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Gehirn-Computer-Schnittstellen: Mit der Kraft der Gedanken

Die Zeiten, in denen man Geräte einzig per Knopfdruck bedienen konnte, sind vorbei. Das nützt vor allem Menschen mit Behinderung.
Teilnehmer am BCI-Race des Cybathlon

Wenn sich im Herbst die Athleten des Cybathlon 2016 zum Sportwettkampf treffen, dreht sich alles um die richtige Technik: Menschen mit Querschnittslähmung radeln um die Wette oder durchlaufen einen Hindernisparcours. Träger künstlicher Arme beweisen Fingerfertigkeit in Alltagsdingen wie Brotschneiden oder Wäscheaufhängen. Und beim "Brain-Computer Interface Race" lotsen Menschen, denen nur die Kraft der Gedanken geblieben ist, mit Hilfe ihrer Gehirnströme einen Avatar durch eine virtuelle Welt. Möglich machen das neu entwickelte Systeme, die Menschen mit Behinderung bei der Bewältigung ihres Lebens helfen.

Welches Team die beste Technik entwickelt hat, soll sich in den sechs verschiedenen Disziplinen erweisen, die sich die Organisatoren um Robert Riener von der ETH Zürich für den "Cybathlon" ausgedacht haben – den ersten Wettkampf für Athleten mit Behinderungen und technischen Assistenzsystemen. Das Besondere: Einige der Hilfsmittel werden allein mit Hilfe von Gedanken gesteuert. Denn die Zeiten, in denen die Kommunikation zwischen Mensch und Maschine ausschließlich im Drücken von Knöpfen bestand, sind vorbei. Mit manchen Geräten können wir heute sprechen, andere reagieren auf Gesten. Die Gehirn-Computer-Schnittstelle, englisch auch Brain-Computer-Interface oder kurz BCI genannt, ist die direkteste Form der Kommunikation zwischen Mensch und Maschine …

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  • Quellen

Brunner, C. et al.: BNCI Horizon 2020: Towards a Roadmap for the BCI Community. In: Brain-Computer Interfaces 2, 10.1080/2326263X.2015.1008956, 2015

Pais-Vieira, M. et al.: Building an Organic Computing Device with Multiple Interconnected Brains. In: Scientific Reports 5, 11869, 2015

Rao, R. P. N . et al.: A Direct Brain-to-Brain Interface in Humans. In: PLoS One 9, e111332, 2014

Wodlinger, B. et al.: Ten-Dimensional Anthropomorphic Arm Control in a Human Brain-Machine Interface: Difficulties, Solutions, and Limitations. In: Journal of Neural Engineering 12, 016011, 2015

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