Computer mit Gedanken steuern:
Jetzt kann das jeder einfacher lernen
Hirn-Computer-Schnittstellen werden seit Jahrzehnten erforscht, bis heute sind die Systeme mit aufwendigem individuellem Training verbunden. Jetzt haben Forscher einen Ansatz vorgestellt, der jedermann sehr schnell Computer mit Gedanken steuern lässt.
Abseits von chirurgischen Eingriffen, die immer große Risiken mitbringen, werden seit Jahrzehnten Kappen genutzt, mit denen Hirnaktivitäten durch die Schädeldecke gemessen werden können. Diese als Computer-Schnittstelle zu nutzen, erfordert aber bei jedem neuen Nutzer sehr aufwendiges Training und Kalibrierung. Forscher sprechen jetzt von einer kleinen Revolution in diesem Bereich.
Wie die in PNAS Nexus veröffentlichte Studie beschreibt, haben Forscher der University of Texas Austin eine Kappe entwickelt, die mit den besten Systemen zur Umwandlung von Gehirnaktivität in umsetzbare Befehlen mithalten kann, aber deutlich leichter zu nutzen ist. Eine zeitaufwendige Abstimmung auf die individuelle neuronale Aktivität von Nutzern ist nicht mehr nötig, das verkürzt die Trainingszeit "drastisch".
"Das Training eines BCI-Nutzers beginnt in der Regel mit einer Offline-Kalibrierung, um Daten für den Aufbau eines individuellen Decoders zu sammeln", erklärt das Team laut Popsci. Diese aufwendige Prozedur können die Forscher durch ein Machine-Learning-Programm ersetzen, das die spezifische Anforderung einer Person erkennt und das erforderliche Training entsprechend anpasst.
Wie die Forscher beschreiben, verspricht man sich von dem System vor allem für die Anwendung im medizinischen Bereich große Vorteile. Patienten mit Beeinträchtigungen könnten in kürzester Zeit den Umgang mit dem Brain-Computer-Interface lernen, ohne dass Fachpersonal für das Training anwesend sein muss. Das Team will im nächsten Schritt unter anderem den Ansatz erforschen, ihr System in einen Rollstuhl zu integrieren.
Siehe auch:
- Forscher erleichtern Nutzung von Hirn-Computer-Kappen
- Neuer Ansatz benötigt deutlich weniger Training
- Machine-Learning ersetzt individuelle Kalibrierung
- Freiwillige steuern Roboterarm mit Gedanken nach wenigen Minuten
- Medizinische Anwendung des BCI wird vereinfacht
- Integration in Rollstühle als nächster Forschungsschritt
Gedanken werden Befehle: Durchbruch bei Training
Die Idee des Brain-Computer-Interface (BCI) fasziniert Forscher schon sehr lange, Elon Musk hat sich jüngst mit Neuralink auf den Weg gemacht, mit invasiven Methoden die Verbindung zwischen Mensch und Computer auf ein neues Level zu heben - mit ersten Erfolgen.Abseits von chirurgischen Eingriffen, die immer große Risiken mitbringen, werden seit Jahrzehnten Kappen genutzt, mit denen Hirnaktivitäten durch die Schädeldecke gemessen werden können. Diese als Computer-Schnittstelle zu nutzen, erfordert aber bei jedem neuen Nutzer sehr aufwendiges Training und Kalibrierung. Forscher sprechen jetzt von einer kleinen Revolution in diesem Bereich.
Wie die in PNAS Nexus veröffentlichte Studie beschreibt, haben Forscher der University of Texas Austin eine Kappe entwickelt, die mit den besten Systemen zur Umwandlung von Gehirnaktivität in umsetzbare Befehlen mithalten kann, aber deutlich leichter zu nutzen ist. Eine zeitaufwendige Abstimmung auf die individuelle neuronale Aktivität von Nutzern ist nicht mehr nötig, das verkürzt die Trainingszeit "drastisch".
"Das Training eines BCI-Nutzers beginnt in der Regel mit einer Offline-Kalibrierung, um Daten für den Aufbau eines individuellen Decoders zu sammeln", erklärt das Team laut Popsci. Diese aufwendige Prozedur können die Forscher durch ein Machine-Learning-Programm ersetzen, das die spezifische Anforderung einer Person erkennt und das erforderliche Training entsprechend anpasst.
Erste Runde
Wie gut das funktioniert, konnte das Team dann unter anderem bei der South by Southwest Conference im vergangenen Monat beweisen. Freiwillige konnten mithilfe des BCI-Systems innerhalb weniger Minuten lernen, einen Roboterarm mit ihren Gedanken zu steuern. Bei weiteren Tests wurde die Bedienung von Computerspielen demonstriert.Wie die Forscher beschreiben, verspricht man sich von dem System vor allem für die Anwendung im medizinischen Bereich große Vorteile. Patienten mit Beeinträchtigungen könnten in kürzester Zeit den Umgang mit dem Brain-Computer-Interface lernen, ohne dass Fachpersonal für das Training anwesend sein muss. Das Team will im nächsten Schritt unter anderem den Ansatz erforschen, ihr System in einen Rollstuhl zu integrieren.
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