HUMACE

Kontext und Motivation

Bestehenden und zukünftige Trends werden direkt oder indirekt beeinflussen, wie Benutzer*innen mit Softwaresystemen interagieren. Aufgrund von Adaptierung und Personalisierung der Benutzer*innenschnittstelle wird die Komplexität von Software, einschließlich industrieller Systeme sowie von IoT- und Verbrauchergeräten, weiter zunehmen.

Derzeit bieten jedoch die meisten komplexen Systeme und insbesondere Systeme im industriellen Kontext nur generische Benutzeroberflächen an, die eine direkte Abbildung der zugrunde liegenden technischen Implementierung darstellen und keine weitere Abstraktion aufweisen, die das mentale Modell der Domänenexpert*innen widerspiegelt.

Andererseits verspricht die aktuelle Welle der künstlichen Intelligenz eine Zukunft, in der KI-Systeme automatisch an den Verwendungskontext und die Einsatzumgebung angepasst werden können und so als Partner und nicht als Werkzeuge fungieren. Diese neue Art von KI-gesteuerten Schnittstellen unterliegt nicht mehr nur den Prinzipien der traditionellen Mensch-Computer-Interaktion, sondern erfordert auch neue Designprinzipien und -methoden.

In beiden Fällen, sowohl bei der Personalisierung als auch bei der KI-gesteuerten Adaptierung, ist zusätzliches Wissen der Benutzer*innen erforderlich, um das Verhalten des Systems an die individuellen Bedürfnisse anzupassen. Mit herkömmlichen Konfigurationsansätzen übersteigt der Aufwand für die Individualisierung von komplexen Systemen die Mittel der Entwicklung und geht über in die Definition von komplexen domänenspezifischen Regeln und Verfahren, die ähnliche Eigenschaften wie Computerprogramme aufweisen.

Die Vision des Projekts HUMACE ist, menschliche Endnutzer*innen mit Fachkenntnissen, aber ohne spezifische Programmierkenntnisse, dabei zu unterstützten, die von ihnen genutzten Systeme gemäß persönlichen Anforderungen eigens zu erstellen.

Erwartete Ergebnisse

• Einsatz von Datenanalyse-Methoden und Process Mining, um Erkenntnisse anhand von Nutzungsdaten aus dem Feld zu gewinnen.
• Konzept zur automatischen oder halbautomatischen Generierung von Benutzeroberflächen, die an die mentalen Modelle der Endbenutzer*innen angepasst sind (mit Hilfe von Knowledge-Graphen, die es ermöglichen, Benutzer*innenbedürfnisse auf das Systemgebiet abzubilden) und verschiedene Formen und Technologien für die Mensch-Maschine-Interaktion abdecken (einschließlich Mixed Reality, Sprache, Gesten usw.).
• Forschungsprototypen und Demonstratoren für die Entwicklung von No-Code- und Low-Code-Anwendungen. Für die Grundlagenforschung werden einfache Entwürfe erstellt, während für erweiterte Interaktions- und Usability-Studien high-fidelity Prototypen benötigt werden. Darüber hinaus werden Proof-of-Concept-Prototypen erstellt, um Forschungshypothesen zu überprüfen.
• Dokumentation der Ergebnisse aus industriellen Anwendungsfällen durch die Anwendung von Evaluierungsprototypen und -demonstratoren in der beabsichtigten Betriebsumgebung.
• Prinzipien und Best Practices für die Entwicklung von No-Code- und Low-Code-Plattformen. Diese Grundsätze werden mit Praxisbeispielen untermauert.

Fördergeber

Das Projekt wird im Rahmen von COMET – Competence Centers for Excellent Technologies durch BMK, BMAW, Land Oberösterreich und den wissenschaftlichen Partnern des SCCH gefördert. Das Programm COMET wird durch die FFG abgewickelt.