Roboter über das Gehirn steuern – Mensch und Maschine verschmelzen

20.07.2018, 20:29 Uhr
 

Wissenschaftler des Massachusetts Institute of Technology (MIT) haben es geschafft, einen Roboter durch Gehirnsteuerung daran zu hindern, einen Fehler zu begehen. Das Neue: Der Roboter passt sich den menschlichen Gehirnwellen an und nicht umgekehrt!

Forscher vom MIT (CSAIL) haben einen Roboter über Gehirnsteuerung gestoppt, wenn er Fehler gemacht hat - mit error-related-potentials (ErrPs-Signalen).

Wenn der Mensch einen Fehler beobachtet, wird ein Stopp-Signal vom Gehirn an den Roboter gesendet. Anschließend wird der Roboter mit einer Handgeste auf die richtige Aktion hingewiesen.
[Foto: MIT CSAIL]

Bislang konnten Roboter nur über Gehirnsignale gesteuert werden, wenn die Menschen zuvor darauf trainiert wurden, an etwas ganz Bestimmtes zu denken. Außerdem musste das Roboter-System trainiert werden, damit es diese bestimmte Denke versteht.

Der neue Ansatz der MIT-Forscher des Computer Science and Artificial Intelligence Laboratory (CSAIL) arbeitet mit natürlichen Gehirnsignalen: den sogenannten „error-related potentials“ (ErrPs). Das sind Signale, die das Gehirn immer dann aussendet, wenn der Mensch einen Fehler in seiner Umwelt beobachtet.

Steuern mit Gehirnwellen und Handgesten

Bei dem nun entwickelten CSAIL-Modell, überwacht ein System die Gehirnaktivität einer Versuchsperson und prüft dabei, ob der Proband einen Fehler bemerkt, den ein Roboter bei der Erledigung einer bestimmten Aufgabe begeht. In dem CSAIL-Versuch sollte der Roboter bestimmte Ziele mit einer Bohrmaschine ansteuern.

Macht der Roboter einen Fehler, wird er über ein Errps-Signal des menschlichen Gehirns an der weiteren Ausführung der Aufgabe gehindert. Durch eine Handbewegung kann dem Roboter dann die richtige Option vorgegeben werden, denn das System misst die Muskelaktivität am Unterarm des Probanden, wie man hier in einem Video sehen kann.

Roboter als Erweiterung des Menschen

„Das Großartige an diesem Ansatz ist, dass man die Nutzer nicht mehr darauf trainieren muss, in einer vorgeschriebenen Art und Weise zu denken“, sagt einer der beteiligten Wissenschaftler, Doktorand Joseph DelPreto. „Der Roboter passt sich dir an und nicht anders herum.“

„Wir wollen uns von einer Welt entfernen, in der sich die Menschen an die Beschränkungen von Maschinen anpassen müssen“, ergänzt CSAIL-Direktorin Daniela Rus, die die Forschungs-Arbeit betreute. „Ein Ansatz wie dieser hier zeigt, dass es sehr gut möglich ist, Robotersysteme zu entwickeln, die eine natürlichere und intuitivere Erweiterung von uns sind.“

Für die Messung der Gehirnaktivität wurde die Elektroenzephalographie (EEG) eingesetzt. Für die Muskelaktivitäts-Messung nutzt das Forscher-Team die Elektromyographie (EMG). Die Steuerungs-Signale werden über Elektroden wahrgenommen, die auf der Kopfhaut und dem Unterarm der Versuchsperson befestigt sind.

„Im Gegensatz zu Zeiten, in denen nur das EEG-Feedback genutzt wurde, ermöglicht die nun zur Anwendung gekommene Kombination von EEG- und EMG-Feedback, die natürlichen Mensch-Roboter-Interaktionen im Rahmen einer breiteren Palette von Anwendungen einzusetzen“, sagt CSAIL-Direktorin Rus. Durch die Einbeziehung des Muskel-Feedbacks lässt sich der Roboter außerdem in viel mehr Abstufungen und mit größerer Genauigkeit im Raum steuern.