Neben dem offiziellen Programm fanden einige der spannendsten Diskussionen abseits der Bühne statt: in den Gängen, bei einer Tasse Kaffee und an den lauen Abenden in Marrakesch. Die ETRA 2026 bot nicht nur eine Momentaufnahme der aktuellen Forschung, sondern auch ein klares Gespür dafür, wohin sich das Feld als Nächstes entwickelt. Im Rückblick auf die Konferenz reflektierten Dr. Mirjana Sekicki und Dr. Alejandro Hernán Gloriani über die Ideen, Diskussionen und neuen Entwicklungen, die sie während der Konferenz als besonders prägend empfanden. Die folgenden Einblicke sind ihre persönlichen Eindrücke aus Marrakesch.
1. Energieeffizientes Eye Tracking für XR- und KI-Wearables
Da Eye Tracking zunehmend in mobilen Anwendungen eingesetzt wird und zu einem festen Bestandteil tragbarer XR- und KI-gestützter Geräte wird, entwickelt sich der Energieverbrauch zu einer der drängendsten technischen Herausforderungen des Feldes. Über Jahrzehnte folgten Fortschritte in der Rechenleistung weitgehend dem Moore’schen Gesetz, das eine immer leistungsfähigere Verarbeitung auf immer kleineren Geräten ermöglichte. Heute jedoch stoßen herkömmliche Computerarchitekturen an physikalische und energetische Grenzen. Gleichzeitig wird von Eye-Tracking-Systemen erwartet, dass sie höhere Abtastraten, geringere Latenz und anspruchsvollere Echtzeitverarbeitung liefern – häufig in leichten, batteriebetriebenen Geräten. Das Ergebnis ist ein wachsendes Interesse an grundlegend neuen Ansätzen für Sensorik und Datenverarbeitung.
Diese Herausforderung stand im Mittelpunkt des International Workshop on Sensors, Processing and Hardware for Eye tRAcking (SPHERA). Zu den Technologien, die besondere Aufmerksamkeit erhielten, zählten ereignisbasierte Kameras, auch als Dynamic Vision Sensors (DVS) bekannt. Im Gegensatz zu herkömmlichen Bildsensoren, die in festen Intervallen vollständige Einzelbilder aufnehmen, erfassen ereignisbasierte Sensoren dynamische Veränderungen der lokalen Beleuchtung auf Pixelebene und melden ausschließlich Veränderungen in der visuellen Szene. Dies kann Eye Tracking mit hoher zeitlicher Auflösung ermöglichen und gleichzeitig die Datenrate und den Energieverbrauch drastisch senken – ein attraktiver Ansatz für künftige XR- und Wearable-Eye-Tracking-Systeme.
Mehrere Diskussionen im Workshop machten jedoch deutlich, dass die vollständige Nutzung ereignisbasierter Sensorik mehr erfordert als herkömmliche Kameras einfach durch einen neuen Sensortyp zu ersetzen. Für Alejandro war dies eine der wichtigsten Erkenntnisse des Workshops: „Der entscheidende Treiber für Innovationen im Bereich XR-Eye Tracking ist der Energieverbrauch. Ereignisbasierte Sensorik ist äußerst vielversprechend, doch um wirklich davon zu profitieren, brauchen wir Algorithmen und Verarbeitungspipelines, die speziell auf dieses neue Sensorprinzip ausgelegt sind.“
Das Pupil-Center-Corneal-Reflection-Verfahren (PCCR), das typischerweise in der Video-Okulographie (VOG) oder anderen bildbasierten Ansätzen zum Einsatz kommt, sollte durch Pipelines ersetzt werden, die direkt im Ereignisbereich arbeiten können, ohne dass dafür eigene ereignisbasierte Einzelbilder erzeugt werden müssen. In diesem Zusammenhang werden in der Forschungsgemeinschaft derzeit unter anderem Spiking Neural Networks (SNNs) und Graph Neural Networks (GNNs) untersucht – mit vielversprechenden Ergebnissen.
Die Diskussion über die nächste Generation von Eye-Tracking-Hardware ging weit über den SPHERA-Workshop hinaus. In Gesprächen mit Forschenden während der gesamten Woche war die aktive Beleuchtung ein weiteres wiederkehrendes Thema. Viele Eye-Tracking-Ansätze setzen auf Infrarot(IR)-Beleuchtung, um den Kontrast zwischen Pupille und Iris zu maximieren und dabei unabhängig von der Irisfarbe der Nutzenden und den Umgebungslichtbedingungen zu sein. Dies wirkt sich jedoch auf den Energieverbrauch aus, was zu anhaltenden Diskussionen über alternative und ergänzende Ansätze führt – darunter passive Beleuchtungsstrategien, strukturierte IR-Beleuchtung und polarisiertes Licht.
Neuromorphes Computing jenseits von Eye Tracking
Viele der Diskussionen über ereignisbasierte Sensorik auf der ETRA 2026 stehen im Zusammenhang mit einem umfassenderen Wandel hin zu gehirninspirierten Computerarchitekturen. Im Rahmen des Horizon-Europe-Projekts NimbleAI entwickelte Viewpointsystem gemeinsam mit der University of Manchester eine neue, SNN-basierte neuromorphe Pipeline für das Pupillen-Tracking.
