Forschungsprojekte

SIQAS
Quantifizierung sozialer Interaktionen mittels akustischer Sensorik
Start: 03.2024
Ende: 08.2025

Soziale Isolation und Einsamkeit stellen zunehmende Belastungen für die psychische Gesundheit dar. Eine zentrale Schwierigkeit in der klinischen Praxis und Forschung besteht darin, das Ausmaß sozialer Interaktionen präzise zu erfassen. Bisherige Ansätze stützen sich zumeist auf die subjektive Wahrnehmung der Betroffenen in Form von Fragebögen oder Tagebüchern, was häufig zu verzerrten Ergebnissen führt. Das Projekt SIQAS (Social Interaction Quantification using Acoustic Sensing) entwickelt hierfür eine technologische Alternative: Eine App-basierte Lösung, die soziale Interaktionen im Alltag objektiv, datenschutzkonform und verzerrungsfrei messbar macht.

Durch die KI-gestützte Analyse von Audiosignalen identifiziert das System Interaktionsmuster, wie etwa die Intensität der Gesprächsbeteiligung oder die erlebten Emotionen in verschiedenen Kontexten. Ziel ist es, eine verlässliche Datenbasis für die Forschung, Früherkennung und die Entwicklung individueller Therapieansätze zu schaffen. SIQAS verbindet dabei Erkenntnisse aus der Informatik mit Anforderungen aus Psychologie und Medizin. Damit bietet das Projekt eine Grundlage für mobile Erhebungswerkzeuge, die direkt im Alltag der Nutzenden eingesetzt werden können, um Veränderungen im Interaktionsverhalten sichtbar zu machen.

Das Projekt SIQAS widmet sich der technologischen Herausforderung, das komplexe menschliche Sozialverhalten in messbare Daten zu übersetzen. Dabei geht es nicht um die inhaltliche Auswertung von Gesprächen, sondern um die Extraktion struktureller Merkmale der Interaktion. Im Zentrum steht die Entwicklung eines KI-Systems, das in der Lage ist, soziale Interaktionen und damit verbundene Emotionen in Echtzeit direkt auf mobilen Endgeräten zu analysieren. Der innovative Ansatz von SIQAS nutzt hochmoderne KI-Modelle. Diese Architekturen sind darauf spezialisiert, Muster in Audiodaten zu erkennen, die Rückschlüsse auf die soziale Aktivität zulassen.

Im Projektverlauf werden sowohl reale als auch synthetisch generierte Trainingsdaten verwendet, um die Algorithmen auf eine Vielzahl von Szenarien vorzubereiten. Die KI analysiert dabei spezifische Parameter wie die Gesprächsintensität, die Vielfalt der Interaktionspartner und die Kontextabhängigkeit des Verhaltens. Ein besonderes Augenmerk liegt auf der datenschutzkonformen Verarbeitung: Die Analyse erfolgt lokal auf dem Smartphone ("On-Device"), sodass keine sensiblen Audiodaten die geschützte Umgebung verlassen müssen.

Durch die Kombination von objektiver Datenerhebung und Echtzeitverarbeitung soll SIQAS eine belastbare Datenbasis schaffen. Für die Gesundheitsforschung bedeutet SIQAS den Aufbruch in ein neues Feld der mobilen Diagnostik, in dem intelligente Audioverarbeitung als Frühwarnsystem für psychische Krisen fungiert.

Rolle des FZI
Das FZI Forschungszentrum Informatik übernimmt im Projekt SIQAS die Rolle des technologischen Wegbereiters und ist maßgeblich für die Entwicklung der KI-Kernkomponenten verantwortlich. Die Expertise des FZI fließt primär in den Bereich der angewandten Künstlichen Intelligenz ein. Ein Arbeitsschwerpunkt liegt in der Auswahl und Aufbereitung der Trainingsdaten. Da die Qualität einer KI maßgeblich von ihren Daten abhängt, entwickelt das FZI Strategien, um sowohl reale Interaktionsdaten als auch synthetische Datensätze so aufzubereiten, dass sie eine robuste Modellbildung ermöglichen.

Darüber hinaus verantwortet das FZI das Design und das Training der spezifischen KI-Modelle. Hierbei werden komplexe Architekturen wie Transformer und neuronale Netze evaluiert und auf die spezifischen Anforderungen der Emotions- und Interaktionserkennung zugeschnitten. Eine besondere Herausforderung, der sich das FZI widmet, ist die Performanzoptimierung der Algorithmen. Da die Analyse direkt auf mobilen Endgeräten stattfinden soll, müssen die Modelle hocheffizient sein, um die Hardware-Ressourcen (wie Akkulaufzeit und Rechenleistung) zu schonen, ohne dabei an Genauigkeit einzubüßen.

Abschließend übernimmt das FZI die Integration und Evaluation der entwickelten Modelle innerhalb eines kontrollierten Testumfelds. Durch diesen technischen Ansatz soll sicher gestellt werden, dass die theoretischen Innovationen der KI-Forschung in eine praxistaugliche, sichere und performante Anwendung überführt werden, die den hohen Anforderungen gerecht wird.

Ansprechperson
Mitarbeiter
Bereich: Embedded Systems and Sensors Engineering
Hauptsitz Karlsruhe

Forschungsschwerpunkt
Applied Artificial Intelligence

Das Hauptaugenmerk des FZI in diesem Forschungsschwerpunkt liegt auf der praxisnahen Erforschung der Schlüsseltechnologie Künstliche Intelligenz (KI). Innovative KI-Lösungen werden entwickelt und für unserer Partner und Kunden in Anwendungsbereiche wie Mobilität, Robotik, Gesundheitstechnik, Logistik, Produktion sowie Ver- und Entsorgung transferiert.

Förderhinweis:
Das Projekt SIQAS wird vom Bundesministerium für Wirtschaft und Energie gefördert.

Projektpartner:

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