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Datum: 30.11.2020, 16:24Uhr

Prof. Dr. Ioannis Iossifidis

"Erforscht das Denken"

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.


Persönliche Seite: iossifidis.net  

Laborseite: lab.iossifidis.net

Prof. Dr. rer. nat. Ioannis Iossifidis
Lehrgebiet: Theoretische Informatik und künstliche Intelligenz | Theoretical Computer Science and Artificial Intelligence

Institut Informatik
Lützowstraße 5, 46236 Bottrop

Telefon: +49 208 88254-806
Fax: +49 208 88254-834

ioannis.iossifidis hs-ruhrwest "«@&.de

Sprechzeiten:
nach Vereinbarung

Aktuelle Drittmittelprojekte

Virtual reality based Machine Learning Arm-Hand Function Evaluation and Support (VAFES) Hochschule Ruhr West

  • Konsortialführer, PI
  • Leitmarkt IKT.NRW (EFRE) – Fördervolumen € 2.092.917,- / € 898.747,-(HRW)

Smarte Rehabilitation der oberen Extremitäten durch ein intelligentes Soft-Exoskelett (REXO)

  • Konsortialführer, PI
  • Leitmarkt Gesundheit.NRW (EFRE) – Fördervolumen: € 2.084.843,- / € 998.607,-

Motor-parietal cortical neuroprosthesis with somatosensory feedback for restoring hand and arm functions in tetraplegic patients

  • PI
  • DFG Emmy Noether

Ausgewählte Publikationen

Bücher

  • Iossifidis, Ioannis (2006a). Dynamische Systeme zur Steuerung anthropomorpher Roboter- arme in autonomen Robotersystemen. Logos Verlag Berlin, S. 160.
     
  • Prassler, Erwin, Gisbert Lawitzky, Andreas Stopp, Gerhard Grunwald, Martin Hägele, Rüdiger Dillmann und Ioannis Iossifidis (2004). Advances in Human Robot Interaction. Hrsg. von Erwin Prassler, Gisbert Lawitzky, Andreas Stopp, Gerhard Grunwald, Martin Hägele, Rüdi- ger Dillmann und Ioannis Iossifidis. Bd. 14/2004. Springer Tracts in Advanced Robotics STAR ISBN: 3-540-23211-7. Springer Press, S. 414.

Artikel

  • Saif-ur-Rehman, Muhammad, Robin Lienkämper, Yaroslav Parpaley, Jörg Wellmer, Charles Liu, Brian Lee, Spencer Kellis, Richard Andersen, Ioannis Iossifidis, Tobias Glasmachers und Christian Klaes (2019). „SpikeDeeptector: a deep-learning based method for detection of neural spiking activity“. In: Journal of Neural Engineering 16.5, S.
     
  • Hussain, Muhammad Ayaz, Muhammad Saif-ur-Rehman, Christian Klaes und Ioannis Iossi- fidis (2019). „Comparison of Anomaly Detection between Statistical Method and Under- complete“. In: IEEE IInternational Congress on Big Data. Los Angeles, USA.
     
  • Noth, S., J. Edelbrunner und I. Iossifidis (2012). „An integrated architecture for the de- velopment and assessment of ADAS“. In: IEEE Conference on Intelligent Transportation Systems, Proceedings, ITSC. doi: 10.1109/ITSC.2012.6338805.
     
  • Dogan, Urun, Johann Edelbrunner und Ioannis Iossifidis (2011). „Autonomous Driving: A Comparison of Machine Learning Techniques by Measns of the Prediction of Lane Change Behavior“. In: Proc. IEEE/RSJ International Conference on Robotics and Biomimetics (RoBio2011).
     
  • Zibner, Stephan K U, Christian Faubel, Ioannis Iossifidis und Gregor Schöner (2011). „Dy- namic Neural Fields as Building Blocks for a Cortex-Inspired Architecture of Robotic Scene Representation“. In: Autonomous Mental Development, IEEE Transactions on 3.1.
     
  • Zibner, Stephan K U, Christian Faubel, Ioannis Iossifidis und Gregor Schöner (2010a). „Scene Representation with Dynamic Neural Fields: An Example of Complex Cognitive Architectures Based on Dynamic Neural Field Theory“. In: Proc. Int. Conf. on Development and Learning (ICDL10).
     
  • Reimann, Hendrik, Ioannis Iossifidis und Gregor Schöner (2011). „Autonomous movement generation for manipulators with multiple simultaneous constraints using the attractor dynamics approach“. In: 2011 IEEE International Conference on Robotics and Automation, ICRA2011.
     
  • Tuma, Matthias, Ioannis Iossifidis und Gregor Schöner (2009). „Temporal Stabilization of Discrete Movement in Variable Environments: An Attractor Dynamics Approach“. In: Proc. IEEE International Conference on Robotics and Automation ICRA ’09. Kobe, Japan, S. 863–868.
     
  • Iossifidis, Ioannis, Gregor Schöner und Gregor Schoner (2004). „Autonomous reaching and obstacle avoidance with the anthropomorphic arm of a robotic assistant using the attractor dynamics approach“. In: Proc. IEEE International Conference on Robotics and Automation ICRA ’04. Bd. 5, 4295–4300 Vol.5. doi: 10.1109/ROBOT.2004.1302393.

Forschungsschwerpunkte

  • Computational Neuroscience
  • Brain Computer Interface: Entwicklung von kortikalen exoprothetischen Komponenten
  • Theory neuronaler Netze
  • Modellierung menschlicher Armbewegungen
  • Simulierte Realität