Sağlam ve güvenilir yapay zeka (YZ) sistemlerinin geliştirilmesinde insanları anlama, karmaşık gerçek dünya ortamlarına uyum sağlama ve karmaşık sosyal ortamlarda uygun şekilde etkileşimde bulunma gibi temel zorluklar bulunmaktadır. Bu noktada genel vizyon insan yeteneklerini geliştiren, bununla birlikte insanın özgürlüğünü ve bireyselliğini gözeterek bireyleri ve toplumu bir bütün olarak güçlendiren AI sistemlerini kolaylaştırmaktır. Bu tür sistemlerin geliştirilmesi için sadece geleneksel AI sistemlerin yerine insan-bilgisayar etkileşimi, bilişsel bilim, sosyal bilimler, karmaşık sistemler gibi çeşitli alanların ara yüzlerinde atılımlar gerekmektedir. HumanE-AI-Net projesi tüm bu alanlarda ve aralarındaki  ara yüzlerde uzmanlığı bulunan bir topluluğu bir araya getirmektedir.
Proje vizyonu, etik değerleri ve güven (Sorumlu YZ) üzerine kuruludur. Bunlar, ağa bağlı YZ sistemleri, çevre ve insanlar arasındaki karmaşık dinamik etkileşimlerle ilgili sorunlar da dahil olmak üzere, YZ'nin toplum üzerindeki etkisiyle yakından iç içe geçmiştir. Dolayısıyla proje içeriğinde temel YZ konuları ile ilgili olarak, bilgi ve teknolojideki temel boşluklar, yakından ilişkili üç alanda ele alınmaktadır:
•    Öğrenmek, akıl yürütmek ve planlamak
•    Dinamik gerçek dünya ortamlarının ve sosyal ortamların multimodal algısı
•    Karma insan-yapay zeka ortamlarında insan dostu işbirliği ve birlikte yaratma.

Projede, yukarıda belirtilen alanlar gözetilerek iyi tanımlanmış bir araştırma problemi üzerinde çalışmak üzere farklı kurumlardan araştırmacıların işbirliği çerçevesinde mikro-projeler geliştirmesi beklenmektedir. Bu kapsamda TÜBİTAK BİLGEM ve DFKI (Deutsches Forschungszentrum für Künstliche Intelligenz) ortaklaşa bir mikro-proje yapacaktır.

EEG Tabanlı Beyin Bilgisayar Ara Yüzü Uygulamaları


Beyin bilgisayar ara yüzleri (BBA) temel olarak EEG sinyali kullanılarak beynin elektriksel aktivitesinin dış dünyadaki cihazlara aktarılan komutlara dönüştürülmesine dayanır. BBA sistemleri günümüzde protez ve yardımcı cihaz kontrolü ile duygudurum ve bilişsel iş yükü ölçümlerinde uygulama alanı bulmaktadır. Mikro proje kapsamında ağırlık kaldırma sırasında beyinden alınan EEG işaretindeki nöral aktivite incelenecektir.


Ağırlık kaldırma sırasında beyin aktivitesini göz önünde bulundurarak nöral ilişkilerin mekanizmasını anlamak, endüstriyel fabrika ortamlarında güvenliği sağlamak için önemlidir. Bununla beraber, bireyler arasındaki fizyolojik ve nörolojik farklılıklar nedeniyle aynı göreve farklı tepkiler gözlemlenebilir. Bu projede ağırlık kaldırılırken EEG'deki değişim örüntüsü araştırılacak ve ağırlık kaldırma sırasında EEG verilerinde farklılık yaratan özellikler analiz edilecektir.
Ağırlık kaldırma ve kaldırmama durumları arasında sınıflandırma, yapay zeka tabanlı makine öğrenimi yöntemleri kullanılarak gerçekleştirilecektir. Projenin çıktıları endüstriyel dış iskelet (exoskeleton) uygulamalarının yanı sıra inme hastalarının fiziksel rehabilitasyonunda da kullanılabilir.