Zwei Studien der Stanford University und der Universität Genf zeigen, dass Gehirn-Computer-Schnittstellen schnelle Fortschritte machen. Auch wenn wir unsere Maus und Tastatur in absehbarer Zeit nicht durch ein solches System ersetzen können, könnte diese noch junge Technologie insbesondere für Menschen mit Behinderungen revolutionär sein. Das erste von der Stanford University ist ein modifiziertes Mikroelektrodenarray und Computersystem, das gelähmten Patienten die Verwendung eines Cursors auf einem Computerbildschirm ermöglicht. Das Array, etwa so groß wie eine Kinderaspirintablette, verfügt über 100 Elektroden, die die Neuronen des Benutzers überwachen. Es wird in das Sportleder eingelegt und der Benutzer kann den Cursor einstellen, indem er sich einfach vorstellt, er würde seinen Arm bewegen. Mit minimaler Schulung können manche Patienten Dutzende von Zeichen pro Minute ohne Hilfe eingeben, schneller als mit vorhandenen Systemen. „Diese Studie erreicht die bislang höchste Geschwindigkeit und Genauigkeit, dreimal schneller als zuvor“, sagte Krishna Shenoy, Ingenieursprofessor in Stanford und Co-Autor des Berichts. Der Zweck dieser Forschung besteht offensichtlich darin, die Kommunikationsgeschwindigkeit gelähmter Patienten zu verbessern und gleichzeitig den Einrichtungsprozess zu vereinfachen. Doch könnte die Fähigkeit, einen Cursor auf dem Bildschirm einfacher und präziser mit dem Gehirn zu bewegen, auch unsere Interaktion mit herkömmlichen Computern vereinfachen. Daher können Sie damit neben der einfachen Texteingabe auch Aufgaben wie das Surfen im Internet und das Spielen von Spielen erledigen. „Dies ist eine Sicherheits- und Machbarkeitsstudie“, sagte Jamie Henderson, Professor an der Stanford University und Co-Autor des Berichts. „Ich bin aber zuversichtlich, dass es in naher Zukunft ein praktisch anwendbares System geben wird, um gelähmten Patienten zu helfen.“ Darüber hinaus hat ein Team der Universität Genf eine Gehirn-Computer-Schnittstelle entwickelt, die es Menschen nicht nur ermöglicht, den Cursor zu steuern, sondern auch entsprechende Signale an das Gehirn zurückmeldet. Die Schwierigkeit besteht darin, dass Gehirn-Computer-Schnittstellen zwar Informationen über das Gehirn lesen können, einer Person aber auch ermöglichen, die resultierende Aktivität (das Bewegen eines bionischen Arms oder das Auswählen von Text auf einem Bildschirm) visuell zu bestätigen. Wäre es jedoch ein echter Arm, würde er auch Positionsdaten erfassen, die sogenannte Propriozeption, darunter auch, wie stark die Gelenke gebeugt und wie weit der Arm angehoben ist. Während einige Studien bereits damit begonnen haben, diese Art von Feedback zu produzieren, wurde in dieser Studie ein einfacherer Prozess verwendet. Die Forscher nutzten lichtbasierte Mikroskopie, um eine Reihe von Zellen im Gehirn der Mäuse zu visualisieren. Als die Maus ein bestimmtes, von den Forschern ausgewähltes Neuron nutzte (es steuerte nichts, aber man konnte sich vorstellen, dass es ein Licht einschaltete oder seinen Arm bewegte), erhielt sie eine Belohnung und einen Feedback-Impuls in ihrem sensorischen Kortex. Die Studie ergab, dass Mäuse tatsächlich künstliche Empfindungen mit der Aktivität bestimmter, von den Forschern ausgewählter Neuronen in Verbindung bringen konnten, wodurch eine primitive, aber funktionale Rückkopplungsschleife entstand. Die lichtempfindlichen Eigenschaften von Neuronen können Menschen sicherlich nicht durch Gentherapie erreichen. Die Forschung befindet sich noch in einem noch vorläufigeren Stadium als die Stanford-Studie, zeigt aber, dass der grundlegende Aufbau funktioniert und für den Einsatz beim Menschen modifiziert werden könnte. Durch die Einrichtung einiger Feedbackschleifen kann man sich mit geschlossenen Augen ein ungefähres Bild von der Position des künstlichen Arms machen. Als Gewinner des Qingyun-Plans von Toutiao und des Bai+-Plans von Baijiahao, des Baidu-Digitalautors des Jahres 2019, des beliebtesten Autors von Baijiahao im Technologiebereich, des Sogou-Autors für Technologie und Kultur 2019 und des einflussreichsten Schöpfers des Baijiahao-Vierteljahrs 2021 hat er viele Auszeichnungen gewonnen, darunter den Sohu Best Industry Media Person 2013, den dritten Platz beim China New Media Entrepreneurship Competition Beijing 2015, den Guangmang Experience Award 2015, den dritten Platz im Finale des China New Media Entrepreneurship Competition 2015 und den Baidu Dynamic Annual Powerful Celebrity 2018. |
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