Embodied GenAI

KI bekommt einen Körper

Generative KI bekommt einen Körper: Eingebettet in physische Träger wie Roboter, Drohnen oder andere Systeme sowie in digitale Verkörperungen wie Avatare entsteht eine neue Klasse von Systemen – verkörperte generative KI. Diese Systeme nehmen ihre Umgebung wahr, kommunizieren natürlich mit Menschen und handeln – physisch oder digital – in ihrer jeweiligen Umgebung.

Unser Forschungsschwerpunkt untersucht, wie solche Systeme konzipiert, charakterisiert und für konkrete Anwendungsdomänen gestaltet werden können – als ganzheitliche Informationssysteme, nicht nur als technische Artefakte.

Embodied GenAI

Zusammenarbeit

Multimodale Mensch-Embodied AI Interaktion

Gestaltung und Evaluation von Interaktionsmechanismen (Sprache, Gestik, Blick) zwischen Menschen und verkörperten KI-Systemen.

Dabei spielt der Uncanny-Valley-Effekt eine zentrale Rolle, da ein zu menschenähnliches Erscheinungsbild bei gleichzeitig subtilen Abweichungen Irritationen und Ablehnung hervorrufen kann.
Vertrauen ist ein entscheidender Faktor für die Akzeptanz und effektive Nutzung verkörperter KI-Systeme und wird maßgeblich durch Transparenz, Vorhersagbarkeit und Kontrollmöglichkeiten beeinflusst.
Schwarmintelligenz eröffnet neue Potenziale durch die koordinierte Zusammenarbeit mehrerer KI-Instanzen, insbesondere in Kombination mit Human-in-the-Loop-Systemen, in denen menschliche Eingriffe gezielt integriert werden.

Gestaltungswissen zu Physical AI

Physische Verkörperung

Wir haben zunächst eine Taxonomie zur Klassifizierung physisch verkörperter generativer KI-Systeme entworfen. Nun untersuchen wir darauf aufbauend Anforderungen und Gestaltungsoptionen in verschiedenen Domänen. Dabei arbeiten wir aktuell daran, Designprinzipien für verkörperte Systeme zu erarbeiten. Für uns interessante Domänen sind unteranderem:

Katastrophenschutz
Blindenassistenz
Service-Robotik
Haushaltsunterstützung

Gestaltungswissen zu Avataren

Digitale Verkörperung

Wir untersuchen Anforderungen und Gestaltungsoptionen für digital verkörperte KI in verschiedenen Domänen.

In der medizinischen Ausbildung (Anamnese- und Kommunikationstraining) haben wir einen KI-basierten Prototypen entwickelt, der über 500 realistische Patientenszenarien als digital verkörperte generative KI bereitstellt. Der virtuelle Patient kombiniert eine multimodale Repräsentation (u. a. visuell, Stimme, Bildgebung), konfigurierbare Eigenschaften (z. B. Geschlecht, Alter, Persönlichkeit) und differenzierte klinische Profile mit variierenden Symptomen, ergänzt durch realistische Dialoge und integriertes Feedback.

Die gewonnenen Erkenntnisse übertragen wir auf weitere Domänen, u. a.:

Simulation und Training in sicherheitskritischen Kontexten (z. B. Fluglotsentraining aus Tower- und Pilotperspektive sowie Funktraining)
Interaktive Avatare in Service- und Supportkontexten
Lern- und Bildungsszenarien mit Fokus auf Kommunikation und Entscheidungsfindung

Ziel: Gestaltungswissen für verkörperte generative KI in verschiedenen Anwendungsdomänen – durch Taxonomieentwicklung, empirische Forschung und prototypische Systementwicklung.

Roboterhund

Für die empirische Forschung steht am Lehrstuhl ein Unitree Go2 Edu Roboterhund zur Verfügung – eine Plattform für Prototyping, Experimente und die Evaluation verkörperter KI-Systeme in realen Szenarien.

Humanoider Roboter

Für die empirische Forschung steht ebenfalls ein Unitree R1 Edu humanoider Roboter zur Verfügung – gefördert durch das Projekt Embodied Intelligence.

More Information

Drohnen

Zur Überwachung und Überbrückung von Luftraum werden ebenfalls Drohnen eingesetzt.

Virtueller Patient

Für den Einsatz in der medizinischen Ausbildung entwickelten wir einen KI-Prototypen mit über 500 virtuellen Patienten und integriertem Feedback.

Ausgewählte Publikationen

Ausgewählte Abschlussarbeiten

Eine Klassifizierung digital verkörperter generativer KI: Entwicklung einer Taxonomie (Original Title: A Classification of Digitally Embodied Generative AI: Development of a Taxonomy )
Bachelor Thesis Business Information Systems, Tutor: Jan Laufer, M. Sc.
Entwicklung von Gestaltungsprinzipien für verkörperte generative KI im polizeilichen Kontext (Original Title: Development of Design Principles for Embodied Generative AI in a Police Context)
Bachelor Thesis Business Information Systems, 2026, Tutor: Jan Laufer, M. Sc.
Entwicklung von Gestaltungsprinzipien für verkörperte generative KI im Kontext des Brandschutzes (Original Title: Development of Design Principles for Embodied Generative AI in the Context of Fire Safety)
Bachelor Thesis Business Information Systems, 2026, Tutor: Jan Laufer, M. Sc.
Identifizierung und Analyse von Akzeptanzfaktoren für verkörperte Generative KI: Eine quantitative Untersuchung (Original Title: Identifying and Analysing Acceptance Factors for Embodied Generative AI: A Quantitative Study)
Bachelor Thesis Business Information Systems, 2026, Tutor: Jan Laufer, M. Sc.
Entwicklung von Gestaltungsprinzipien für verkörperte generative KI im Kontext der industriellen Fertigung (Original Title: Development of Design Principles for Embodied Generative AI in Manufacturing Processes )
Bachelor Thesis Business Information Systems, 2025, Tutor: Jan Laufer, M. Sc.
Entwicklung von Gestaltungsprinzipien für verkörperte generative KI zur Unterstützung therapeutischer Interventionen bei Kindern (Original Title: Development of Design Principles for Embodied Generative AI to Support Therapeutic Interventions in Children)
Bachelor Thesis Business Information Systems, 2025, Tutor: Jan Laufer, M. Sc.
Entwicklung von Gestaltungsprinzipien für verkörperte generative KI im Kontext der Gebäudesicherheit (Original Title: Development of Design Principles for Embodied Generative AI in Building Security)
Bachelor Thesis Business Information Systems, 2025, Tutor: Jan Laufer, M. Sc.