Ein Proband steuerte über das Berliner Brain-Computer Interface (BBCI) einen Flipper-Automaten in Echtzeit. Damit ist den Wissenschaftlern ein Experiment gelungen, dass weitere Anwendungen an der Schnittstelle zwischen Hirn und Maschine eröffnet.
Beim BBCI messen die TU-Forscher in Kooperation mit Kollegen der Charité Berlin und dem Fraunhofer-Institut FIRST die elektrische Hirnaktivität durch Elektroden, die auf der Kopfhaut angebracht werden. Diese nicht-invasiv gewonnenen Signale des Elektroenzephalogramms (EEG) spiegeln nicht nur ausgeführtes Verhalten, sondern auch lediglich gedachte Verhaltensweisen wider, etwa eine nur vorgestellte Hand- oder Fußbewegung.
Durch fortgeschrittene Methoden des Maschinellen Lernens können diese EEG-Signale in technische Steuersignale für Computer oder andere Maschinen umgewandelt werden. Dadurch eröffnet sich zum Beispiel schwer gelähmten Patienten die Möglichkeit, Texte zu schreiben oder auf andere Weise die Umwelt zu beeinflussen. Dabei kommt es je nach Anwendung auf eine möglichst korrekte Erkennung der Nutzerabsicht oder aber auf zeitlich sehr präzise Erkennung an.
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