Resourceneffiziente und adaptive Gehirn-Maschine Schnittstellen

Vollständiger Titel: 
Resourceneffiziente und adaptive Gehirn-Maschine Schnittstellen für intuitive Mensch-Maschine Interaktion
Dauer: 
01.09.2014 bis 31.12.2018
Zusammenfassung: 

Im Rahmen dieses Projektes untersuchen wir den Zusammenhang zwischen kortikaler Aktivierung (Elektroenzephalographie, EEG), Blickbewegungen und Mentalen Repräsentationsstrukturen (Structural Dimensional Analysis of Mental Representation, SDA-M) als komplexes Maß für kognitive Prozesse in der Mensch-Maschine Interaktion (MMI) – ein bis heute wenig erforschter Bereich. Wir haben uns zum Ziel gesetzt ein interaktives, dynamisches und adaptives System zu schaffen, das die MMI nicht nur erleichtert und unterstützt, sondern auch an die individuellen Bedürfnisse einer Person anpasst, um auf diese Weise eine natürliche und intuitive Interaktion zu ermöglichen. Um dieses Ziel zu erreichen, werden wir ein neuartiges, multi-modales Brain-Machine Interface (BMI) entwickeln, das als Schnittstelle zwischen Mensch und Maschine in der Lage ist objekt- und aufgabenbezogene Verarbeitungsschwierigkeiten in einer Interaktionssituation zu erkennen. Zu diesem Zweck arbeiten wir an neuen, echtzeitfähigen Klassifikationsmethoden zur integrierten Analyse von EEG und Blickbewegungsdaten. Das BMI erkennt, welche Objekte einfach verarbeitet werden und welche zu Schwierigkeiten führen. Die SDA-M Methode dient dabei sowohl der Diagnose individueller kognitiver Verarbeitungsschwierigkeiten als auch als Maß für den Lernfortschritt. Dieser neuartige Ansatz erlaubt es uns Mensch-Maschine Interaktionen so zu adaptieren, dass der Grad, die Modalität und die Wiederholungsrate der Rückmeldung an den Nutzer optimiert werden.