Brain Computer Interface

Die Gefahr, dass der Computer so wird wie der Mensch, ist nicht so groß wie die Gefahr, dass der Mensch so wird wie der Computer.
Konrad Zuse

Als Brain Computer Interfaces oder Gehirn-Computer-Schnittstellen bezeichnet man die Verknüpfungen von menschlicher mit Künstlicher Intelligenz. Durch ein Brain Computer Interface wird ohne Aktivierung des peripheren Nervensystems, wie etwa die Nutzung der Extremitäten, eine Verbindung zwischen dem Gehirn und einem Computer ermöglicht. Die Erforschung der Gehirn-Computer-Schnittstellen begann, als der brasilianische Hirnforscher Miguel Nicolelis 2003 einen Rhesusaffen einen Roboterarm nur mit der Kraft von Gedanken steuern ließ. Elektroden hatten die Signale in seinem Gehirn registriert und an einen Steuercomputer weitergeleitet. Damals schien es nur eine Frage der Zeit, bis Menschen mit schweren Lähmungen mittels solcher Computer-Hirn-Schnittstellen Prothesen und Rollstühle würden steuern können. Diese Erwartung konnte bisher nicht ganz erfüllt werden, auch wenn in der Grundlagenforschung durchaus Fortschritte gibt, denn so etwa wurde die Decodierung von Gehirnsignalen stetig ­genauer. Mit Hilfe von Elektroden, die entweder in das Gehirn implantiert (invasiv) oder von außen an den Kopf (nichtinvasiv) angelegt werden, kann man die Gehirnaktivität messen, entweder wie beim EEG durch die Messung der Spannungsveränderungen auf der Kopfhaut oder durch die Neuronenaktivität in verschiedenen Gehirnarealen. Über ein Kabel werden die gemessenen Gehirnsignale an einen Computer weitergeleitet, der sie in konkrete Befehle umwandelt.

So können querschnittsgelähmter Menschen heute etwa über ein Exoskelett ihre Gliedmaßen steuern, wozu Elektroden unter die Schädeldecke implantiert werden. Ein solcher Eingriff ist weniger invasiv, und doch sind die Signale wesentlich klarer als bei einem EEG. Wenn der Betroffene sich darauf fokussiert, eines der gelähmten Beine zu bewegen, zeichnen die Elektroden die Hirnströme in den Bereichen des Gehirns auf, die Empfindung und Motorik steuern.

Bisher benötigten Brain-Computer Interface zur erfolgreichen Steuerung von Roboterarmen immer invasive Gehirnimplantate, wobei zur korrekten Installation und Bedienung dieser Implantate umfangreiche medizinische und chirurgische Fachkenntnisse nötig sind, ganz zu schweigen von den Kosten und potenziellen Risiken für die Betroffenen. Daher ist ihr Einsatz bisher auf wenige klinische Fälle beschränkt. Daher ist die Entwicklung nichtinvasiver oder weniger invasiver Technologien wichtig, die es gelähmten Menschen ermöglichen, ihre Umgebung oder Robotergliedmaßen mit Hilfe ihrer eigenen Gedanken” zu steuern. Die Signale, die Brain-Computer Interfaces über externe Erfassung statt von Gehirnimplantaten erhalten, sind jedoch nicht so sauber, was zu geringerer Auflösung und Präzision bei der Steuerung führt. An der Carnegie Mellon-Universität (Edelman et al., 2019) hat man nun erhebliche Fortschritte im Bereich Robotervorrichtungen mit Gedankensteuerung über Gehirnimplantate gemacht. Durch den Einsatz neuartiger Techniken für die Erfassung und maschinelles Lernen konnte man Signale tief im Inneren des Gehirns erfassen und damit eine hochauflösende Roboterarmsteuerung erzielen. Dabei konnte ein über ein nichtinvasives Brain-Computer Interface gesteuerter Roboterarm einen Cursor auf einem Computerbildschirm kontinuierlich verfolgen, wobei der Roboterarm dem Cursor fließend und kontinuierlich folgt.

Solche Geräte können aber noch nicht in den Alltag der integriert werden, denn man benötigt dafür ein sehr komplexes Zusammenspiel elektronischer Geräte: die Elektroden zum Messen der Hirnaktivität, eine Recheneinheit, die sie interpretiert und die zu steuernden Prothesen. Daher ist nach Ansicht von Experten die Gruppe der Menschen, die aktuell wirklich von Gehirn-Computer-Schnittstellen profitieren, sehr klein.

