CeBIT: Hirnsignale in Echtzeit “dekodieren”

Im Bereich der nicht-invasiven Untersuchungsverfahren ist das Berliner Brain-Computer Interface (BBCI) – eines der führenden. Mit ihm wurde die Grundlage geschaffen, das BCI auch als ein visionäres Werkzeug der Mensch-Maschine-Interaktion in der industriellen Produktion zu erproben. Auf der CeBIT 2010 (Stand B40, Halle 9) zeigen die Projekte “brain@work” und “Bernstein Fokus: Neurotechnologie” (BFNT) die Dekodierung langsam veränderlicher beziehungsweise sehr schneller kognitiver Hirnzustände eines Nutzers.

Beim Exponat 1 (BFNT) demonstriert ein Gehirngesteuerter Flipper, wie schnell nicht-invasiv gemessene Hirnsignale in Steuersignale umgesetzt werden können. (Live Experiment am 2. und 3.3. mit einem geübten Probanden).

Exponat 2 (BFNT) zeigt neue Ergebnisse aus Experimenten in einem Fahrsimulator an der TU Berlin; hier steht die sehr hohe Geschwindigkeit in einem komplexen Umfeld im Vordergrund. Bei Fahrsimulator-Versuchen ist es mittels des BBCI gelungen, eine Reihe von Hirnsignalen zu identifizieren, die typisch für eine Notbremsung sind und zirka 200 Millisekunden vor der Bremsreaktion detektiert werden können. In den Versuchen, die an der Technischen Universität Berlin durchgeführt wurden, mussten die Probanden einem computergesteuerten Fahrzeug bei 100 km/h folgen. “Unsere Resultate bereichern das Feld der Sicherheitsforschung in der Industrieautomatisierung und dem Automobilbau um wichtige und bisher nicht verfügbare physiologische Daten”, berichtet der Leiter des Forschungsprojektes Prof. Dr. Klaus-Robert Müller von der TU Berlin.

Das Exponat 3 zeigt zum ersten Mal einer breiten Öffentlichkeit, in welche Richtung sich die Zukunft der EEG-Messtechnik bewegen könnte: Das kapazitiv gemessene EEG kommt ohne Elektroden-Gel und Anpressdruck auf die Kopfhaut aus und ist somit ebenso einfach wie langdauernd einsetzbar.

Exponat 4 zeigt erste Ergebnisse der Dekodierung langsam veränderlicher Hirnzustände, wie beispielsweise kognitiver Erschöpfung (gemessen im Fahrzeug). Hier geht es in erster Linie um ein besseres Verständnis und eine genauere Quantifizierung von Hirnzuständen beim Autofahren, die bei der Optimierung von Fahrerassistenzsystemen eingesetzt werden können.

In dem Projekt brain@work kooperieren die TU Berlin, das Fraunhofer-Institut FIRST, Berlin, die TU Braunschweig und die Charité – Universitätsmedizin Berlin (Campus Benjamin Franklin) mit der Siemens AG und der Daimler AG. Das Projekt wird im Schwerpunkt “Mensch-Technik-Interaktionen” durch das Bundesforschungsministerium gefördert.