Projekt | IMMI

Im Gegensatz zu klassischen Brain Computer Interfaces (BCI) liegt der Schwerpunkt bei Brain Reading (BR) Systemen auf der ablenkungsfreien Beobachtung des Operators. Im Vordergrund steht also nicht die Steuerung von Systemen wie Robotern oder Prothesen mittels Gedanken, sondern vielmehr die passive Beobachtung des Operators. Das BR-System liest Gehirnaktivität, indem es spezifische Änderungen von Gehirnströmen detektiert und interpretiert. Diese Änderungen können z.B. Aussagen über den Stand der Verarbeitung von präsentierter Information erlauben. Das Steuerungssystem erhält dadurch wichtige Informationen, um situationsadäquat und proaktiv zu agieren. So werden Telemanipulationsaufgaben effektiver und intuitiver für den Operator. Andererseits geht von einer Fehlinterpretation der Gehirnaktivität, anders als bei BCIs, keine Gefährdung für das Gesamtszenario aus, da kein System direkt gesteuert wird.

Bei der Vision vom adaptiven BR (aBR) passen sich die Systeme selbstständig an eine sich ändernde Umgebung, wechselnde Benutzer und Szenarien an. Dadurch wird eine größtmögliche Einsatzfähigkeit in der Praxis gewährleistet. Echtzeitfähiges aBR könnte eingesetzt werden, um eine neuartige Generation von Mensch-Maschine-Schnittstellen zu entwickeln. Hierbei ergibt sich eine Vielzahl neuer Anwendungen in der Raumfahrt, etwa bei der Leitung teilautonomer Systeme für Explorationsmissionen, bei Wartungsaufgaben auf Raumstationen sowie bei Manipulationsaufgaben allgemein, wie z.B. bei der Installation und Durchführung von Experimenten innerhalb und außerhalb der ISS.

Für die Umsetzung des Projektes IMMI arbeiten Forscher aus den Bereichen Neurowissenschaften, Informatik, Mathematik, Physik und Elektrotechnik intensiv zusammen. Das Projekt gliedert sich in fünf Arbeitspakete, deren Aufgaben wie folgt grob beschrieben werden können:

AP1000: Projektmanagement; AP2000: Neurobiologische Methoden und Studien zur Zustandsprognose beim Menschen; AP3000: EEG-Analyse mittels maschineller Lernverfahren; AP4000: Konzeptentwicklung für ein aBR-System basierend auf massivparalleler Datenverarbeitung; AP5000: Bau, Integration und Test eines aBR-Systems im Anwendungsszenario für aBR Assistive Robotics.

Partner

Universität Bremen