Center HICUP Lab
natisniLaboratorij za interakcijo človek-računalnik na Univerzi na Primorskem
Spletna stran: https://hicup.famnit.upr.si/
Vizija
Naša sposobnost obdelave, zbiranja, ustvarjanja in posredovanja digitalnih podatkov se je v zadnjem času močno povečala. Ta novi digitalni svet informacij in znanja postaja nov medij človeške evolucije, kjer se lahko naše fizične, intelektualne in družbene sposobnosti razvijajo z novo hitrostjo.
Vendar pa ko poskušamo povečati svoje človeške sposobnosti z uporabo tega digitalnega bogastva informacij in znanja, se soočimo z uporabniškim vmesnikom, ki predstavlja tisto ozko grlo med nami ljudmi in tem digitalnim virom. Sposobnost avtonomnih sistemov (avtonomnih agentov) za uporabo teh novih digitalnih virov napredujejo hitreje kot uporabniški vmesniki, ki jih ljudje uporabljamo za dostopanje do tega digitalnega sveta. Da bi omogočili digitalno povečanje človeških sposobnosti v največji možni meri, moramo odpreti to ozko grlo med nami, ljudmi in računalniki ter digitalni svet narediti primeren za človeka.
V laboratoriju HICUP Lab to poskušamo doseči z raziskovanjem novih konceptov interakcij človek-računalnik, razvijanjem novih metod zaznavanja želja uporabnika in iskanjem novih načinov za izboljšanje personaliziranih storitev z uporabo psiholoških modelov v personalizacijskih algoritmih. Za dosego teh ciljev uporabljamo tehnike, kot so: rudarjenje podatkov, strojno učenje, računalniški vid, napredna računalniška grafika ter zaznavanje namere uporabnika in kognitivnih procesov.
Infrastruktura
V sklopu centra delujejo trije laboratoriji: Laboratorij za potopitveno analitiko, Laboratorij za preučevanje kognitivnih, zaznavnih in vedenjskih procesov in Oblikovalski studio.
Laboratorij za potopitveno analitiko
Potopitvena okolja so tehnologije, ki nas obdajajo in nam omogočajo hkratno interakcijo s fizičnimi in digitalnimi elementi in informacijami. Potopitvena okolja vključujejo dopolnjena, mešana in virtualna okolja. Tudi okolja domov v katerih prebivamo, bodo podvržena tej tehnološki revoluciji. Pri tem projektu nas zanimajo načini mešanja fizičnega domačega okolja s potopitvenimi okolji in kako lahko ljudem na ta način oljašamo življenja v prihodnosti. Domača potopitvena okolja omogočajo uporabniku robusten vmesnik v udobnem domačem okolju in predstavljajo prihodnost naših življenj. Eden od tipov digitalnih informacij s katerimi bomo upravljali v prihodnosti, so podatki pametnih materialov, ki bodo gradili naše prihodnje domove. Potopitvene tehnologije omogočajo integracijo podatkov v življenska okolja in omogočajo raziskovanje interakcije ljudi s temi okolji in njihovo medsebojno sodelovanje, kar predstavlja pomemben del Innorenew projekta. Poleg podatkov, ki jih ustvarjajo pametni materiali, obstajajo tudi druge možne digitalne informacije, ki lahko povečajo fizične površine naših domov.
Člani centra HICUP Lab
|
|
|
izr. prof. dr. Matjaž Kljun Pozicija: Vodja Področje: human-computer interaction, personal information management, augmented reality, virtual reality, ubiquitous computing |
doc. dr. Klen Čopič Pucihar Pozicija: So-vodja Področje: human-computer interaction, personal information management, augmented reality, virtual reality, ubiquitous computing |
izr. Prof. dr. Marko Tkalčič Pozicija: So-vodja Področje: psychology-driven personalization, recommender systems, user modeling |
|
|
doc. dr. Vida Groznik Raziskovalka in docent Področje: Artificial Intelligence, Medical Informatics |
Raziskovalec in asistent dr. Domen Šoberl Področje: Artificial Intelligence, Machine Learning |
|
|
|
Maheshya Weerasinghe Doktorska študentka Področje: Human-computer Interaction, E-learning, Augmented & Virtual Reality |
Cuauhtli Campos Doktorski študent Področje: Human-Computer Interaction, Game Thinking, Interaction Design |
Nuwan T Attygalle Doktorski študent Področje: Human-computer Interaction, Machine Learning |
|
|
|
Jordan Aiko Deja Doktorski študent Področje: Human-computer Interaction, Computational Interaction, Music Learning |
Elham Motamedi Doktorska študentka Področje: Complex Networks, Machine learning, Recommender systems |