Informaatio- ja tietoliikennetekniikan laitos

Ambient Intelligence

Ambient Intelligence -tutkimusryhmä tutkii tehokkaita algoritmeja, jotka mahdollistavat vuorovaikutuksen älykkäiden tilojen kanssa, mukaan lukien henkilökohtainen ja ympäristön kartoitus, käyttökelpoinen turvallisuus, optimointi ja koneoppimismenetelmät.

Ryhmä kehittää algoritmeja laajalle mobiileille järjestelmille, erityisesti Activity recognition ja usable security suhteen. Algoritmit analysoidaan ja optimoidaan mobiiliympäristössä ympäristössä asetettujen rajoitusten suhteen, ja niiden suorituskyky varmistetaan empiirisesti tiukkoissa kokeellisissa tutkimuksissa. Tuloksia esitellään säännöllisesti instrumentointien avulla mobiililaitteista prototyyppi anturilaitteisiin.
Ambient Intelligence

Sahar Golipoor

Visiting Doctoral Researcher

Uusimmat julkaisut

Radial pulse rate estimation from brightness-mode ultrasound imaging

Nima Bahmani, Titus Kärkkäinen, Janne Kantola, Oula Aarela, Otso Häkkänen, Venla Turakainen, Viktor Nässi, Tuukka Panula, Ivan Vujaklija, Stephan Sigg, Craig S. Carlson 2025 Current Directions in Biomedical Engineering

Dynamic UAV Deployment in Multi-UAV Wireless Networks: A Multi-Modal Feature-Based Deep Reinforcement Learning Approach

Yu Bai, Boxuan Xie, Ying Liu, Zheng Chang, Riku Jäntti 2025 IEEE Internet of Things Journal

On the Challenge of Generating Multivariate Time Series Data from Distributed Sensors in IoT-enabled Scenarios

Julián Jerónimo Bañuelos, Jose Costa-Requena, Jiayuan He, Flora D. Salim, Stephan Sigg 2025 IoT 2024 - Proceedings of the 14th International Conference on the Internet of Things

Generating data of an absent sensor from correlated sources

Quang Ngo, Julian Jeronimo Banuelos, Stephan Sigg 2025

Transient Authentication from First-Person-View Video

Le Ngu Nguyen, Rainhard Dieter Findling, Maija Poikela, Si Zuo, Stephan Sigg 2025 Proceedings of the ACM on Interactive, Mobile, Wearable and Ubiquitous Technologies

Generating Multivariate Synthetic Time Series Data for Absent Sensors from Correlated Sources

Julián Jerónimo Bañuelos, Stephan Sigg, Jiayuan He, Flora Salim, Jose Costa-Requena 2024 NetAISys 2024 - Proceedings of the 2024 2nd International Workshop on Networked AI Systems

Towards Green Edge Intelligence

Sami Ben Cheikh, Stephan Sigg 2024 IoT 2023 - Proceedings of the 13th International Conference on the Internet of Things

Awareness in Robotics: An Early Perspective from the Viewpoint of the EIC Pathfinder Challenge “Awareness Inside”

Cosimo Della Santina, Carlos Hernandez Corbato, Burak Sisman, Luis A. Leiva, Ioannis Arapakis, Michalis Vakalellis, Jean Vanderdonckt, Luis Fernando D’Haro, Guido Manzi, Cristina Becchio, Aïda Elamrani, Mohsen Alirezaei, Ginevra Castellano, Dimos V. Dimarogonas, Arabinda Ghosh, Sofie Haesaert, Sadegh Soudjani, Sybert Stroeve, Paul Verschure, Davide Bacciu, Ophelia Deroy, Bahador Bahrami, Claudio Gallicchio, Sabine Hauert, Ricardo Sanz, Pablo Lanillos, Giovanni Iacca, Stephan Sigg, Manel Gasulla, Luc Steels, Carles Sierra 2024 European Robotics Forum 2024 - 15th ERF

Environment and Person-independent Gesture Recognition with Non-static RFID Tags Leveraging Adaptive Signal Segmentation

Sahar Golipoor, Stephan Sigg 2024 2024 IEEE 29th International Conference on Emerging Technologies and Factory Automation, ETFA 2024

RFID-based Human Activity Recognition Using Multimodal Convolutional Neural Networks

Sahar Golipoor, Stephan Sigg 2024 2024 IEEE 29th International Conference on Emerging Technologies and Factory Automation, ETFA 2024
Lisää tietoa tutkimuksestamme löytyy Aallon tutkimusportaalista.
Tutkimusportaali
  • Päivitetty:
  • Julkaistu:
Jaa
URL kopioitu