Brain-Computer-Interfaces BCI einfach erklärt

Diese Elektroden können hochpräzise Signale direkt von den Neuronen erfassen, was zu einer sehr genauen Steuerung führt. Invasive BCIs werden oft bei Patienten mit schweren motorischen Einschränkungen verwendet. Der Vorteil ist bei häufiger Nutzung, dass das invasive BCI anschließend für die Nutzung der Geräte keinen Extraaufwand bedeutet. Brain-Computer-Interfaces (BCIs), auch als Gehirn-Computer-Schnittstellen bekannt, sind eine Technologie, die eine direkte Kommunikation zwischen dem menschlichen Gehirn und technischen Geräten ermöglicht.

Nicht-invasive BCIs messen die elektrische Aktivität des Gehirns ohne direkten Kontakt oder Eingriffe im Gehirn. Sie verwenden Methoden wie die Elektroenzephalographie (EEG), bei der mittels einer Haube kleine Elektroden auf der Kopfhaut angebracht werden, um elektrische Signale im Gehirn zu erfassen. Diese Signale werden analysiert, um herauszufinden, welche Gehirnregionen aktiv sind und welche Gedanken oder Absichten sie widerspiegeln.

In einer Welt, in der Menschen mit Hirnimplantaten schneller denken, besser kommunizieren oder sogar direkt mit künstlicher Intelligenz interagieren können, droht eine Zweiklassengesellschaft. Was heute eine Hilfe für Patienten mit neurologischen Erkrankungen ist, könnte in Zukunft zur Eintrittskarte in eine exklusive Elite werden. Das Unternehmen konzentriert sich auf nicht-invasive BCIs, die mithilfe von Lichtsignalen Gehirnaktivitäten erfassen. Während diese Technologie derzeit nicht mit implantierbaren Geräten konkurrieren kann, bietet sie eine vielversprechende Alternative für Anwendungen, bei denen keine chirurgischen Eingriffe notwendig sind. Auch wenn invasive Brain-Computer-Interfaces wegen dem direkteren Austausch das größte Potential für bidirektionalen Austausch haben, gibt es auch bereits Forschungen im nichtinvasiven Bereich.

Die aktuelle Forschung konzentriert sich auf die Verbesserung der Genauigkeit und Zuverlässigkeit von BCI-Systemen, und es sind bereits einige kommerzielle Geräte verfügbar, beispielsweise für Neurofeedback oder Spiele. Neurofeedback ist eine Art von Biofeedback, bei dem die Gehirnaktivität in Echtzeit angezeigt wird, häufig mithilfe eines BCI, um die Selbstregulierung der Gehirnfunktion zu lehren. Es kann zur Behandlung von Erkrankungen wie ADHS, Angstzuständen und Schlafstörungen eingesetzt werden. Vielleicht ist deine Internetverbindung unterbrochen worden oder wir haben gerade ein Problem auf unserer Seite.

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An Neuroprothesen arbeiten bereits einige Hersteller, darunter zum Beispiel die Firma Neuralink. In deinem Gehirn sorgen Milliarden Nervenzellen dafür, dass du denken, sprechen und handeln kannst. Brain-Computer-Interfaces registrieren diese Impulse über EEGs und übersetzen sie so, dass ein bestimmtes Gerät reagiert. Es dauert eine Weile, bis der Computer die oftmals vagen Spannungsschwankungen korrekt interpretieren kann. Ähnlich vielfältig wie die untergeordneten Begriffe fielen die bis heute erreichten Meilensteine in der komplexen Welt der Brain-Computer-Interfaces aus.

• Indem sie eine direkte Verbindung zwischen den Gedanken eines Spielers und der Spielkontrolle herstellen, haben BCIs das Potenzial, immersivere und interaktivere Spielerlebnisse zu schaffen.
• Eine Brain-Computer-Schnittstelle (BCI) ist eine Technologie, die eine direkte Kommunikation zwischen einem menschlichen Gehirn und einem externen Gerät ermöglicht.
• Einige der neuen Modelle verfügen sogar über drahtlose Signalübertragung, was externe Kabel oder Empfangsgeräte überflüssig macht.
• In einem nächsten Schritt übersetzt das Brain-Computer-Interface diese Muster in für Maschinen verständliche Befehle.

Diese Signale, auch Aktionspotenziale genannt, sind die Grundlage für alle Gedanken, Bewegungen und Emotionen. Verschiedene Regionen des Gehirns sind für unterschiedliche Funktionen verantwortlich. Der motorische Kortex etwa für die Steuerung der Bewegung und der visuelle Kortex für das Sehen. Diese „Fachbereiche“ des Gehirns erleichtern es dem BCI, die richtigen Signale abzugreifen.

