Messung der kognitiven Belastung in Echtzeit

Wie Tobii und SOMAREALITY die Zukunft des Eye Tracking gestalten

In Umgebungen, in denen viel auf dem Spiel steht, ist die kognitive Überlastung nicht nur eine Herausforderung, sondern ein Risiko. Bisher war es schwierig, festzustellen, ob jemand geistig überlastet ist, und es waren aufdringliche Geräte wie EEG erforderlich. Doch dank der Fortschritte beim
Eye Tracking und kognitiven Algorithmen ist es jetzt möglich, die mentale Arbeitsbelastung nicht-invasiv und in Echtzeit zu überwachen.

Wenn geistige Anstrengung zu einer Frage der Sicherheit wird

Stellen Sie sich einen Chirurgen vor, der mitten in einer sechsstündigen Operation steckt. Jede Entscheidung zählt, aber die Müdigkeit schleicht sich langsam ein, schränkt die Konzentration ein und erhöht das Risiko von Fehlern. Oder einen Piloten, der nachts durch Turbulenzen navigiert, wo jede Sekunde Reaktionszeit den Unterschied zwischen Sicherheit und Katastrophe ausmacht.

Das Problem: Warum die Überlastung unbemerkt bleibt

Die geistige Anstrengung, die wir investieren, kognitive Belastung kann sich im Stillen aufbauen. Autofahrer werden schläfrig, Chirurgen verlieren die Konzentration, Piloten werden in Sekundenbruchteilen müde. Ohne klare Warnzeichen kann die Leistung sinken, bevor es jemand merkt.

Das Ergebnis? Verzögerte Reaktionen, mehr Fehler und höhere Risiken in genau den Bereichen, in denen Präzision am wichtigsten ist.

Die Lösung: Eye Tracking als kognitives Fenster

Unsere Augen erzählen die Geschichte unseres Gehirns. Veränderungen der Pupillengröße, Fixationsmuster und Sakkaden dienen als digitale Biomarker für die geistige Arbeitsbelastung. Größere Pupillen signalisieren oft eine erhöhte geistige Anstrengung. Längere Fixierungen zeigen eine tiefere Verarbeitung an. Schnelle Blickverschiebungen deuten auf Scannen unter Druck hin.

Dies ist der Ort, an dem der Pupillarlichtreflex (PLR) ins Spiel. Während unsere Pupillen automatisch auf Licht reagieren, reagieren sie auch auf kognitive Anstrengung. Tatsächlich können subtile Erweiterungen verraten, wenn das Gehirn einer Person mehr arbeitet als gewöhnlich.

Durch die kontinuierliche Messung dieser Signale bietet Eye Tracking ein nicht-invasives Echtzeit-Fenster zur mentalen Anstrengung. Es erkennt Überlastung, bevor sie zu einem Problem wird.

Warum Datenqualität wichtig ist: Der Vorteil von Tobii

Die Sache hat jedoch einen Haken: Nicht alle Eye Tracking-Daten sind gleich. Kleine Fehler bei der Blickverfolgung oder inkonsistente Pupillenmessungen können zu irreführenden Ergebnissen führen.

Hier kommt Tobii ins Spiel. Mit jahrzehntelanger Erfahrung als Marktführer für hochpräzise Eye Tracking Hardware stellt Tobii die Genauigkeit, Stabilität und Zuverlässigkeit der Daten in verschiedenen Umgebungen sicher - vom Forschungslabor bis hin zu realen Anwendungen.

Daten in Erkenntnisse verwandeln: Der einzigartige Ansatz von SOMAREALITY

Wenn Tobii die unmittelbare Klarheit des Sehens bietet, SOMAREALITY die Intelligenz, sie zu interpretieren.

SOMAREALITY hat fortschrittliche kognitive Algorithmen entwickelt, die die präzisen Eye Tracking-Signale von Tobii in Echtzeit-Indikatoren für Arbeitsbelastung, Aufmerksamkeit und Müdigkeit umwandeln. Was den Ansatz einzigartig macht, ist sein Echtzeit-Helligkeitsmodell, das es ihm ermöglicht, alle nicht-kognitiven Aktivitäten während der Laufzeit herauszufiltern, sowie sein wissenschaftlicher Fokus. Mit über 10 von Experten begutachteten Publikationen und Kunden wie Intuitive Surgical, Lufthansa und dem Österreichischen Bundesheer können sie ihre Kunden von der Implementierung bis zur Interpretation maßgeblich unterstützen.

• Pupillarer Lichtreflex (PLR) : Unterscheidet lichtbedingte Veränderungen von anstrengungsbedingten Dilatationen und gewährleistet eine zuverlässige Erkennung kognitiver Belastungen.

• Fixierungsverhalten : Längere Fixierungen deuten auf eine tiefere Verarbeitung hin, während kürzere Fixierungen auf ein Scannen oder eine Überlastung hinweisen können.

• Sakkadische Bewegungen : Augensprünge zwischen Fixationen verraten Suchstrategien und Stresslevel.

Anwendungsfälle aus der Praxis

Chirurgie und Gesundheitswesen

• Echtzeit-Feedback hilft den Chirurgen, sich auch bei langen Eingriffen zu konzentrieren.

• Algorithmen erkennen Überlastungen frühzeitig und verringern so die Gefahr von Fehlern.

