Erster erfolgreich durch Gedanken gesteuerter Roboterarm – ohne Gehirnimplantate

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Carnegie Mellon University College of Engineering

Pittsburgh (ots/PRNewswire) – Einem Forscherteam der Carnegie
Mellon-Universität gelang in Zusammenarbeit mit der Universität von
Minnesota ein Durchbruch im Bereich der nichtinvasiven Steuerung von
Robotervorrichtungen. Mithilfe eines nichtinvasiven Brain-Computer
Interface (BCI) entwickelten Forscher den allerersten vom Gehirn
gesteuerten Roboterarm, der einen Computer-Cursor kontinuierlich
verfolgen kann.

Die Fähigkeit, Robotervorrichtungen ausschließlich durch Gedanken
zu steuern, wird breite Anwendung finden, insbesondere zur
Verbesserung des Lebens von Patienten mit Lähmungen und
Bewegungsstörungen.

BCIs haben sich in der Steuerung von Robotervorrichtungen
ausschließlich durch die von Gehirnimplantaten erfassten Signale
bereits gut bewährt. Wenn es gelingt, Robotervorrichtungen mit hoher
Präzision zu steuern, können diese für eine Vielzahl täglicher
Aufgaben eingesetzt werden. Bisher benötigten BCIs zur erfolgreichen
Steuerung von Roboterarmen jedoch immer invasive Gehirnimplantate.
Zur korrekten Installation und Bedienung dieser Implantate sind
umfangreiche medizinische und chirurgische Fachkenntnisse nötig, ganz
zu schweigen von den Kosten und potenziellen Risiken für Patienten.
Daher ist ihr Einsatz bisher auf nur wenige klinische Fälle
beschränkt.

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Eine wichtige Herausforderung in der BCI-Forschung ist die
Entwicklung nichtinvasiver oder weniger invasiver Technologien, die
es gelähmten Patienten ermöglichen, ihre Umgebung oder
Robotergliedmaßen mithilfe ihrer eigenen „Gedanken“ zu steuern. Der
erfolgreiche Einsatz einer solchen nichtinvasiven BCI-Technologie
würde zahlreichen Patienten und möglicherweise sogar der
Allgemeinbevölkerung eine dringend benötigte Technik bieten.

Die Signale, die BCIs über externe Erfassung statt von
Gehirnimplantaten erhalten, sind jedoch nicht so „sauber“, was zu
geringerer Auflösung und Präzision bei der Steuerung führt. Daher ist
das nichtinvasive BCI, das nur das Gehirn zur Steuerung eines
Roboterarms nutzt, nicht mit Implantaten vergleichbar. Trotzdem
arbeiten BCI-Forscher weiterhin intensiv an einer nichtinvasiven oder
weniger invasiven Technologie, die Patienten überall tagtäglich
nutzen könnte.

Kurator Professor Bin He, Leiter der Fakultät Biomedizinische
Technik der Carnegie Mellon-Universität, erreicht dieses Ziel – eine
wichtige Entdeckung nach der anderen.

„Wir haben erhebliche Fortschritte im Bereich Robotervorrichtungen
mit Gedankensteuerung über Gehirnimplantate gemacht. Das ist
hervorragende Forschungsarbeit“, sagt He. „Nichtinvasiv ist jedoch
unser ultimatives Ziel. Fortschritte in der neuronalen Dekodierung
und der praktischen Nutzbarkeit nichtinvasiver Roboterarmsteuerung
werden erhebliche Auswirkungen auf die mögliche Entwicklung
nichtinvasiver Neurorobotik haben.“

Durch den Einsatz neuartiger Techniken für die Erfassung und
maschinelles Lernen waren He und sein Laborteam in der Lage, Signale
tief im Inneren des Gehirns zu erfassen und damit eine hochauflösende
Roboterarmsteuerung zu erzielen. Mit nichtinvasivem Neuroimaging und
einem ununterbrochenen Verfolgungsmuster konnte He die
rauschanfälligen EEG-Signale eliminieren und somit die EEG-basierte
neuronale Dekodierung erheblich verbessern. Damit wurde eine
kontinuierliche 2D-Echtzeit-Steuerung von Robotervorrichtungen
möglich.

