Die Suche nach einer praktikablen Alternative zu invasiven Gehirn-Computer-Schnittstellen (BCIs) ist ein kontinuierlicher Forschungsschwerpunkt des He Lab der Carnegie Mellon University. Im Jahr 2019 konnte die Gruppe mit einem nichtinvasiven BCI erstmals erfolgreich nachweisen, dass ein gedankengesteuerter Roboterarm in der Lage ist, einen Computercursor kontinuierlich zu verfolgen und ihm zu folgen.
Mit der Verbesserung der Technologie ist ihr KI-gestützter Deep-Learning-Ansatz robuster und effektiver geworden. In neuem Werk veröffentlicht in PNAS-NexusMit beispielloser Leistung demonstriert die Gruppe, dass Menschen die kontinuierliche Verfolgung eines sich bewegenden Objekts steuern können, indem sie darüber nachdenken.
Nichtinvasive BCIs bieten im Gegensatz zu ihren invasiven Gegenstücken (z. B. Neuralink oder Synchron) eine Reihe von Vorteilen. Dazu gehören erhöhte Sicherheit, Kosteneffizienz und die Möglichkeit, von zahlreichen Patienten sowie der Allgemeinbevölkerung genutzt zu werden. Allerdings stehen nichtinvasive BCIs vor Herausforderungen, da ihre Aufzeichnungen weniger genau und schwer zu interpretieren sind.
In einer aktuellen Studie von Bin He, Professor für Biomedizintechnik an der Carnegie Mellon University, erhielt eine Gruppe von 28 menschlichen Teilnehmern die komplexe BCI-Aufgabe, ein Objekt in einem zweidimensionalen Raum zu verfolgen, indem sie darüber nachdachten.
Während der Aufgabe zeichnete eine Elektroenzephalographie (EEG)-Methode ihre Aktivität von außerhalb des Gehirns auf. Die He-Gruppe nutzte KI, um ein tiefes neuronales Netzwerk zu trainieren, und dekodierte und interpretierte anschließend direkt menschliche Absichten für kontinuierliche Objektbewegungen mithilfe der BCI-Sensordaten.
Insgesamt zeigt die Arbeit die hervorragende Leistung der nichtinvasiven BCI für ein gehirngesteuertes computergestütztes Gerät.
„Die Innovation in der KI-Technologie hat es uns ermöglicht, die Leistung im Vergleich zu herkömmlichen Techniken erheblich zu verbessern und Licht für eine breite menschliche Anwendung in der Zukunft zu liefern“, sagte Bin He.
Darüber hinaus lässt die Fähigkeit des KI-gestützten BCI der Gruppe eine direkte Anwendung zur kontinuierlichen Steuerung eines Robotergeräts vermuten.
„Wir testen derzeit diese KI-gestützte nichtinvasive BCI-Technologie, um anspruchsvolle Aufgaben eines Roboterarms zu steuern“, sagte He. „Außerdem testen wir die Anwendbarkeit nicht nur bei körperlich gesunden Probanden, sondern auch bei Schlaganfallpatienten mit motorischen Beeinträchtigungen.“
Dies könnte in einigen Jahren dazu führen, dass KI-gestützte Assistenzroboter einem breiten Spektrum potenzieller Nutzer zur Verfügung stehen.
Zu diesem Zweck können motorisch eingeschränkte Patienten, die an einer Rückenmarksverletzung, einem Schlaganfall oder einer anderen Bewegungseinschränkung leiden, aber kein Implantat erhalten möchten, von der Forschung in diesem Sinne enorm profitieren.
„Wir treiben weiterhin nichtinvasive neurotechnologische Lösungen voran, die jedem helfen können“, fügte He hinzu.