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Hirn-Computer-Schnittstellen: Ich denke, also fahre ich

Ein Automobilhersteller arbeitet an einem intelligenten Assistenzsystem, das die Hirnströme des ­Fahrers ausliest. Werden wir zunehmend mit Computern verschmelzen?
Fahrtsimulation

Seit drei Stunden fahren Sie schon auf der Autobahn und können es kaum erwarten, auf dem Sofa Ihre Beine auszustrecken. Um schneller heimzukommen, drücken Sie das Gaspedal bis zum Anschlag durch, doch das Auto fährt stur mit 110 Stundenkilometern weiter. Dabei wäre hier sogar ein höheres Tempo erlaubt. Erst jetzt merken Sie, was der Bordcomputer schon seit einigen Minuten weiß: Sie sind müde und unkonzentriert; schneller zu fahren, wäre in dieser Situation zu gefährlich. Zeit für eine Pause! In 500 Metern kommt ein Rastplatz. Noch bevor Sie den Blinker betätigen, meldet sich der Bordcomputer: »Parkplatz belegt; bessere Alternative in fünf Kilometern.« Wenig später verstellt sich der Fahrersitz. Nur ein bisschen, aber Ihre Schulter entspannt sich. Ihnen wird bewusst, dass Sie schon seit einer Weile leichte Nackenschmerzen haben.

Ihr Auto weiß offenbar, was Sie benötigen, sogar noch vor Ihnen! Die entsprechenden Infos bezieht es direkt aus Ihrem Gehirn – Sie tragen eine dezente Kappe mit versteckten Elektroden, die Ihre Hirnströme erfassen. Ein Computer wertet die Daten aus und schickt sie direkt an die Bordelektronik.

Das klingt nach Sciencefiction, und noch ist es das auch: Sie können solch ein Fahrzeug aktuell nicht kaufen. Doch der Automobilhersteller Nissan arbeitet derzeit an genau so einem Fahrassistenten. Er soll die Hirnaktivität des Fahrers auslesen und so erkennen, wenn dieser sich unwohl fühlt, eine Pause braucht oder eine nahende Gefahr übersieht ...

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  • Quellen

Ahn, M et al.: A Review of Brain-Computer Interface Games and an Opinion Survey from Researchers, Developers and Users. In: Sensors 14, S. 14.601 – 14.633, 2014

Haufe, S. et al.: EEG Potentials Predict upcoming Emergency Brakings during Simulated Driving. In: Journal of Neural Engineering 8, 056001, 2011

Kellmeyer, P.: Big Brain Data: On the Responsible Use of Brain Data from Clinical and Consumer-Directed Neurotechnological Devices. In: Neuroethics, 10.1007/s12152-018-9371-x, 2018

Khaliliardali, Z. et al.: Action Prediction Based on Anticipatory Brain Potentials during Simulated Driving. In: Journal of Neural Engineering 12, 066006, 2015

Martinovic, I. et al.: On the Feasibility of Side-Channel Attacks with Brain-Computer Interfaces. In: Proceedings of the 21st USENIX Conference on Security Symposium, S. 34-46, 2012

Min, B. K. et. al.: Harnessing Prefrontal Cognitive Signals for Brain-Machine Interfaces. In: Trends in Biotechnology 35, S. 585 – 597, 2017

Schwarz, A. et al.: Decoding Natural Reach-and-Grasp Actions from Human EEG. In: Journal of Neural Engineering 15, 016005, 2018

Statthaler, K. et al.: Cybathlon Experiences of the Graz BCI Racing Team Mirage91 in the Brain-Computer Interface Discipline. In: Journal of NeuroEngineering and Rehabilitation 14, 129, 2017

Waismann, R. et al.: EEG Responses to Visual Erotic Stimuli in Men with Normal and Paraphilic Interests. In: Archives of Sexual Behavior 32, S. 135 – 144, 2003

Yuste, R. et al.: Four Ethical Priorities for Neurotechnologies and AI. In: Nature 551, S. 159 – 163, 2017

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