Special 3-2: Interaktion mit Maschinen durch tragbare Sensorsysteme verbessern (Teil 1)

TUCscicast – Der Wissenschafts-Podcast der TU Chemnitz

Inhalt bereitgestellt von Technische Universität Chemnitz. Alle Podcast-Inhalte, einschließlich Episoden, Grafiken und Podcast-Beschreibungen, werden direkt von Technische Universität Chemnitz oder seinem Podcast-Plattformpartner hochgeladen und bereitgestellt. Wenn Sie glauben, dass jemand Ihr urheberrechtlich geschütztes Werk ohne Ihre Erlaubnis nutzt, können Sie dem hier beschriebenen Verfahren folgen https://de.player.fm/legal.

12M ago

MP3•Episode-Home

Fetch error

Hmmm there seems to be a problem fetching this series right now. Last successful fetch was on February 26, 2024 23:51 (2M ago)

What now? This series will be checked again in the next day. If you believe it should be working, please verify the publisher's feed link below is valid and includes actual episode links. You can contact support to request the feed be immediately fetched.

Am Körper getragene Sensornetzwerke kennen die meisten von uns in Form von (smarten) Uhren oder Armbändern. Dazu gehören Fitnesstracker, die unsere Bewegungen aufzeichnen, das tägliche Erklimmen von Treppenstufen, den Feierabendlauf und den Schlaf registrieren – oder eben deren Ausbleiben. Prof. Dr. Olfa Kanoun, Inhaberin der Professur Mess- und Sensortechnik an der Technischen Universität Chemnitz (TUC), und Prof. Dr. Stephan Odenwald, Inhaber der Professur Sportgerätetechnik der TUC, geben in der aktuellen Folge des Podcast-Specials „Mensch-Maschine-Miteinander“ einen Einblick in ihre langjährige Forschungskooperation. Dabei wird deutlich: Fortschrittliche Sensoren entstehen bestenfalls interdisziplinär. Denn die Entwicklung beginnt bei Materialien, die angenehm zu tragen und unauffällig sind, und erstreckt sich über die entsprechende Softwareentwicklung bis hin zu Studiendesigns zum Test neuartiger Sensoren.

79 Episoden

#Bildung #Technische Universität Chemnitz #Wissenschaft