Dauer: 1–2 Jahre

Abstract

Feuerwehreinsätze erfordern eine schnelle Wahrnehmungs-Handlungs-Kopplung unter Bedingungen extremer Unsicherheit, eingeschränkter Sicht und hoher kognitiver Belastung. In solchen Umgebungen sind traditionelle Trainings- und Unterstützungssysteme im Einsatz oft nicht ausreichend, um eine zeitgerechte, kontextbezogene Entscheidungsunterstützung zu gewährleisten.

Mixed-Reality-(MR)-Technologien bieten neue Möglichkeiten zur Verbesserung des Situationsbewusstseins; jedoch basieren die meisten aktuellen Systeme primär auf visuellen Overlays und berücksichtigen keine verkörperten sensorischen Rückmeldungen, die die physische Intensität von Brandumgebungen widerspiegeln.

Dieses Projekt entwickelt und evaluiert ein KI-gestütztes multimodales MR-System für die Unterstützung von Feuerwehreinsätzen, das Echtzeit-Gefahrenerkennung, erklärbare künstliche Intelligenz (Explainable AI, XAI) und thermisches haptisches Feedback integriert. Ziel ist es, die menschliche Wahrnehmung durch räumlich verankerte Visualisierung und distanzbasierte thermische Reize zu erweitern und so ein intuitiveres Verständnis von Umgebungsrisiken in Situationen mit eingeschränkter Sicht zu ermöglichen.

Die Studie trägt zur Entwicklung menschenzentrierter Technologien für die Einsatzbewältigung bei, die künstliche Intelligenz mit verkörperter Interaktion verbinden und so sicherere und effektivere operative Entscheidungen unterstützen.

Forschungsziele

Das Projekt verfolgt folgende zentrale Ziele:

• Entwicklung multimodaler MR-Systeme:
  Gestaltung und Implementierung von MR-Schnittstellen, die visuelle Erweiterung, KI-basierte Gefahrenerkennung und thermisches haptisches Feedback für eine immersive Einsatzunterstützung integrieren.
• Integration erklärbarer KI (XAI):
  Entwicklung transparenter KI-Modelle, die interpretierbare Ergebnisse der Gefahrenerkennung liefern, um Vertrauen und Situationsverständnis in Hochrisikoumgebungen zu fördern.
• Verkörperte sensorische Erweiterung:
  Untersuchung der Rolle thermischer Haptik zur Verbesserung der Distanzwahrnehmung, des räumlichen Verständnisses und der Entscheidungsfindung bei eingeschränkter Sicht.
• Evaluation der operativen Leistung:
  Durchführung kontrollierter experimenteller Studien mit professionellen Feuerwehrkräften zur Bewertung der Auswirkungen auf Navigationsgenauigkeit, Gefahrenerkennung und kognitive Belastung.
• Menschenzentriertes Systemdesign:
  Entwicklung von Gestaltungsprinzipien für MR-Systeme, die mit kognitiven, wahrnehmungsbezogenen und physischen Anforderungen in Einsatzkontexten übereinstimmen.

Erwartete Auswirkungen

Das Projekt soll die Effektivität und Sicherheit von Feuerwehreinsätzen verbessern, indem es das Situationsbewusstsein und die Entscheidungsunterstützung in komplexen Umgebungen stärkt.

Durch die Integration von KI, MR-Visualisierung und thermischem haptischem Feedback ermöglicht das System eine intuitivere Wahrnehmung von Gefahren und erhöht die Reaktionsgenauigkeit unter Stress und bei eingeschränkter Sicht.

Darüber hinaus leistet das Projekt einen Beitrag zur menschenzentrierten Gestaltung von KI in sicherheitskritischen Anwendungsfeldern und fördert die Entwicklung der nächsten Generation von Einsatzunterstützungssystemen, die kognitive Unterstützung mit verkörperter Interaktion verbinden.

Insgesamt tragen die Ergebnisse zu erhöhter Sicherheit im Einsatz, schnelleren Entscheidungen und einer verbesserten Trainingsqualität für Feuerwehrkräfte bei.

Kontakt
Dr. Sara Scheffer
E-Mail: sara.scheffer@tuwien.ac.at
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