Zum ersten Mal in der Geschichte verfolgte ein über ein
nichtinvasives BCI gesteuerter Roboterarm einen Cursor auf einem
Computerbildschirm und He konnte an menschlichen Probanden
nachweisen, dass der Roboterarm den Cursor jetzt kontinuierlich
verfolgen kann. Bisher konnten nichtinvasiv durch Menschen gesteuerte
Roboterarme den Cursor nur in ruckartigen, getrennten Bewegungen
verfolgen – als ob der Roboterarm versuchte, mit den Befehlen des
Gehirns Schritt zu halten. Jetzt folgt der Roboterarm dem Cursor
jedoch fließend und kontinuierlich.

In einer in Science Robotics veröffentlichten Abhandlung
etablierte das Team ein neues Bezugssystem, das die Komponenten
„Gehirn“ und „Computer“ des BCI durch Beteiligung und Schulung des
Nutzers effektiver anspricht und die räumliche Auflösung
nichtinvasiver neuronaler Daten durch EEG-Quellenbilder verbessert.

Die Abhandlung „Noninvasive neuroimaging enhances continuous
neural tracking for robotic device control“ (Nichtinvasives
Neuroimaging verbessert kontinuierliches neuronales Tracking zur
Robotersteuerung), belegt, dass der besondere Ansatz des Teams zur
Lösung des Problems nicht nur das BCI-Lernen für herkömmliche
Aufgaben von der Mitte nach außen um nahezu 60 % steigerte, sondern
außerdem die kontinuierliche Verfolgung eines Computercursors um über
500 % verbesserte.

Die Technologie hat auch Anwendungen, die mit ihrer sicheren,
nichtinvasiven „Gedankensteuerung“ vielen Menschen in verschiedenen
Situationen helfen könnten, auf ihre Umgebung einzuwirken und diese
zu kontrollieren. Die Technologie wurde bis dato an 68
nichtbehinderten menschlichen Probanden in maximal 10 Sitzungen pro
Proband geprüft. Die Tests umfassten die Steuerung virtueller Geräte
und eines Roboterarms zur kontinuierlichen Verfolgung. Die
Technologie kann direkt am Patienten angewendet werden, und das Team
plant klinische Prüfungen in naher Zukunft.

„Trotz technischer Herausforderungen beim Einsatz nichtinvasiver
Signale sind wir entschlossen, diese sichere und wirtschaftliche
Technologie für Menschen verfügbar zu machen, die daraus einen Nutzen
ziehen können“, sagt He. „Diese Arbeit stellt einen wichtigen Schritt
für nichtinvasive Gehirn-Computer-Schnittstellen dar, eine
Technologie die irgendwann vielleicht allgegenwärtig sein und allen
Menschen helfen wird, ähnlich wie Smartphones.“

Die Arbeit wurde zum Teil durch folgende Institutionen
unterstützt: National Center for Complementary and Integrative
Health, National Institute of Neurological Disorders and Stroke,
National Institute of Biomedical Imaging and Bioengineering und
National Institute of Mental Health.

Informationen zum College of Engineering: Das College of
Engineering der Carnegie Mellon-Universität gilt als eine der besten
Fakultäten für das Ingenieurwesen und ist für seine gezielte
Ausrichtung auf interdisziplinäre Zusammenarbeit in der Forschung
bekannt. Die Fakultät ist für ihre Arbeit an Problemen
wissenschaftlicher wie auch praktischer Bedeutung renommiert. Unsere
gesamte Arbeit ist tief in unserer „Maker“-Kultur verwurzelt, und
dies führt zu neuartigen Ansätzen und transformativen Ergebnissen.
Unser gefeierter Lehrkörper legt den Schwerpunkt auf
Innovationsmanagement und Ingenieurwesen, um transformative
Ergebnisse zu erzielen, die die intellektuelle und ökonomische
Vitalität unserer Stadt, Nation und Welt fördern.

Informationen zur Carnegie Mellon University: Carnegie Mellon
(www.cmu.edu) ist eine private, international anerkannte
Forschungsuniversität mit Programmen in Wissenschaft, Technik und
Wirtschaft bis hin zu Politik, Geisteswissenschaften und Künsten.
Über 13.000 Studenten in den sieben Fakultäten der Universität
profitieren von einem kleinen Verhältnis von Studenten zu Professoren
und einer Ausbildung, die von der Entwicklung und Umsetzung von
Lösungen für reale Probleme, interdisziplinärer Kooperation und
Innovation geprägt ist.

Pressekontakt:
Emily Durham; 412-268-2406; edurham1@andrew.cmu.edu

Original-Content von: Carnegie Mellon University College of Engineering, übermittelt durch news aktuell

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