Brain-Computer-Interfaces basieren auf der Annahme, dass schon die Vorstellung eines Verhaltens messbare Veränderungen der elektrischen Hirnaktivität auslöst. So können derzeit in Experimenten Elektroden die Absicht eines Probanden erkennen, indem sie eine Aktivität im motorischen Zentrum des Gehirns wahrnehmen, und das Signal an den Computer übertragen, der dann etwa dafür sorgt, dass sich der Daumen eines Roboterarms bewegt.

Die wichtigste Anwendung finden Brain-Computer-Interfaces in der Unterstützung körperlich behinderter Menschen. So ist es das Ziel eines internationalen Forschungsprojekte, eine Gedankensteuerung für Rollstühle mittels eines ein Brain-Computer-Interface zu entwickeln, die es querschnittgelähmten Menschen ermöglichen soll ohne Hilfe mobil zu sein. Dieses Brain-Computer-Interface soll die elektrischen Gehirnimpulse des Behinderten erkennen und in Steuerungsbefehle für den elektrischen Rollstuhl umwandeln. Bevor aber ein Rollstuhl per Gedanken gelenkt werden kann, ist es notwendig, dieses System individuell auf den Fahrer einzustellen, wozu die elektrischen Impulse des Gehirns über eine Enzephalographie-Haube ausgelesen werden. Der Computer lernt so allmählich, welcher Impuls bei welcher gewünschten Aktion des Rollstuhls vom Gehirn abgegeben wird. In einer ersten Phase des Trainings werden die Gehirnströme durch das Brain-Computer-Interface im Ruhezustand gespeichert, erst danach stellt sich der Betroffene unterschiedliche Bewegungsmuster vor, die jeweils andere anatomische Regionen im Bewegungszentrums des Gehirns ansprechen. Anhand dieser Trainingsdaten filtert das System die für den Betrieb irrelevanten Gehirnströme, die im Ruhezustand aufgezeichnet wurden, heraus, und aus den anderen elektrischen Gehirnimpulsen werden jene Aktivitätsmuster der gewünschten Bewegungen extrahiert. Nachdem Abschluss des Trainings konnten die ersten querschnittgelähmten Probanden mit einem elektrischen Rollstuhl bereits eine Teststrecke mit Kurven, Hindernissen und Richtungswechsel erfolgreich absolvieren. Zur Vermeidung von Unfällen verfügt das System außerdem über Künstliche Intelligenz, die einen Rollstuhl im Notfall selbstständig zum Stillstand bringen soll. Derzeit handelt es sich noch um Grundlagenforschung, doch sollten in Zukunft Menschen, die weder Arme noch Beine nutzen können, dadurch wieder an Selbstbestimmung und Mobilität gewinnen.

Siehe auch Brain-Machine-Interfaces.


Historisches: Fünfzehn Jahre hat der britische Buchdrucker und Bastler John Clark an einer Maschine – der  ‘Eureka’ Latin Verse Maschine – gearbeitet und diese 1845 vorgestellt, die lateinische Hexameter generieren konnte. Über eine aus Rädern, Spulen und Federn bestehende Mechanik wurden Buchstaben zu Wörtern zusammengebaut und nach syntaktischen Regeln in einen von sechs freien Slots platziert. Betätigte man einen Hebel, begann die Maschine zu arbeiten und gab in einem Sichtfenster einen Vers aus, wobei sie etwa einen Vers pro Minute schaffte. Die Maschine kann als Vorläufer der modernen Schreibmaschinen oder Rechenmaschinen bezeichnet werden und war typisch für die im 19. Jahrhundert beliebten Automaten und Rechenmaschinen. Diese Methode der Verserstellung war nicht Clarks Erfindung, denn bereits 1677 hatte ein John Peter das Werk “Artificial Versifying, A New Way to Make Latin Verses” veröffentlicht, wobei Clarks Beitrag darin bestand, diesen Prozess vollständig zu automatisieren.


Literatur

Edelman, B. J., Meng, J., Suma, D., Zurn, C., Nagarajan, E., Baxter, B. S., Cline, C. C. & He, B. (2019). Noninvasive neuroimaging enhances continuous neural tracking for robotic device control. Science Robotics, doi:10.1126/scirobotics.aaw6844.
https://de.wikipedia.org/wiki/Brain-Computer-Interface (17-11-47)
https://en.wikipedia.org/wiki/The_Eureka (17-11-47)
https://bergmannsheil.bg-kliniken.de/medien/presse-einzelansicht/news/den-rollstuhl-mit-gedanken-steuern/ (19-06-19)
https://www.heise.de/tr/artikel/Fokus-Neurotechnologie-Von-Visionen-und-Illusionen-4663021.html (20-02-19)

Schreibe einen Kommentar

Du musst eingeloggt um einen Kommentar zu hinterlassen.



*