Simon Heiß ist Wissenschaftlicher Mitarbeiter und Doktorand in der Forschungsgruppe Human-Computer Interaction und Visual Analytics an der Hochschule Darmstadt (h_da). Seit Februar 2025 ist er als wissenschaftlicher Mitarbeiter tätig und wirkt an nationalen und internationalen Forschungsprojekten mit, darunter EU-geförderte Horizon-Europe-Projekte. Darüber hinaus ist er in der Lehre sowie in der Betreuung von Studierenden im Bereich Human-Computer Interaction engagiert.
Seine Forschungsschwerpunkte liegen in der Konzeption, Entwicklung und Evaluation interaktiver, KI-gestützter Entscheidungsunterstützungssysteme, die Visual Analytics, maschinelles Lernen und wissensbasierte Ansätze kombinieren. Ein zentrales Element seiner Arbeit ist die enge Kopplung analytischer Modelle mit interaktiven visuellen Schnittstellen, um Nutzer:innen eine explorative, nachvollziehbare und iterative Auseinandersetzung mit Modellresultaten zu ermöglichen.
Im Projekt KIWI wirkt Simon maßgeblich an der technischen Konzeption und Umsetzung einer modularen und barrierearmen Plattform zur Wirkungsmessung für Inklusionsunternehmen mit. Zu seinen Aufgaben zählen Architekturentscheidungen, die Entwicklung konfigurierbarer Fragebogen-, Datenerhebungs- und Auswertungspipelines sowie die Integration KI-gestützter Berichtskomponenten. Ziel ist es, methodisch fundierte Forschungskonzepte in robuste, skalierbare und praxisnahe Softwaresysteme zu überführen.
Im Projekt ResourcifAI untersucht Simon Visual-Analytics-basierte Entscheidungsunterstützungssysteme, die transformerbasierte Modelle direkt mit interaktiven Visualisierungen koppeln. Der Fokus liegt auf der Unterstützung nachhaltigkeitsorientierter und umweltbezogener Entscheidungsprozesse, insbesondere durch die interaktive Exploration von Indikatoren, datengetriebenen Erkenntnissen sowie den vergleichenden Analyse- und Bewertungsprozess alternativer Handlungsoptionen und Szenarien.
Vor seiner aktuellen Position war Simon als Student Researcher in der Forschungsgruppe HCI & Visual Analytics tätig. In diesem Kontext entwickelte er interaktive Visualisierungsansätze zur Entscheidungsunterstützung, darunter Multi-Criteria-Decision-Making-(MCDM)-Systeme mit dynamischer, nutzerkontrollierter Gewichtung von Kriterien. Zudem integrierte er rekurrente neuronale Netze (RNNs) zur adaptiven Anpassung von Entscheidungsmodellen auf Basis von Nutzerfeedback und gestaltete benutzerzentrierte Interfaces für datengetriebene Echtzeitanalysen.
Parallel zu seiner akademischen Laufbahn verfügt Simon über Industrieerfahrung als Full-Stack-Softwareentwickler. Als Junior Software Engineer bei der metaphacts GmbH arbeitete er an wissensbasierten Entscheidungsunterstützungssystemen im Kontext von Elektromobilität und Nachhaltigkeit. Seine Tätigkeiten umfassten die Entwicklung wissensgraphbasierter Systeme, Ontologie-Engineering, Datenmodellierung und -integration für große heterogene Datensätze sowie die Implementierung benutzerfreundlicher Interfaces. Darüber hinaus fungierte er als technischer Ansprechpartner in Projektmeetings und wirkte an der Kommunikation von Ergebnissen in interdisziplinären Konsortien mit.
Simon hat einen Masterabschluss in Information Science (Abschlussnote 1,1) sowie einen Bachelorabschluss in Information Science von der Hochschule Darmstadt. Ergänzt wird sein Profil durch Lehrtätigkeiten im Bereich HCI, die Betreuung von Bachelorarbeiten und studentischen Projekten sowie die aktive Mitarbeit in interdisziplinären Forschungsteams.
Seine Forschungsinteressen umfassen Visual Analytics, menschzentrierte Künstliche Intelligenz, Entscheidungsunterstützungssysteme, Wissensgraphen und semantische Technologien, Datenintegration und -modellierung sowie interaktive Datenvisualisierung. Simon verfolgt das Ziel, modulare, transparente und skalierbare Systeme zu entwickeln, die interdisziplinäre Zusammenarbeit fördern und den effektiven Transfer wissenschaftlicher Ergebnisse in praxisnahe Anwendungskontexte ermöglichen.
Forschungsschwerpunkte
Visual Analytics & Interaktive Datenvisualisierung
KI-gestützte Entscheidungsunterstützungssysteme
Menschzentrierte Integration von Machine-Learning-Modellen
Wissensgraphen, Ontologien & Semantische Technologien