Gehirn-Computer-Schnittstelle mit Wearables und AI

Die Gehirn-Computer-Schnittstelle (Brain Computer Interface, BCI) wird nicht nur im Bereich Rehabilitation eingesetzt, sondern auch für Konzentrationsmanagement, Stressmessung, AR/VR-Headsets und die Steuerung von IoT-Geräten. Sie wird in Form von Wearables umgesetzt. AI spielt im Funktionsprozess von BCI eine entscheidende Rolle, indem sie Gehirnsignale entschlüsselt und in Befehle umwandelt.

1. Das Wearable „Crown“ des US-BCI-Unternehmens Neurosity

• Erkennt Konzentration mit EEG und AI
• Wenn der Nutzer Crown auf dem Kopf trägt, liest es die Gehirnwellen und erkennt, „wann der Nutzer fokussiert ist“
• Die EEG-Sensoren dieses Produkts erfassen die vom Gehirn ausgehenden Gammawellen
• Wenn die Konzentration des Nutzers steigt, erfassen die EEG-Sensoren mehr Gammawellen
• Wenn die Konzentration nachlässt, erfassen diese Sensoren weniger Gammawellen
• Auf dieser Grundlage beurteilt Crown die Konzentrationsfähigkeit des Nutzers
• Crown erkennt, „welche Musik am effektivsten ist“, um „dem Nutzer zu helfen, in einen Flow-Zustand zu kommen“, und spielt diese Musik ab

2. Die Earbuds „Emotiv MN8“ des US-BCI-Unternehmens Emotiv

• Misst und analysiert mit EEG und eigenen Machine-Learning-Algorithmen das Stressniveau und Veränderungen der Aufmerksamkeit
• MN8 ist mit Gehirnsensoren, Referenzelektroden und mehrachsigen Bewegungssensoren ausgestattet
• Wenn der Nutzer die Earbuds im Ohr trägt, verfolgen und beobachten sie in Echtzeit Gehirnmuster
• MN8 erkennt, wann der Nutzer mental ermüdet, die Konzentration verliert oder in einen Flow gerät
• Es liefert Daten zur Gehirnaktivität und hilft dem Nutzer zu verstehen, „wann, wo und wie er am besten arbeitet“
• Es ermöglicht die Quantifizierung von Situationen, in denen „das Gehirn des Nutzers die Schwelle von kognitiver Belastung zu kognitiver Überlastung überschreitet“
• Mit MN8 lässt sich auch erkennen, „wie sich die Aufmerksamkeit des Nutzers im Laufe des Tages verändert“

3. Der Wearable-Sensor des französischen BCI-Unternehmens NextMind

• Erfasst mit EEG und Machine-Learning-Algorithmen Gehirnaktivität, entschlüsselt sie und wandelt sie in digitale Befehle um
• Dadurch können Nutzer Computer, Augmented-Reality-(AR)-/Virtual-Reality-(VR)-Headsets und Internet-of-Things-(IoT)-Geräte einfach mit ihren Gedanken steuern
• Der Sensor kann an Stirnbändern, Mützen und AR/VR-Headsets angebracht werden
• Funktionsweise: Der Nutzer befestigt den Sensor am Hinterkopf und blickt auf den Bildschirm -> die Augen projizieren ein bestimmtes auf dem Bildschirm angezeigtes Bild auf den visuellen Kortex -> dabei erfassen die im Sensor verbauten EEG-Elektroden die Gehirnaktivität im visuellen Kortex -> der Machine-Learning-Algorithmus entschlüsselt die Gehirnaktivität und erkennt den visuellen Fokus des Nutzers -> diese Information wird in Echtzeit an den Computer zurückgesendet -> dadurch arbeiten digitale Geräte entsprechend den Gedanken des Nutzers, etwa indem auf dem Bildschirm ein Video abgespielt oder die Lautstärke erhöht wird