• Die Trainingsprogramme passen sich dynamisch an den kognitiven Zustand des Lernenden an.

Luftfahrt & Flugsicherheit

• Überwacht die Arbeitsbelastung der Piloten in kritischen Phasen wie Start und Landung.

• Hilft Ausbildern, Momente hoher Belastung in Simulatoren zu erkennen.

• Verbessert sowohl die Sicherheit als auch die Effizienz der Ausbildung.

Automobil & Fahrerüberwachung

• Erkennt frühe Anzeichen von Schläfrigkeit oder Ablenkung.

• Wirkt als zusätzliche Sicherheitsebene und reduziert Unfälle.

• Bietet Echtzeit-Feedback sowohl für Verbraucher als auch für industrielle Anwendungen.

VR & Trainingsumgebungen

• Adaptive Simulationen, die den Schwierigkeitsgrad an die Arbeitsbelastung anpassen.

• Tiefere Einblicke in die Art und Weise, wie Menschen lernen, sich konzentrieren und Wissen behalten.

• Anwendungen in den Bereichen Verteidigung, medizinische Ausbildung und Arbeitskräfteentwicklung.

Akademische Validierung und Impulse aus der Industrie

Eye Tracking ist nicht nur Theorie. Sie wird bereits in der kognitiven Psychologie, der Mensch-Computer-Interaktion und den Neurowissenschaften validiert. Die Forschung zeigt starke Korrelationen zwischen Pupillenreaktionen und mentaler Arbeitsbelastung, während angewandte Studien ihre Auswirkungen auf Training, Sicherheit und Leistung belegen.

Die Partnerschaft zwischen Tobii und SOMAREALITY ist der nächste Schritt: Die Verbindung von akademischer Strenge mit praktischem, realem Einsatz.

Ein Blick in die Zukunft: Die Zukunft der kognitiven Überwachung

Eye Tracking in Verbindung mit der Überwachung der kognitiven Belastung wird die nächste Welle der Mensch-Maschine-Zusammenarbeit definieren, die bereits in Autos, die Müdigkeit des Fahrers erkennen, in adaptivem Training, das Überlastung verhindert, oder in Operationssälen, die vor menschlichen Fehlern schützen, zu beobachten ist.

Mit Tobii's unübertroffener Datenqualität und den bahnbrechenden Algorithmen von SOMAREALITY ist die Zukunft der zuverlässigen, kognitiven Echtzeit-Überwachung bereits da.

Veröffentlichungen

Stolte, M., Gollan, B., & Ansorge, U. (2020). Verfolgung von visuellen Suchanforderungen und Gedächtnisbelastung durch Pupillenerweiterung . Journal of Vision, 20(6), 21-21. Gollan, B. (2017).

Sensorbasierte Online-Bewertung der menschlichen Aufmerksamkeit . Eingereicht von Benedikt Gollan (Dissertation, Universität Linz). Gollan, B., Haslgrübler, M., & Ferscha, A. (2016, September).

Demonstrator zur Extraktion der kognitiven Belastung aus der Pupillenerweiterung für Aufmerksamkeitsmanagementdienste. In Proceedings of the 2016 ACM International Joint Conference on Pervasive and Ubiquitous Computing: Adjunct (pp. 1566-1571). Gollan, B., & Ferscha, A. (2016).

Modellierung der Pupillenerweiterung als Online-Eingabe für die Schätzung der kognitiven Belastung in nicht-laborgestützten aufmerksamkeitsgesteuerten Systemen . COGNITIVE. Gollan, B., Wally, B., & Ferscha, A. (2011).

Automatische Schätzung der menschlichen Aufmerksamkeit in einem interaktiven System auf der Grundlage einer Verhaltensanalyse . Proc. EPIA 2011. Jungwirth, F., Gollan, B., Breitenfellner, M., Elancheliyan, P., & Ferscha, A. (2019, September).

EyeControl: tragbare Unterstützung für industrielle Wartungsaufgaben . In Adjunct Proceedings of the 2019 ACM International Joint Conference on Pervasive and Ubiquitous Computing and Proceedings of the 2019 ACM International Symposium on Wearable Computers (S. 628-632). Haslgrübler, M., Gollan, B., & Ferscha, A. (2018).

Ein kognitiver Assistenzrahmen zur Unterstützung menschlicher Arbeitskräfte bei industriellen Aufgaben . IT Professional, 20(5), 48-56. Ferscha, A., Zia, K., & Gollan, B. (2012, September).

Kollektive Aufmerksamkeit durch öffentliche Darstellung . In 2012 IEEE Sixth International Conference on Self-Adaptive and SelfOrganizing Systems (S. 211-216). IEEE. Thomay, C., Gollan, B., Ferscha, A., & Spiess, M. (2019, November).

Abheben: Auf dem Weg zu einer wirklich kompetenzbasierten Flugpilotenausbildung . In 2019 17th International Conference on Emerging eLearning Technologies and Anwendungen (ICETA) (S. 764-769). IEEE. Thomay, C., Gollan, B., Haslgrubler, M., Ferscha, A., & Heftberger, J. (2018, November).

Die andere Art des maschinellen Lernens: Modellierung des Arbeiterzustands für optimales Training von Anfängern in komplexen industriellen Prozessen . In 2018 16th International Conference on Emerging eLearning Technologies and Anwendungen (ICETA) (S. 577-582). IEEE .