms to integrate data from different interaction modalities such as gestures, speech or gaze directions. For this, she has developed probabilistic models for the optimal combination of classifiers, which can be used not only for human-AI interaction, but also for a wide variety of other AI applications. Her research results have been published at renowned international AI and robotics conferences and in professional journals. In practice, the methods she developed have already been applied in a pilot study on the use of assistance robots in a retirement home in the BMBF project Kobo34 and are currently being used for the optimal fusion of classifiers and expert opinions in AI-supported decision-making processes in the BMBF project IKIDA.

Fragestellungen im Themenfeld Künstliche Intelligenz

Als Kognitionswissenschaftlerin entwickelt Susanne Trick Methoden zur optimalen Integration multimodaler Daten (z.B. Gesten, Sprache, Blick), um eine intuitive und natürliche Interaktion zwischen Mensch und KI zu ermöglichen.

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English:

As a cognitive scientist, Susanne Trick develops methods for the optimal integration of multimodal data (e.g. gestures, speech, gaze) to enable intuitive and natural interaction between humans and AI.