Forschungsprojekte
ACOMODIA – Adaptive Multi-Models für Smart Glasses in Industrie und Medizin
ACOMODIA – Adaptive Multi-Models für Smart Glasses in Industrie und Medizin
Wie kann digitale Information genau dort bereitgestellt werden, wo sie gebraucht wird – ohne dass Nutzer umständlich danach suchen müssen? Das Projekt ACOMODIA verfolgt das Ziel, intelligente Assistenzsysteme auf Basis von Smart Glasses zu entwickeln, die Informationen automatisch, situationsgerecht und in Echtzeit anzeigen. Ob bei der Wartung technischer Anlagen oder bei der Visite im Krankenhaus – kontextsensitive Datenbereitstellung kann den Arbeitsalltag entscheidend verbessern.
Der Lehrstuhl für Softwaretechnologie (SWT) der TU Dresden bringt in ACOMODIA seine Expertise im Bereich adaptiver Softwaresysteme ein. Im Fokus steht die Entwicklung einer flexiblen Softwarearchitektur, die kontextuelle Informationen wie Standort, Bewegung oder Nutzerverhalten erkennt und daraus die jeweils relevanten Inhalte auswählt. Dabei kommen Methoden des maschinellen Lernens und der modellgetriebenen Softwareentwicklung zum Einsatz.
Ein besonderer Schwerpunkt liegt auf der Synchronisation digitaler Zwillinge: Die reale Welt und ihre digitale Repräsentation sollen durch ein Multi-Modell-Framework miteinander verknüpft werden. So entsteht ein System, das sich dynamisch an verändernde Situationen anpasst und Nutzer intelligent unterstützt – ohne manuelle Eingaben. Zusätzlich erforscht der Lehrstuhl Algorithmen zur intelligenten Datenpriorisierung, damit Nutzer jederzeit die wichtigsten Informationen im Blick behalten.
ACOMODIA wird in enger Zusammenarbeit mit Industrie- und Klinikpartnern durchgeführt. Dadurch fließen reale Anforderungen direkt in die Entwicklung ein. Für den Lehrstuhl SWT bietet das Projekt eine ideale Möglichkeit, aktuelle Forschung zu kontextadaptiven Systemen in einer praxisnahen und gesellschaftlich relevanten Anwendung weiterzuentwickeln.
Diese Maßnahme
- Gefördert von: 100722260
- Kontaktperson: Karsten Wendt
- Projektlaufzeit: 07/2025 bis 12/2027