M1 Raum

Modelle menschlichen Verhaltens

M1 entwickelt formale und rechnerische Modelle für die Vorhersage komplexer zielgerichteter Handlungen und die Zusammenarbeit mehrerer Agenten über Zeitskalen hinweg, um die Human-in-the-Loop-Berechnungen für digitale Technologien voranzutreiben.

Schlüsselfragen

Wir werden Modelle erweitern, um kontinuierliche Bewegungen mit diskreten Entscheidungen zu verknüpfen.

Wir werden kollaborative Modelle entwickeln, indem wir POMDPs so erweitern, dass sie mehrere Agenten umfassen.

Wir werden kontextuelles Verstärkungslernen verwenden, um den Erwerb komplexer Verhaltensweisen zu modellieren.

Ansatz

  • Sensomotorische Sequenzen: Erweiterung aktueller Modelle auf Bewegungen mit mehreren Gelenken, validiert mit Motion-Capture- und Gehirnbilddaten.
  • Kollaborative Handlungen: Erweiterung von POMDPs zur Darstellung von Zustandsübergängen bei gemeinsamen Aktionen, in Zusammenarbeit mit F1, M2 und U1.
  • Lernen von Fertigkeiten: Erkennung von Fehlern und Bereitstellung von Echtzeit-Feedback während des Erwerbs von Fähigkeiten, getestet in der Chirurgie (U1).

Erwartete Ergebnisse

  • Vollständige Spezifikation von hierarchischen Modellen und kollaborativen Handlungsmodellen.
  • Integration von kontextueller Inferenz zur Simulation von Expertenleistung.