Cyber-physische autonome Systeme (CyPhy)

Die Nachwuchsforschungsgruppe „Cyber-physische autonome Systeme“ (CyPhy) hat sich zum Ziel gesetzt, eine neue Generation zuverlässiger und vertrauenswürdiger intelligenter Systeme zu entwickeln, die sich nahtlos in menschliche Umgebungen integrieren lassen. Wir vereinen maschinenzentrierte und menschenzentrierte Perspektiven, indem wir den gesamten Interaktionskreislauf zwischen Mensch und KI als dynamische Systeme modellieren. Um diese Systeme zu steuern, ist es unser Ziel, hybride Regelungsstrategien zu entwickeln, die etablierte modellbasierte (z. B. modellprädiktive Regelung) und vielversprechende Ansätze aus dem Bereich des maschinellen Lernens bzw. datengetriebene Ansätze (z. B. Deep Reinforcement Learning) kombinieren. Anschließend wenden wir diese Strategien an, um intelligente Systeme zu simulieren, zu optimieren und zu implementieren, mit denen Menschen über neue und leichter zugängliche Benutzeroberflächen (noch) natürlicher interagieren können. Mit unserer anwendungsorientierten Forschung wollen wir die Lücke zwischen fortgeschrittener Theorie und wirkungsvollen, praxisnahen Lösungen schließen.

Projekte

Weitere Informationen zu aktuellen und zukünftigen Projekten dieser Gruppe folgen in Kürze.

Team

Leitung

Der Leiter der Nachwuchsforschungsgruppe, Dr. Arthur Fleig, kam im März 2024 zu ScaDS.AI Dresden/Leipzig. Er studierte Mathematik an der Universität Bayreuth und promovierte unter der Betreuung von Professor Lars Grüne zum Thema „Modellprädiktive Regelung der Fokker-Planck-Gleichung“. Bevor er zu ScaDS.AI kam, arbeitete er als Postdoc in der Gruppe von Professor Jörg Müller in Bayreuth, wo er seine mathematischen Kernkompetenzen auf den Bereich der Mensch-Computer-Interaktion (HCI) anwandte.

Seit 2019 konzentriert sich Fleig auf die Modellierung, Simulation und optimale Steuerung realitätsnaher dynamischer Systeme. Er entwickelt optimale Steuerungsmethoden – wie beispielsweise Deep Reinforcement Learning und modellprädiktive Regelung – und kombiniert diese mit der Mensch-Computer-Interaktion (HCI). In verschiedenen internationalen Kooperationsteams (Großbritannien, Norwegen, Finnland) hat er der HCI-Forschungsgemeinschaft den Ansatz der optimalen Rückkopplungssteuerung nähergebracht. Mit OptiTrap, dem ersten strukturellen numerischen Ansatz zur Berechnung von Trap-Trajektorien für akustische Levitationsdisplays, gehört er zu einer ausgewählten Gruppe von HCI-Forschern, die in der Fachzeitschrift „ACM Transactions on Graphics SIGGRAPH“ veröffentlicht haben.

Fleigs Forschungsinteresse gilt der Betrachtung der Interaktion mit intelligenten Systemen sowohl aus einer maschinenzentrierten als auch aus einer menschenzentrierten Perspektive. Dies umfasst sowohl den nutzerzentrierten Designansatz als auch einen simulations- und optimierungsbasierten Ansatz zur Modellierung der Interaktion mit diesen Systemen. Indem alle drei Elemente des Interaktionszyklus zwischen Mensch und KI – der Nutzer, die Schnittstelle und das intelligente System – als dynamische Systeme betrachtet werden, strebt diese Gruppe eine neue Generation zuverlässiger und vertrauenswürdiger intelligenter Systeme an, mit denen Menschen über neue und zugänglichere Benutzeroberflächen (noch) natürlicher interagieren können.

