Anwendertreffen im Zentrum für Luftverkehr der ZHAW

Details der Veranstaltung

Wir freuen uns, zusammen mit dem Zentrum für Aviatik der ZHAW ein Eye Tracking-Anwendertreffen für die Trainings- und Leistungsforschung in der Luftfahrt zu veranstalten. Im Rahmen dieser Veranstaltung haben wir drei Referenten eingeladen, die über ihre Aufmerksamkeitsforschung mit Eye Tracking sprechen. Sie werden auch die Möglichkeit haben, die Eye Tracking Experten zu befragen und praktische Anleitungen zu erhalten, um das Beste aus unserer Software und Hardware herauszuholen.

Die Gespräche

Blickanalyse von Fluglotsen mit AI-basierter Konflikterkennung

Celina Vetter, Wissenschaftliche Mitarbeiterin, ZHAW Zentrum für Luftverkehr

Beschreibung: Da der Luftverkehr zunimmt und immer komplexer wird, benötigen die Fluglotsen (ATCOs) mehr technische Unterstützung. Die zunehmende Automatisierung zur Verringerung der Arbeitsbelastung der Fluglotsen ist eine einfache Lösung, aber wie kann sichergestellt werden, dass die Fluglotsen ein gutes Situationsbewusstsein (SA) behalten? ATCOs auf dem Laufenden zu halten und ihre Fähigkeiten auf dem neuesten Stand zu halten, ist entscheidend für die Sicherheit und Widerstandsfähigkeit, insbesondere wenn die Automatisierung nachlässt und ein sofortiges menschliches Eingreifen erforderlich ist. Als Eckpfeiler für die Abstimmung von menschlichem Personal und Automatisierung wurde ein KI-basiertes SA-System für Flugverkehrskontrollaufgaben auf der Strecke entwickelt und in zwei Experimenten mit menschlichen In-the-Loop-Simulationen auf Zuverlässigkeit und Vergleichbarkeit mit menschlicher SA geprüft. Wir untersuchen auf Eye Tracking (ET) basierende Parameter für die SA von Fluglotsen als zukünftiges Mittel zur gemeinsamen Nutzung von SA mit einer Maschine, um diese über die visuelle Aufmerksamkeit eines Fluglotsen, seinen Fokus und mögliche Lücken in Bezug auf relevante Aspekte der SA zu informieren. Wir untersuchen auch den Nutzen des SA-Systems bei der Bereitstellung von Inputs für die SA der Fluglotsen und untersuchen die Erfahrungen der Fluglotsen bei ihrer ersten Zusammenarbeit mit einem KI-basierten SA-System. Die Ergebnisse zeigen, dass es schwierig ist, die SA der ATCOs objektiv auf der Grundlage von ET-Daten zu messen. Die vom KI-basierten SA-System bereitgestellten Inputs unterstützten die leistungsbasierte SA der ATCOs. Die Antworten der Teilnehmer auf die Umfrage zeigten, dass ATCOs im Allgemeinen offen und positiv gegenüber KI-basierten Unterstützungswerkzeugen sind. Zukünftige Forschung muss sich damit befassen, wie die SA und die Leistung von Fluglotsen mit KI-basierten Systemen effektiv unterstützt werden können, wenn das Verkehrsaufkommen weiter zunimmt und die Aufgabenbelastung für Menschen allein zu hoch ist.

Der Einfluss der zunehmenden Automatisierung auf Arbeitsbelastung und Blickverteilung. Die mentale Arbeitsbelastung von Fluglotsen im Verhältnis zu ihren Augen.

Dr. Maik Friedrich, PhD, Forscher, Institut für Flugführung, Deutsches Zentrum für Luft- und Raumfahrt

Beschreibung : Fluglotsen arbeiten in Towern und Radarzentren, um den Flugverkehr sicher und effizient zu gestalten. Ihre Leistung hängt von mehreren Faktoren ab, z.B. Verkehrsaufkommen, Konfliktsituationen, Hilfsmittel, Situationsbewusstsein und mentale Arbeitsbelastung. In Anbetracht des prognostizierten Anstiegs der Verkehrsnachfrage und seines Einflusses auf diesen Faktor könnte die zunehmende Automatisierung des ATCO-Arbeitsplatzes eine sinnvolle Lösung sein. Um den Einfluss der Automatisierung in einem derart komplexen Umfeld zu ermitteln, muss eine Reihe von Metriken und Messungen berücksichtigt werden. Instantaneous Self-Assessment (Brennen & Jordan, 1992) ist ein Fragebogen zur Messung der subjektiven mentalen Arbeitsbelastung während der Arbeit. Eye Tracking Metriken können physiologische Effekte wie erhöhte mentale Arbeitsbelastung anzeigen. In dieser Arbeit kombinieren wir verschiedene Metriken, um zu ermitteln, ob die Leistung eines ATCO an einem Arbeitsplatz mit mehr Automatisierung im Vergleich zum derzeitigen System steigt. Sechs aktive Fluglotsen nahmen an 21 Simulationen in einem Human-in-the-Loop-Experiment teil. Die Bedingungen umfassten zwei Arbeitsplatzdesigns in Szenarien mit hohem und niedrigem Verkehrsaufkommen. Unter Berücksichtigung anderer Messgrößen für die psychische Arbeitsbelastung zeigte eine stärkere Automatisierung bei einigen Indikatoren bessere Ergebnisse. Die Indikatoren wurden jedoch durch den Grad der mentalen Arbeitsbelastung und die experimentellen Beschränkungen eingeschränkt. Dies deutet darauf hin, dass eine Fluglotsin mit erhöhter Automatisierung mindestens genauso sicher arbeitet wie zwei Fluglotsen in einer simulierten Umgebung.

Eye Tracking gestützte Emotionserkennung

Yiwei Wang, Doktorand, ETH Zürich

Beschreibung: Emotionen spielen eine wichtige Rolle in den täglichen Erfahrungen der Menschen, insbesondere auf Reisen. Die Erkennung der Emotionen von Reisenden kann diesen bei der Selbstreflexion über ihren mentalen Zustand helfen. In der bisherigen Forschung wurde die Erkennung von Emotionen anhand physiologischer Signale und Augenbewegungen untersucht. Es ist jedoch noch unklar, ob sich diese Methoden auf die Erkennung von Emotionen auf Reisen anwenden lassen. Darüber hinaus hat sich gezeigt, dass die Pupillengröße ein wichtiger Indikator für den Grad der emotionalen Erregung ist, aber auch von anderen Faktoren wie der Helligkeit und der kognitiven Belastung beeinflusst wird. Bei der Verwendung von Daten zur Pupillengröße ist es eine Herausforderung, die verschiedenen Einflussfaktoren zu trennen, insbesondere bei Eye Tracking-Studien in der freien Natur, wie z. B. der Erkennung von Emotionen bei Reisenden, wo die Umgebungshelligkeit die Pupillengröße stark beeinflusst. In der Präsentation werden Forschungsergebnisse über die Verwendung von Eye Tacking zur Erkennung von Emotionen vorgestellt.