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Wir begegnen immer häufiger technischen Systemen, die in einem gewissen Rahmen eigenständig Entscheidungen treffen und Handlungen ohne menschliche Einwirkung ausführen, z.B. Durch Technologieinnovationen lassen sich Tätigkeiten und Prozesse zunehmend automatisieren. Die Neuroergonomie sorgt dafür, dass dabei nicht der Mensch sich an die Technik anpassen muss, sondern dass die Technik anpassungsfähig und menschzentriert ist.

Nachdem ein Befehl vom BCI verarbeitet wurde, führt das verbundene Gerät die Aktion aus, und der Benutzer erhält visuelles, taktiles oder auditives Feedback. Dieses Feedback ist entscheidend, um die Steuerung zu verbessern, da das Gehirn lernt, seine Signale basierend auf der Rückmeldung anzupassen. Ein Brain-Computer Interface ist wie bereits erwähnt eine Schnittstelle, die elektrischen Signale des Gehirns erfasst, diese analysiert und in Steuerbefehle für externe Geräte umwandelt. Das menschliche Gehirn kommuniziert nämlich über elektrische Impulse, die von Neuronen erzeugt werden. Bidirektionale BCIs würden die Möglichkeit eröffnen, direkt von Gehirn zu Gehirn zu kommunizieren, Gedanken auf Cloud Server zu laden und sich mit dem Internet zu verbinden.

EEGs oder Elektroenzephalogramme sind eine Methode zur Überwachung der Gehirnaktivität mithilfe von Elektroden, die auf der Kopfhaut angebracht werden. Bei BCIs werden EEGs häufig verwendet, um Gehirnsignale zu sammeln, die das BCI-System dann in Befehle für ein externes Gerät umwandelt. Algorithmen des maschinellen Lernens werden häufig verwendet, um die komplexen Muster der Gehirnaktivität in umsetzbare Befehle zu entschlüsseln.

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Doch bis diese Techniken routinemäßig einsetzbar sind, könnte es noch Jahre dauern. Während Medikamente und invasive Behandlungen oft nach dem Prinzip „Trial-and-Error“ verabreicht werden, können moderne Implantate auf Änderungen im Gehirn automatisch reagieren. Das verbessert nicht nur die Effizienz der Therapie, sondern reduziert langfristig auch Nebenwirkungen und Kosten für das Gesundheitssystem.

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Dem begegnet man in der Regel mit ausgefeilten Signalverarbeitungstechniken, maschinellen Lernalgorithmen zur Mustererkennung und dem Einsatz hochwertiger Sensoren. Sie haben das Potenzial, hochpräzise Messwerte der Gehirnaktivität zu liefern, bergen aber auch ein erhöhtes Risiko, einschließlich des Risikos einer Infektion oder Gewebeschädigung. Ein BCI erkennt Signale vom Gehirn, häufig mithilfe von EEG-Sensoren (Elektroenzephalographie), und übersetzt diese Signale in Befehle, die ein externes Gerät verstehen kann. “Gehirn-Computer-Schnittstelle” oder “Hirn-Computer-Schnittstelle”, ist eine spezielle Mensch-Maschine-Schnittstelle oder auch Tier-Maschine-Schnittstelle. Die Methode ist die Elektroenzephalografie (EEG), die zu einem Elektroenzephalogramm (ebenfalls EEG abgekürzt) führt. Alternativ wird die magnetische Aktivität aufgezeichnet (mittels MEG) oder die hämodynamische Aktivität (Blutfluss in den Gefäßen) gemessen (mittels fMRI oder NIRS).

Es ist damit sehr ähnlich dem Beispiel der Kommunikationshilfe im medizinischen Anwendungsbereich. In allen Fällen müssen die Gehirnsignale allerdings erst noch gefiltert, verarbeitet werden, um relevante Informationen zu extrahieren und schließlich zu klassifizieren. Gerade Künstliche Intelligenz hilft dabei enorm, weil Deep-Learning-Systeme selbst dem menschlichen Gehirn nachempfunden sind, um Zusammenhänge in komplexen Datenmustern zu erkennen. Trotz dieser Vorteile bergen Brain-Computer-Interfaces natürlich auch erhebliche Risiken.

Im Folgenden werden einige der wichtigsten Anwendungsbereiche von BCIs vorgestellt. Die grundlegende Idee hinter einem BCI ist die Nutzung der natürlichen elektrischen Aktivität des Gehirns, um direkte Steuerungsmechanismen zu ermöglichen. Das menschliche Gehirn sendet kontinuierlich elektrische Signale, wenn wir denken, fühlen oder handeln. Diese Signale können mittels spezieller Sensoren erfasst und anschließend interpretiert werden, um bestimmte Aktionen auszuführen.