Dr. Arthur Fleig

Universität Leipzig

Teammitglieder

Hannah Selder

Universität Leipzig

Dr. Christoph Johns

Universität Leipzig

Publikationen

• C. Beylier, H. Selder, A. Fleig, S. M. Hofmann, N. Scherf (2026). Attention Trajectories as a Diagnostic Axis for Deep Reinforcement Learning. Transactions on Machine Learning Research (TMLR). https://openreview.net/forum?id=0aa9zthk7k
• A. Bhattarai, H. Selder, F. Fischer, A. Fleig, P. O. Kristensson (2026). MyoInteract: A Framework for Fast Prototyping of Biomechancial HCI Tasks using Reinforcement Learning. In Proceedings of the 2026 ACM Designing Interactive Systems Conference (DIS ’26), 2829–2851. https://doi.org/10.1145/3800645.3812899
• V. Freiberger, A. Fleig, E. Buchmann (2026): Helping Johnny Make Sense of Privacy Policies with LLMs. CHI ’26: Proceedings of the 2026 CHI Conference on Human Factors in Computing Systems, Article No.: 1204, Pages 1 – 21. https://doi.org/10.1145/3772318.3791465
• V. Freiberger, M. Dresch, F. Alt, A. Fleig, V. Paneva (2026): Who Explains Privacy Policies to Me? Embodied and Textual LLM-Powered Privacy Assistants in Virtual Reality. CHI EA ’26: Proceedings of the Extended Abstracts of the 2026 CHI Conference on Human Factors in Computing Systems, Article No.: 769, Pages 1 – 7. https://doi.org/10.1145/3772363.3798567
• H. Selder, Ch. Beylier, N. Scherf, A. Fleig (2026): Visual Bias in Simulated Users: The Impact of Luminance and Contrast on Reinforcement Learning-based Interaction. CHI EA ’26: Proceedings of the Extended Abstracts of the 2026 CHI Conference on Human Factors in Computing Systems, Article No.: 724, Pages 1 – 11. https://doi.org/10.1145/3772363.3798826
• A. Bhattarai, H. Selder, F. Fischer, A. Fleig, P. O. Kristensson (2026): MyoInteract: Fast and Usable Reinforcement Learning for Biomechanical Simulations in HCI. CHI EA ’26: Proceedings of the Extended Abstracts of the 2026 CHI Conference on Human Factors in Computing Systems, Article No.: 480, Pages 1 – 11. https://doi.org/10.1145/3772363.3798381
• V. Jüttner, A. Fleig, E. Buchmann (2026): Who Will Fix This? Roles for IT-Security Incident Response in the Smart Home. CHI EA ’26: Proceedings of the Extended Abstracts of the 2026 CHI Conference on Human Factors in Computing Systems, Article No.: 776, Pages 1 – 6. https://doi.org/10.1145/3772363.3799356
• A. Fleig, F. Fischer, M. Klar, P. Ebel, M. Bachinski, P. O. Kristensson, R. Murray-Smith, and A. Oulasvirta (2025): Mind & Motion: Opportunities and Applications of Integrating Biomechanics and Cognitive Models in HCI. Adjunct Proceedings of the 38th Annual ACM Symposium on User Interface Software and Technology 2025, Article 14, page 1-4. https://doi.org/10.1145/3746058.3758473
• H. Selder, F. Fischer, P. O. Kristensson, and A. Fleig (2025): Demystifying Reward Design in Reinforcement Learning for Upper Extremity Interaction: Practical Guidelines for Biomechanical Simulations in HCI. In Proceedings of the 38th Annual ACM Symposium on User Interface Software and Technology 2025, Article 95, page 1-17. https://doi.org/10.1145/3746059.3747779
• M. Hoffmann, F. Müller, and A. Fleig (2025): LAURA: A Framework for Assessing the Usability of IT Security Policies Based on Learnability, Actionability, Understandability, Relevance, and Abstraction. Proceedings of the Mensch Und Computer 2025, page 1–16. https://doi.org/10.1145/3743049.3743052
• H. Selder, F. Fischer, P. O. Kristensson, and A. Fleig (2025): What Makes a Model Breathe? Understanding Reinforcement Learning Reward Function Design in Biomechanical User Simulation. In Proceedings of the Extended Abstracts of the CHI Conference on Human Factors in Computing Systems (CHI EA ’25). Article 592, 1–10.  https://doi.org/10.1145/3706599.3719699
• V. Freiberger, A. Fleig, E. Buchmann (2025): “You don’t need a university degree to comprehend data protection this way”: LLM-Powered Interactive Privacy Policy Assessment. In Proceedings of the Extended Abstracts of the CHI Conference on Human Factors in Computing Systems (CHI EA ’25), Article 36, 1–12.  https://doi.org/10.1145/3706599.3719816
• A. Bauske and A. Fleig (2025): You Shall Not Pass: Warning Drivers of Unsafe Overtaking Maneuvers on Country Roads by Predicting Safe Sight Distance. In Proceedings of the 2025 CHI Conference on Human Factors in Computing Systems (CHI ’25). Article 863, 1-23.  https://doi.org/10.1145/3706598.3713768 [Honorable Mention Award, top 5%]
• V. Jüttner, A. Fleig, E. Buchmann (2025): ChatAnalysis Revisited: Can ChatGPT Undermine Privacy in Smart Homes with Data Analysis? i-com, vol. 24, no. 1, pp. 173-187.  https://doi.org/10.1515/icom-2024-0072
• V. Freiberger, A. Fleig, E. Buchmann (2025): Explainable AI in Usable Privacy and Security: Challenges and Opportunities. Accepted at the Human-Centered Explainable AI (HCXAI) Workshop at CHI ‘25). 9 pp.  https://arxiv.org/abs/2504.12931
• F. Fischer, A. Ikkala, M. Klar, A. Fleig, M. Bachinski, R. Murray-Smith, P. Hämäläinen, A. Oulasvirta, J. Müller (2024): SIM2VR: Towards Automated Biomechanical Testing in VR. In Proceedings of the 37th Annual ACM Symposium on User Interface Software and Technology (UIST), Article 79, 1–15.  https://doi.org/10.1145/3654777.3676452
• V. Jüttner, A. Fleig, E. Buchmann (2024): ChatAnalysis: Can GPT-4 Undermine Privacy in Smart Homes with Data Analysis? Mensch und Computer 2024-Workshopband. Gesellschaft für Informatik e.V.. MCI-WS13: Workshop Mensch-Maschine-Interaktion in sicherheitskritischen Systemen.  https://doi.org/10.18420/muc2024-mci-ws13-143