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Intelligente Robotersteuerung Gedankenleser steigert Effektivität

| Redakteur: Sariana Kunze

Für ein intelligentes Mensch-Maschine-Interface arbeiten die Entwickler am Deutschen Forschungszentrum für Künstliche Intelligenz (DFKI) mit Forschern der Arbeitsgruppe Robotik der Universität Bremen im Projekt IMMI zusammen. Derzeit arbeiten sie an einer Technologie für die Steuerung von Robotern, die echtzeitfähiges und adaptives Brain Reading ermöglicht. Das System ist ein passiver Beobachter der sozusagen Gedankenlesen kann.

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Durch eine intelligente Robotersteuerung wird ein adaptives Embedded Brainreading möglich. Gehirnaktivitäten werden gemessen um Änderungen von Gehirnströmen zu interpretieren zu können.
Durch eine intelligente Robotersteuerung wird ein adaptives Embedded Brainreading möglich. Gehirnaktivitäten werden gemessen um Änderungen von Gehirnströmen zu interpretieren zu können.
(DFKI)

Im Gegensatz zu klassischen Brain-Computer-Interfaces basiert das neu entwickelte System auf der passiven Beobachtung des Operators durch Embedded Brain Reading. Dafür trägt der Operator eine mit Elektroden bestückte Kappe, die es dem System mittels Elektroenzephalografie (EEG) ermöglicht, die Gehirnaktivität zu messen und spezifische Änderungen von Gehirnströmen zu interpretieren. Diese Änderungen erlauben zum Beispiel Aussagen über den Stand der Verarbeitung von präsentierter Information, über die Absichten des Operators oder über dessen kognitive Auslastung. Die Schnittstelle erhält dadurch wichtige Informationen, um den Menschen proaktiv in kritischen Situationen zu unterstützen oder die Effektivität der Steuerung anwenderspezifisch zu steigern. Hat der Operator beispielsweise eine vom Roboter gesendete Warnmeldung übersehen, so weist ihn das System erneut darauf hin; ist der Anwender kognitiv überfordert, so wird seine Belastung reduziert. Um die Handlungsabsicht und Aufgabenauslastung des Operators präzise einschätzen zu können, setzen die Forscherinnen und Forscher zusätzlich zum EEG auf Elektromyografie (EMG) zur Messung der Muskelaktivität und auf Eye-Tracking, das die Blickrichtung registriert. Auf diese Weise entsteht ein umfassendes Bild des kognitiven Zustands des Anwenders. Die Schnittstelle lernt aus diesen Daten und darauffolgenden Handlungen, welche Sequenzen in den Hirnströmen eine Wahrnehmung oder Aktion bedeuten. Auf diese Weise kann sich das System in Echtzeit an wechselnde Zustände des Benutzers und sogar automatisch an neue Benutzer anpassen.

Große Datenmengen sind kein Problem

Die Vielzahl komplizierter mathematischer Verfahren, die beim echtzeitfähigen und adaptiven Brain Reading zur Anwendung kommt, erfordert eine große Rechenleistung. Gleichzeitig soll der Operator möglichst mobil sein und sich frei bewegen können, was den Einsatz großer Rechner ausschließt. Aus diesen Gründen wurde in IMMI ein kompaktes Brain-Reading-System entwickelt, das eine normale CPU mit einem FPGA (Field Programmable Gate Array) auf einer 7 x 10 cm großen Elektronikplatine kombiniert. FPGAs ermöglichen parallele Verarbeitungsoperationen und können daher große Datenmengen in kürzester Zeit verarbeiten. Das entwickelte System kann entweder eigenständig mobil oder zur Optimierung von Embedded Brain Reading in ein technisches System eingebettet angewendet werden. Die Software-Frameworks pySPACE und reSPACE wurden im Projekt eigens für die Verarbeitung großer Datenmengen entwickelt. Die Open-Source-Software pySPACE erlaubt eine einfache Konfiguration und parallele Ausführung komplexer Vergleiche sowie die Optimierung und Visualisierung von über 200 verschiedenen Verarbeitungs- und Auswertungsmethoden. Über eine automatisch erzeugte Hochleistungsschnittstelle kann pySPACE auf reSPACE zugreifen und dadurch zeitkritische Verarbeitungsschritte auf den FPGA auslagern. Mit Hilfe von reSPACE können anwendungsspezifische Hardwarebeschleuniger die Verarbeitung der Daten besonders effizient und in Echtzeit durchführen.

Die Raumfahrt-Agentur des Deutschen Zentrums für Luft- und Raumfahrt e.V. (DLR) förderte das Projekt mit Mitteln des Bundesministeriums für Wirtschaft und Energie (BMWi) über fünf Jahre mit rund 3,7 Mio. Euro. Neurowissenschaftler, Informatiker, Mathematiker, Physiker und Ingenieure arbeiteten in IMMI gemeinsam an einer intelligenten Mensch-Maschine-Schnittstelle, die nicht nur die intuitive und effektive Steuerung eines oder mehrerer Roboter ermöglicht, sondern sich auch selbstständig an Änderungen des mentalen Zustands des Nutzers und an wechselnde Benutzer anpassen kann.

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