Mehr erfahren2. Blickbewegungen als Rechensignal für KI
Eine der anregendsten Perspektiven der ETRA 2026 lieferte die Keynote von Prof. Ulas Bagci, „Eyes Wide Open: A Decade of Gaze-Guided Medical Intelligence“. In seinem Vortrag untersuchte Bagci, wie der Blick von Klinikerinnen und Klinikern mehr sein kann als reine Beobachtungsdaten. Anstatt Augenbewegungen lediglich als Aufzeichnung visueller Aufmerksamkeit zu betrachten, argumentierte er, dass der Blick zu einem aktiven Rechensignal werden kann – das KI-Systemen hilft, von menschlicher Expertise zu lernen, sich an das Verhalten der Nutzenden anzupassen und Entscheidungen bei komplexen Aufgaben wie der Interpretation medizinischer Bilder zu unterstützen.
Am Beispiel der Radiologie zeigte Bagci, wie Eye Tracking die Lücke zwischen menschlicher Expertise und maschineller Intelligenz schließen kann. Sowohl Radiologinnen und Radiologen als auch KI-Systeme haben ihre jeweils eigenen Verzerrungen (Biases). Um dieser Herausforderung zu begegnen, entwickelten Bagci und sein Team einen cleveren Ansatz, der es der KI ermöglicht, die menschliche Beurteilung zu ergänzen und zusätzliche Hinweise auf Bereiche zu liefern, die möglicherweise übersehen wurden. Indem Informationen darüber einbezogen werden, wie Expertinnen und Experten ein Bild visuell untersuchen, kann die KI erkennen, welche Bereiche bereits betrachtet wurden, und auf potenziell relevante Befunde hinweisen, die einer weiteren Prüfung bedürfen. So werden Augenbewegungen zu einem Kommunikationskanal zwischen Klinikerin oder Kliniker und KI, über den sich gegenseitig Stärken und Schwächen ausgleichen lassen. Wie Bagci es formulierte: „Der Blick einer Expertin oder eines Experten ist komprimierte klinische Intelligenz.“
Die Implikationen reichen weit über die medizinische Bildgebung hinaus. Der Blick kann Absicht, Aufmerksamkeit, Expertise, Unsicherheit und Entscheidungsprozesse offenbaren und eröffnet damit neue Möglichkeiten für adaptive und vertrauenswürdige KI-Systeme. Gleichzeitig machte die Keynote deutlich, dass die konkrete Umsetzung entscheidend ist. Während Bagci großes Potenzial für webcam-basiertes Eye Tracking in der Radiologie sieht, könnten tragbare Systeme in Bereichen wie der Telemedizin und der medizinischen Fernunterstützung eine wichtige Rolle spielen, wo der Zugang zu Expertenwissen weiterhin begrenzt ist.
3. Eye Tracking näher an reales menschliches Verhalten heranbringen
Eine weitere Keynote, die für Diskussionen sorgte, war der Vortrag von Dr. Cengiz Acarturk, „Eye Tracking in Social Context: Tracking the Impact of Co-Presence on Gaze Dynamics“. Seine Arbeit ging einer scheinbar einfachen Frage nach: Wie viel übersehen wir, wenn wir den Blick isoliert untersuchen? Die Ergebnisse legen nahe, dass schon die bloße Anwesenheit einer anderen Person die visuelle Aufmerksamkeit und das Blickverhalten beeinflussen kann – selbst ohne direkte Interaktion oder Kommunikation.
Für Forschende sind die Implikationen erheblich. Viele Phänomene, die mit Eye Tracking untersucht werden – vom Lernen und der Zusammenarbeit bis hin zu sozialer Interaktion und Entscheidungsfindung – treten von Natur aus in Gegenwart anderer auf. Dennoch werden Versuchspersonen in vielen experimentellen Paradigmen aus diesen sozialen Kontexten herausgelöst. Acarturks Keynote machte deutlich: Wenn die Anwesenheit anderer das Blickverhalten beeinflusst, ist ihr Fehlen nicht einfach eine neutrale Kontrollbedingung, sondern eine methodische Entscheidung, die das Ergebnis einer Studie mitprägen kann.
Für Mirjana war dies eine der anregendsten Botschaften der Konferenz: „Die Keynote war eine eindrückliche Erinnerung daran, dass Eye Tracking letztlich ein Werkzeug zur Erforschung menschlichen Verhaltens ist. Und menschliches Verhalten ist häufig sozial, situativ geprägt und kontextabhängig.“ Da sich die Eye-Tracking-Forschung zunehmend in reale Umgebungen verlagert, dürfte die Frage der ökologischen Validität künftig noch wichtiger werden.
Looking ahead
Die ETRA 2026 zeigte ein Forschungsfeld, das sowohl technisch ambitioniert als auch zunehmend anwendungsorientiert ist. Energieeffiziente Sensorik und neuromorphe Datenverarbeitung werden für XR- und Wearable-Systeme immer wichtiger. Blickgesteuerte KI macht Eye Tracking zu einer potenziellen Schnittstelle für die Zusammenarbeit zwischen Mensch und KI. Sozial situierte Forschung fordert Forschende dazu auf, experimentelle Paradigmen zu überdenken. Und eine robuste Leistung außerhalb des Labors bleibt eine Voraussetzung dafür, Forschung in die Praxis zu überführen.
Für die Eye-Tracking-Community sind dies keine voneinander getrennten Entwicklungen. Sie weisen alle in dieselbe Richtung: hin zu Systemen, die effizienter, intelligenter und kontextsensitiver sind und sich besser dort einsetzen lassen, wo menschliches Verhalten tatsächlich stattfindet.
Es bleibt spannend zu beobachten, wie sich diese Diskussionen im kommenden Jahr weiterentwickeln – und welche neuen Perspektiven entstehen, wenn sich die Eye Tracking-Community 2027 in Pamplona, Spanien, zur ETRA wiedertrifft.
