Abschlussarbeit (w/m/d) - Müdigkeitserkennung für adaptive Automatisierung in der Flugsicherung

Das erwartet dich

Die Abteilung Intelligente und vertrauenswürdige Systeme erforscht Methoden, um komplexe technische Prozesse und Systeme – von der Softwareentwicklung über automatisierte Workflows bis zur KI-gestützten Auswertung – nachvollziehbar, automatisierbar und interaktiv erfahrbar zu machen.

Du wirst in einer interdisziplinären Forschungsgruppe mitarbeiten, die sich unter anderem für die Zustandserkennung (State Assessement) von Fluglots:innen im Rahmen der Flugsicherung interessiert – einen Bereich, in dem Müdigkeit einer der wichtigsten menschlichen Faktoren für die Sicherheit und das Belastungsmanagement darstellt. 

Im Rahmen deiner Abschlussarbeit führst du eine umfassende Literaturrecherche zum Thema Müdigkeitserkennung durch. Dazu gehört die Auswertung aktueller Messansätze sowie ein Überblick über bisher veröffentlichter Datensätze. Mögliche Fragestellungen umfassen die Übereinstimmung/Korrelation zwischen objektiven und subjektiven Maßen sowie deren prädiktive Validität für die Leistung (z. B. Reaktionszeit, Fehlerquote), Messverzerrungen/ Biases (z. B. soziale Erwünschtheit, Sensorartefakte) oder auch Feature Extraction und Nutzung dieser Maße bei der ML-basierten Klassifizierung (z. B. SVM, Random Forest, Deep-Learning-Modelle) zur Ermüdungs- bzw. Zustandsbewertung.

Du hast die Möglichkeit, das Projekt entsprechend deinem Fachgebiet, deinen Fähigkeiten und deinen Interessen mitzugestalten. Über die Literaturrecherche hinaus kannst du bestehende Datensätze re-analysieren, eine empirische Studie durchführen oder dein Konzept als Demonstrator umsetzen. 

Deine Aufgaben

• Definiere und präzisiere gemeinsam mit deinem Betreuer eine konkrete Forschungsfrage.
• Führe eine systematische Literaturrecherche (z. B. gemäß den PRISMA-Leitlinien) zu objektiven und berichteten Ermüdungsindikatoren durch, um deine Forschungsfrage zu beantworten.
• optionale Erweiterung: Reanalyse frei zugänglicher Datensätze, Konzeption und Durchführung einer kleinen empirischen Studie oder Implementierung eines Prototyps (z. B. Signalverarbeitungs-Pipeline, Dashboard oder Klassifikator)
• Dokumentiere die Methodik und Ergebnisse auf strukturierte, reproduzierbare Weise.

Das bringst du mit

• eingeschrieben in einem Bachelor- oder Masterstudiengang der Informatik, Mensch-Computer-Interaktion (HCI) oder einem verwandten Fachgebiet
• Vertrautheit (Bachelor Level) oder Erfahrung (Master Level) mit strukturierter Literaturrecherche
• Du bist motiviert, zuverlässig und in der Lage, eigenständig zu arbeiten (bei regelmäßigem Austausch mit deinem Betreuer).