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  6. AG Kognition und Interaktion

Kognition und Interaktion

Die Forschung im Kompetenzfeld Kognition und Interaktion befasst sich mit natürlichen und künstlichen kognitiven Systemen und deren Interaktion. Dabei werden zwei Perspektiven eingenommen: Methoden der künstlichen Intelligenz werden genutzt, um kognitive Modelle zu entwickeln, die helfen Charakteristica spezifischer kognitiver Prozesse im Detail zu verstehen; Empirische Untersuchungen und Erkenntnisse der Kognitionsforschung, der Psychologie und der Soziologie liefern Impulse, um künstliche Kognitive Systeme zu entwickeln, deren Fähigkeiten zunehmend das Niveau von Menschen erreichen. Untersucht wird auch, welche Erwartungen Menschen an künstliche Intelligente Systeme haben, wie sie die Reaktionen derartiger Empfehlungs- oder Assistenzsysteme interpretieren und wie sie diese nutzen. Umgekehrt wird untersucht, wie künstliche kognitive Systeme gestaltet sein müssen, um effiziente und relativ natürliche Interaktion mit menschlichen Nutzern zu ermöglichen.

Exemplarische Projekte

Effekte von Intelligenz und Geschlechtsrollen-Selbstkonzept auf Antwortmuster und Bestandteile des kognitiven Prozesses beim Verfälschen

Anti-Stotter: Assistive Anti-Stotter KI-Technologie

Das Gesamtprojekt zielt darauf ab, den hohen klinischen Bedarf durch eine wissensbasierte Lösung zu decken. Ausgangspunkt ist eine Entdeckung der Antragsteller Dr. Belke und Prof. Dr. Carbon. Die Forscher haben einen Gehirnmechanismus identifiziert, der die Behandlung von Stottern revolutionieren kann. Mithilfe einer KI-basierten Stimmkonvertierung wird der Höreindruck der Eigenstimme so verändert, dass sie neuronal als die Stimme einer anderen Person verarbeitet wird. 

Das Projekt wird finanziert vom Bundesministerium für Forschung, Technologie und Raumfahrt.

 

Kontext-sensitive qualitative räumliche Inferenz zur Interpretation vager Ortsbeschreibungen

Automatische Schmerzerkennung in Videoaufzeichnungen

Beteiligte Disziplinen und Personen

Relevante Publikationen

Khozaei, F., Carbon, C. C., Al-Abed, N., Hassan, A. S., Nikpour, M., Ul Islam, Q. & Tadayon, Z. (2025, in press). Understanding audience engagement in AIgenerated biophilic architecture: a multi-criteria analysis using the ELECTRE model inspired by traditional Omani design. Journal of Asian Architecture and Building Engineering.

Knoblach, J., Vogl, L., Wehnert, C., Carbon, C.-C., Franz, J., & Schmid, U. (2025, in press). The SME AI Experience Center: Overcoming AI Adoption Barriers for SMEs in Industrial Production. KI—Künstliche Intelligenz.

Khozaei, F., Carbon, C. C., Ul Islam, Q., & Khozaei Ravari, Z. (2025, in press). I am a woman, I am a migrant—are you there for me? Exploring the perceived social support (PPS)of ChatGPT among female migrants in the Gulf countries. The Open Psychology Journal.

Witt, J., Dumančić, S., Guns, T., & Carbon, C. C. (2025). A Divide, Align & Conquer Strategy For Program Synthesis. Journal of Artificial Intelligence Research, 82, 1961-1997.

Münder, M., Vitale, R., & Carbon, C. C. (2025, in press). Back to the Future: Innovativeness in Sound Design for Electrified Vehicles. I-Perception.

Leistner, M., Hommel, B. E., Wendt, L. P., & Leising, D. (2025). Properties of Person Descriptors in the Natural German Language: A Preregistered Replication and Extension. Personality Science, 6. https://doi.org/10.1177/27000710251391608 

Leistner, M. & Schütz, A. (2025). Do Classic Thin-Slice Effects Generalize to AI-Generated Faces? Evidence from Intelligence Perceptions. Submitted Manuscript.

Tagscherer, F., & Carbon, C. C. (2024). Digital servitization and leadership: A holistic view on required leadership traits and skills. Journal of Entrepreneurship, Management and Innovation, 20(4), 104-129.

Schramm, L., & Carbon, C. C. (2024). Critical success factors for creating sustainable digital health applications: A systematic review of the German case. Digital Health, 10, 1-14.

Breitschaft, S., Pastukhov, & Carbon, C. C. (2021). Where’s My Button? Evaluating the User Experience of Surface Haptics in Featureless Automotive User Interfaces.Transactions on Haptics. 

Breitschaft, S., & Carbon, C. C. (2021). Function Follows Form: Using the Aesthetic Association Principle to enhance haptic interface design. Frontiers in Psychology—Human Media Interaction, 12(2619), 1-23.

Breitschaft, S., Clarke, S., & Carbon, C. C. (2019). A theoretical framework of haptic processing in automotive user interfaces and its implications on design and engineering. Frontiers in Psychology, 10(1470), 1-18.

Gerrits, L., Wirtz, M. & Hemesath, S. (2019). Der elektronische Personalausweis im internationalen Vergleich. In: Klenk, T. Nullmeier, F. & Wewer, G. (eds). Handbuch Digitalisierung in Staat und Verwaltung. Berlin: Springer.

Carbon, C. C. (2019). Psychology of Design. Design Science, 5(e26), 1-18.

Carbon, C. C., & Gebauer, F. (2017). The Safe-Range-Inventory (SRI): An assistance tool for optimizing the charging infrastructure for electric vehicles. Transportation Research Part F: Psychology and Behaviour, 47, 101-113.

Köppe, C., Held, M. J., & Schütz, A. (2019). Improving emotion perception and emotion regulation through a web-based emotional intelligence training (WEIT) program for future leaders. International Journal of Emotional Education.

Leder, J., Horlitz, T., Puschmann, P., Wittstock, V., & Schütz, A. (2018). Comparing immersive virtual reality and powerpoint as methods for delivering safety training. Safety Science, 3 (July), 0–1.

Münder, M., & Carbon, C. C. (2022). Howl, whirr, and whistle: The perception of electric powertrain noise and its importance for perceived quality in electrified vehicles.Applied Acoustics, 185.

Röhner, J., Thoss, P., & Uziel, L. (2023). Can people with higher versus lower scores on impression management or self-monitoring be identified through different traces under faking? Educational and Psychological Measurement.

Röhner, J., Thoss, P. J., & Schütz, A. (2022). Lying on the dissection table: Anatomizing faked responses. Behavior Research Methods, 54, 2878–2904. https://doi.org/10.3758/s13428-021-01770-8

Stieg, J., Marks, P., Gerrits, L. (2019). UN-CODE: Software for Structuring and Visualizing Collective Decision-Making Based on Qualitative Data. Journal of Open Research Software, 7(1), p.25. DOI: doi.org/10.5334/jors.246

Wolter, D.. & Özçep, Ö. L. (2021). Wissen über Raum und Zeit, In Handbuch für Künstliche Intelligenz, editiert von Görz, G., Schmid, U. & Braun, T.