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TU Berlin

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Forschung aktuell – 2015

Laufen mit Gedankenkraft

Einer Forschergruppe aus Berlin und Korea gelang ein spektakuläres Exoskelett-Experiment

Das Exoskelett dreht und wendet sich nach Kommandos, die vom Gehirn der Versuchsperson ausgesendet werden
Lupe

Die futuristisch erscheinende Szenerie könnte Science-Fiction vermuten lassen. Doch das ist es nicht. Es ist moderne Wissenschaft aus der Hirn- und Computerforschung, die einmal schwer geschädigten Menschen wieder die Teilnahme am geselligen Leben ermöglichen soll: In einem unspektakulär ausgestatteten, weiß getünchten Raum wird ein junger Mann in einer merkwürdigen, an einen Raumanzug gemahnenden Apparatur angeschnallt, die Rücken, Arme und Beine stützt. Ein Kollege setzt ihm eine mit Elektroden und Kabeln gespickte EEG-Kappe auf, die seine Hirnströme misst, und fixiert die Elektroden mit einem Kontaktgel. Vor der Versuchsperson flackern auf einem Schwenkarm fünf LEDs. Die ganze Apparatur, ein Exoskelett-Anzug, ist mit einem Flaschenzug an der Decke gesichert. Es piept und surrt, der Anzug hebt ein Bein, dann das andere und läuft los, dreht sich nach links und nach rechts. Der Teilnehmer wird aufgefordert, sich zu drehen oder an einer markierten Linie entlangzulaufen.

Es war ein einmaliges Experiment zur Steuerung einer Exoskelett-Gehhilfe durch reine Gedankenkraft, das die Arbeitsgruppe von Prof. Dr. Klaus-Robert Müller mit ihren Partnern an der Korea University erfolgreich in Korea durchgeführt hat. „Vier Schritte sind notwendig, bevor der Anzug sich in Bewegung setzt, und zwar in der von der Versuchsperson gewünschten Art und Weise“, erklärt Klaus-Robert Müller: „1. Das Fokussieren der Aufmerksamkeit des Probanden auf eine der fünf flackernden LEDs, 2. die drahtlose Übertragung der EEG-Signale auf einen Computer, 3. die Verarbeitung der Signale und die Identifizierung der Intention der Versuchsperson, 4. die Übertragung der Kontrollkommandos auf die Exoskelett-Mechanik, ebenfalls drahtlos.“ Während des Experiments zur Kontrolle eines Exoskeletts wurde unter anderem die Zeit gemessen, die zwischen dem Piepton, also der Übertragung des Kommandos, und der sichtbaren Bewegung vergeht.

Es basierte auf dem Einsatz des BrainComputer Interface (BCI) und moderner Algorithmen des maschinellen Lernens (Big-Data-Analytik). Für diese Technologie an der Schnittstelle zwischen Gehirn und Maschine war Klaus-Robert Müller, Leiter des TU-Fachgebietes Maschinelles Lernen, erst Ende 2014 mit dem Berliner Wissenschaftspreis des Regierenden Bürgermeisters ausgezeichnet worden. Da das BCI sich individuell auf Menschen einstellen, Gehirnströme analysieren und in Steuerungsbefehle für den Computer „übersetzen“ kann, sind mannigfaltige Anwendungsmöglichkeiten denkbar. Schwer gelähmten Personen wie etwa ALS-Patienten (Amyotrophe Lateralsklerose) könnte es in Zukunft beispielsweise ermöglicht werden, über einen Computer mit ihrer Umwelt zu kommunizieren. „Eine Dekodierung ihrer Intentionen aus Hirnsignalen könnte neue Wege zur Kommunikation und damit zum Gehen aufzeigen.“

Die große Herausforderung bei dieser Technologie liegt in der Trennung der Signaturen von den Hirnströmen anderer Hirnaktivitäten sowie den ausgeprägten Artefakten, also Veränderungen der Signale, die durch das Exoskelett verursacht werden. „Exoskelette erzeugen eine Menge elektrisches Rauschen“, erklärt Klaus-Robert Müller. „Das eigentlich interessante EEG-Signal wird unter all dem technischen Rauschen begraben – aber unser System kann das um einen Faktor 10-100 kleinere EEG-Nutzsignal trennen, indem die Frequenzen der flackernden LEDs unterschieden werden; jede LED kodiert einen der fünf Befehle: Rechts, Links, Sitzen, Vorwärts, Aufstehen.“ Ein YouTube-Video zeigt Aufnahmen von dem spektakulären Experiment in Korea. Die Resultate der Studie wurden im Sommer 2015 im Journal of Neural Engineering publiziert.

Quelle: <a href="http://www.eecs.tu-berlin.de/zielgruppen/presse/fakultaet_iv_in_den_medien/tu_publikationen/tu_intern/2015/november_2015/laufen_mit_gedankenkraft/">"TU intern" November 2015</a>

Weitere Informationen

Prof. Dr. Klaus-Robert Müller
Fachgebiet Maschinelles Lernen


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