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AAL4All

Erweiterung einer bestehenden Smart-Home Lösung, um älteren Personen ein längeres Leben in der eigene Wohnung zu ermöglichen. Das System wird erweitert, um Aktivitäten des täglichen Lebens zu erkennen. Bei Abweichungen wird eine angehörige Person benachrichtig

Kurzinformation

Departement:

Technik & Architektur

Status:

Abgeschlossen

Zeitraum:

01.01.2022 - 31.08.2024

In der Übersicht

Die Lösung wird auf kommerziell erhältlichen Smart-Home-Geräten basieren, die auf einer neuen Plattform zusammengefasst werden um den Nutzen zu erweitern.

Das neue System lernt mit Künstlicher Intelligenz und Machine Learning den Tagesablauf der älteren Person kennen. Wenn die Aktivitäten des täglichen Lebens plötzlich stark vom üblichen Muster abweichen, kann eine angehörige Person informiert werden, so dass diese nachfragen kann, ob Hilfe benötigt wird. Durch den Einsatz von KI wird die Anzahl falscher Meldungen gegenüber nicht-lernenden Systemen stark reduziert.

Das modular aufgebaute System wird mit handelsüblichen Smartphones oder Tablets bedient.

Durch dieses System wird erreicht, dass angehörige ihre Liebsten mit weniger Aufwand und länger ohne professionelle Unterstützung betreuen können. Dies führt zu einer Reduktion der Kosten.

Zudem reduziert das System die Sorge um das Wohlergehen der älteren Person, sowohl bei den Angehörigen als auch bei der Person selbst.

Das System bietet auch Unterstützung für professionelle Pflegeorganisationen.

http://www.aal4all.com/

Schema, © iHomeLab
Projektbild, © Adobe
Projektbild, © Adobe
Schema, © iHomeLab
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Fakten

Projektart

Forschung

Beteiligte interne Organisationen
  • Technik & Architektur
  • Institut für Elektrotechnik IET
  • iHomeLab
Externe Projektpartner
  • Exthex GmbH
  • ANA ASLAN INTERNATIONAL Foundation
  • Bonacasa
  • Anyware Solutions ApS
  • Cáritas Dioccoimbresana de Coimbra
  • Blæksprutten ApS
Finanzierung
  • andere
  • Forschungsfinanzierung allgemein
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Links

  • Alle Forschungsprojekte des iHomeLab im Bereich Active and Assisted Living

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Beteiligte Personen intern

Projektleiter/in
  • Martin Biallas
Projektmitarbeiter/in
  • Dmitriy An
  • Aliaksei Andrushevich
  • Lukas Juchli
  • Silvio Paganucci
  • Andrew Paice
  • Gil Sharvit
  • Stefan Winterberger

Publikationen

  • Präsentation (Tagungsbeitrag/Referat/Vortrag) (1)

    • Biallas, Martin (10.10.2023). Projektvorstellung AAL4All: Eine Sensor-Applikation im Kontext vom demographischen Wandel. Fachtagung "Sensorik im Wandel", Erfurt - Deutschland.

Kurzinformation

Departement:

Technik & Architektur

Status:

Abgeschlossen

Zeitraum:

01.01.2022 - 31.08.2024

Projektleitung

Dr. Martin Biallas

Dozent

+41 41 349 35 30

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