Utilizing Brain-Computer Interfaces for Human-Machine Systems (2012)

Verbindet man ein menschliches Gehirn über eine Hirn-Rechner-Schnittstelle (BCI) mit einer Maschine, so kann das resultierende Mensch-Maschine-System (MMS) Informationen über die Hirnaktivität des Nutzers ableiten. Um diese Verbindung aufbauen zu können, werden Methoden aus dem Bereich des Maschinellen Lernens und Grundlagenwissen über die Interpretation des Elektroenzephalogramms (EEG) miteinander verknüpft. Dieser Ansatz erlaubt automatisierte Analysen der Hirnaktivität in Echtzeit, deren Ergebnisse insbesondere dafür genutzt werden können das technische System anzusteuern. In den letzten 20 Jahren lagen die Hauptziele der BCI-Forschung darin, Unterstützungssysteme für Menschen mit starken Behinderungen zu definieren, die eine Kontrolle über ein technisches System erlauben oder als Kommunikationsmedium genutzt werden können. Diese Doktorarbeit widmet sich jedoch einem anderen Ansatz: Ziel ist es, BCIs auch in MMS nutzbar zu machen, in denen gesunde Menschen interagieren. In einer detaillierten Analyse der aktuellen BCI-Forschung stellt sich heraus, dass die Unzuverlässigkeit, der schmalbandinge Informationstransfer, der hohe kognitive Aufwand bei der Nutzung sowie die umständliche und zeitraubende Kalibrierung eines BCI-Systems die Hauptprobleme bei dessen Nutzung in einer realen Anwendung darstellen. Um diese Probleme angehen zu können, führe ich eine neue Theorie ein, welche die Kategorisierung aktueller BCI-Technologie um passive BCIs erweitert. Im Gegensatz zu klassischen BCI-Systemen zielen passive BCIs nicht auf eine direkte Steuerung des Systems durch intendierte Befehle des Nutzers ab. Passive BCIs leiten Informationen über versteckte Aspekte des Nutzerzustands ab, die der Maschine bereitgestellt werden können, um die zugrundeliegende Interaktion zu verbessern. In Kombination mit der kürzlich neu eingeführten Kategorie der hybriden BCIs lassen sich so kontextsensitive BCIs definieren. Diese nutzen größere Anteile des im gegebenen MMS verfügbaren Informationsraums, um das Gesamtsystem zuverlässiger zu machen. Diese Konzepte werden über vier Studien validiert, die in aktuelle Fragestellungen der MMS-Forschung eingebettet sind. Einerseits gebe ich Beispiele dafür, dass passive und kontextsensitive BCI-Systeme wertvolle Informationen – wie Intentionen oder interne Interpretationen des Nutzers – liefern können. Dies ist sogar möglich, wenn die Bandbreite und Zuverlässigkeit des gegebenen BCI-Kanals eingeschränkt ist. Des Weiteren zeige ich, dass passive BCI-Kanäle sinnvoll zu einem MMS hinzugefügt werden können, ohne dass der Nutzungsaufwand ansteigt, da solche Informationskanäle inhärent keine Aufmerksamkeit des Nutzers benötigen. Insbesondere stelle ich ein passives BCI zur Fehlererkennung vor, welches universell für jeden Nutzer einsetzbar ist, ohne zuvor zeitraubend individuell kalibriert werden zu müssen. Zusammen mit der letzten Studie, in der trockene EEG-Elektroden untersucht werden, zeige ich, dass der Aufwand ein BCI-System einsatzfähig zu machen, drastisch gesenkt werden kann. Somit kann BCI-Technologie sinnvoll in zeitgemäßer Forschung im Bereich der MMS eingesetzt werden. Als Beispiel dafür präsentiere ich effiziente Lösungen von Problemen im Bereich der Systemsicherheit und der automatisierten Adaption, sowie für das wohlbekannte Midas-Touch-Problem in der berührungsfreien Interaktion, die auf den hier vorgestellten Konzepten aufbauen. Die in dieser Arbeit vorgestellten und validierten Konzepte neuer BCI-Technologien können also in der Tat dafür genutzt werden Mensch-Maschine-Systeme relevant zu verbessern.