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Brain-Machine-Schnittstelle

Mind Over Machines: Revolutionierung der Mensch-Gerät-Interaktion

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Bildquelle: Australische Armee

Forscher der University of Technology Sydney (UTS) haben eine bahnbrechende Entdeckung gemacht, die die Art und Weise, wie wir mit Technologie interagieren, verändern könnte. In Zusammenarbeit mit dem Australian Army and Defense Innovation Hub haben die Professoren Chin-Teng Lin und Francesca Iacopi einen Biosensor entwickelt, mit dem Sie Geräte wie Roboter und Maschinen allein mit Ihren Gedanken steuern können. Diese fortschrittliche Gehirn-Computer-Schnittstelle hat das Potenzial, verschiedene Branchen zu revolutionieren, darunter die fortschrittliche Fertigung, die Luft- und Raumfahrt sowie das Gesundheitswesen.

Wenn diese Art von Technologie jemals weit verbreitet und weiterentwickelt wird, könnte sie herkömmliche Schnittstellen wie Konsolen, Tastaturen, Touchscreens und Handgestenerkennung überflüssig machen. Laut Professor Iacopi „funktioniert die Freisprech- und Sprachfrei-Technologie auch außerhalb von Laborumgebungen, jederzeit und überall.“

Kombination von Graphenmaterial und Silizium

Die Entwicklung dieser Spitzentechnologie wurde durch die Verwendung von Graphenmaterial in Kombination mit Silizium ermöglicht. Dies ermöglichte es den Forschern, Probleme wie Korrosion, Haltbarkeit und Hautkontaktwiderstand zu überwinden, was zur Entwicklung tragbarer Trockensensoren führte.

Eine Studie in der Zeitschrift veröffentlicht ACS Angewandte Nanomaterialien zeigt, dass die Graphensensoren hochleitfähig, einfach zu bedienen und robust sind. Die sechseckig gemusterten Sensoren werden auf der Rückseite der Kopfhaut angebracht, um Gehirnwellen vom visuellen Kortex zu erfassen. Die Sensoren sind widerstandsfähig gegenüber rauen Bedingungen und eignen sich daher für den Einsatz in extremen Betriebsumgebungen.

Der Benutzer trägt eine am Kopf montierte Augmented-Reality-Linse, die weiße, flackernde Quadrate anzeigt. Durch die Fokussierung auf ein bestimmtes Quadrat werden die Gehirnwellen des Bedieners vom Biosensor erfasst. Ein Decoder übersetzt das Signal dann in Befehle. Die australische Armee hat die Technologie kürzlich demonstriert, indem sie Soldaten einen vierbeinigen Roboter von Ghost Robotics über die Gehirn-Maschine-Schnittstelle steuern ließ. Dies ermöglichte eine freihändige Steuerung des Roboterhundes mit einer Genauigkeit von bis zu 94 %.

Bildquelle: UTS

„Neun Befehle in zwei Sekunden“

„Unsere Technologie kann in zwei Sekunden mindestens neun Befehle erteilen. Das bedeutet, dass wir neun verschiedene Arten von Befehlen haben und der Bediener innerhalb dieses Zeitraums einen dieser neun auswählen kann“, erklärt Professor Lin.

Die Forscher haben außerdem nach Möglichkeiten gesucht, Körper- und Umgebungsgeräusche zu minimieren, um klarere Signale vom Gehirn des Bedieners zu erhalten.

Diese innovative Technologie wird wahrscheinlich großes Interesse bei der wissenschaftlichen Gemeinschaft, der Industrie und der Regierung wecken. Die Forscher an der UTS hoffen, weitere Fortschritte bei Gehirn-Computer-Schnittstellensystemen zu erzielen, die den Weg für eine neue Ära der Mensch-Maschine-Interaktion ebnen könnten.

Die Entwicklung der Biosensortechnologie, die die Gedankensteuerung von Geräten ermöglicht, hat das Potenzial, zahlreiche Bereiche zu revolutionieren. Durch den Wegfall herkömmlicher Schnittstellen und die Möglichkeit einer freihändigen und sprachfreien Bedienung kann diese Technologie das Leben von Menschen mit Behinderungen verbessern und die Effizienz von Branchen wie der fortschrittlichen Fertigung, der Luft- und Raumfahrt sowie dem Gesundheitswesen steigern. Mit kontinuierlicher Forschung und Innovation können wir mit weiteren Fortschritten bei Gehirn-Computer-Schnittstellensystemen rechnen, die die Art und Weise, wie wir mit Technologie interagieren, neu gestalten werden.

Alex McFarland ist ein KI-Journalist und Autor, der sich mit den neuesten Entwicklungen in der künstlichen Intelligenz beschäftigt. Er hat mit zahlreichen KI-Startups und Publikationen weltweit zusammengearbeitet.