Weitere Informationen darüber, wie BCIs die Welt verändern könnten und für wen die positiven Aspekte überwiegen, bietet eine interessant aufbereitete Infografik von RS Components. Trotz einiger Chancen und Vorteile ist die Forschung an und die Entwicklung von Brain-Computer-Interfaces nicht vollständig unbedenklich. Hier gilt es, einige klare Richtlinien zu formulieren, die bestimmen, was möglich ist beziehungsweise was davon erlaubt sein sollte und was nicht. Jahrhunderts bis heute haben sich einige spannende Chancen sowie Risiken durch die Erforschung und Weiterentwicklung des Gehirns ergeben.

Viele Fragen sind noch offen, viele Probleme müssen noch gelöst werden, aber am Horizont lassen sich auch diesseits der Science-Fiction konkrete Anwendungen erkennen. Im Kontext von Brain-Computer-Interfaces spielt die Künstliche Intelligenz eine entscheidende Rolle. Es sind gerade die Algorithmen der Künstlichen Intelligenz, die es ermöglichen, die erfassten Gehirnsignale in etwas zu übersetzen, das ein Computer erkennen und interpretieren kann. Ohne künstliche Intelligenz wäre es nahezu unmöglich, die enormen Mengen an Daten, die unser kinbet Gehirn erzeugt, in nützliche Informationen zu übersetzen. Brain-Computer-Interfaces bieten vielfältige und spannende Einsatzmöglichkeiten, von denen Menschen durchaus profitieren würden – beziehungsweise bereits können. Gleichzeitig besteht die Gefahr, die dadurch auftretenden Risiken als zu gering einzuschätzen und diese in entscheidenden Momenten nicht als Warnsignal interpretieren zu können.

Dies könnte langfristig eine Verbindung zwischen implantierbaren und nicht-invasiven Methoden schaffen. BCIs eröffnen eine breite Palette von Anwendungsmöglichkeiten, die von medizinischen Hilfsmitteln bis hin zu innovativen technologischen Anwendungen reichen. Diese Schnittstellen bieten nicht nur Lösungen für Menschen mit schweren körperlichen Einschränkungen, sondern auch spannende neue Möglichkeiten in Bereichen wie Unterhaltung, Kommunikation und sogar Leistungserweiterung.

Aufgrund zahlreicher technologischer Herausforderungen geht die Entwicklung von BCIs jedoch mit einem hohen Zeit- und Kostenaufwand einher. Noch ist die Vision einer schnellen, intuitiven und präzisen Gedankenkontrolle von Computern und Maschinen Zukunftsmusik, der bedeutende technologische Herausforderungen entgegenstehen. Ein besseres Verständnis darüber, wie neuronale Signale erfasst, interpretiert und sogar beeinflusst werden können, könnte langfristig den Weg für disruptive Entwicklungen ebnen. Ob es allerdings so weit kommt, wird letztlich nicht nur vom technologischen Fortschritt abhängen, sondern auch davon, wie weit BCI gesellschaftliche Akzeptanz gewinnen können.

Ob sich entsprechende BCI-Technologien langfristig durchsetzen werden, hängt jedoch nicht nur vom technischen Fortschritt ab, sondern ebenso von der gesellschaftlichen Akzeptanz. Im Jahr 2024 forschen und arbeiten sowohl zahlreiche staatliche Einrichtungen wie Hochschulen als auch Unternehmen aus der Privatwirtschaft an BCI-Verfahren. Im Jahr 2020 implantierten Forschende der Universität Zhejiang (China) einem querschnittsgelähmten Patienten ein Brain-Computer-Interface, mit dessen Hilfe er nun Roboterarme bewegt und Geräte per Gedanken steuert. Erst im Januar 2024 stellte ein Wissenschaftsteam des bekannten Massachusetts Institute of Technology (MIT) ein nicht-invasives Brain-Computer-Interface vor, mit dem sich der Roboterhund von Boston Dynamics steuern lässt. Generell erweist sich die niedrige Informationsübertragungsrate zwischen Gehirn und Computer als wesentliches Hindernis bei allen gegenwärtigen BCI.

Auf diese Weise identifiziert das System charakteristische neuronale Signaturen und Motive, die als Kontrollsignale dienen. Durch die Identifikation und Klassifikation der Kontrollsignale entschlüsselt das BCI die Intentionen des Nutzers und generiert daraufhin entsprechende maschinelle Steuerbefehle. Eine Brain-Computer-Schnittstelle (BCI) ist eine Technologie, die eine direkte Kommunikation zwischen einem menschlichen Gehirn und einem externen Gerät ermöglicht. Dies geschieht durch die Umwandlung der Gehirnaktivität in Befehle für das Gerät und umgeht dabei den herkömmlichen Weg über periphere Nerven und Muskeln.