CyberGuard: Personalisierte Echtzeit-Vorhersage und Eindämmung von Cyber-Krankheit durch objektive Körpersignale

• Antragsteller: Dr.-Ing. Colin Groth
• Fachliche Zuordnung: Bild- und Sprachverarbeitung, Computergraphik und Visualisierung, Human Computer Interaction, Ubiquitous und Wearable Computing
• Förderung: Förderung seit 2025
• Projektkennung: Deutsche Forschungsgemeinschaft (DFG) - Projektnummer 557564533

Das Projekt zielt darauf ab, Erfahrungen in der virtuellen Realität (VR) angenehmer zu machen, indem die Cyberkrankheit, die der durch VR verursachten Reisekrankheit ähnelt, vorhergesagt und eingedämmt wird. Das Projekt konzentriert sich auf zwei Schwerpunkte: Die Vorhersage, wann Cyberkrankheit auftreten wird, und die schnelle Reaktion, um eine Verschlimmerung des Effekts zu verhindern. Im Rahmen des Projekts werden Eye-Tracking-Technologien und Algorithmen des maschinellen Lernens eingesetzt, um Cyberkrankheit in Echtzeit vorherzusagen. Dazu werden die Augenbewegungen der Nutzer und andere physiologische Signale überwacht, um frühe Anzeichen von Unbehagen zu erkennen. Durch die Analyse dieser Daten mit fortschrittlichen neuronalen Netzen kann das System kritische Situationen vorhersagen, bevor die Nutzerinnen und Nutzer ernsthafte Symptome entwickeln. Wenn das System vorhersagt, dass ein Benutzer möglicherweise unter Cyberkrankheit leidet, soll der visuelle Inhalt angepasst werden, um die Beschwerden zu lindern. Dies kann ermöglicht werden, indem die visuelle Ausgabe verändert wird oder Pausen empfohlen werden. Die Reaktionen des Systems sind dabei genau wie die Erkennung personalisiert, d. h. sie berücksichtigen die individuellen physiologischen Reaktionen jedes Nutzers und passen das VR-Erlebnis entsprechend an.

• DFG-Verfahren: WBP Stipendium
• Internationaler Bezug: USA
• Gastgeber: Qi Sun, Ph.D.