In Kooperation mit dem Fachgebiet Mensch-Maschine-Systeme der Technischen Universität Berlin arbeitet die Brain Products GmbH derzeit an der Entwicklung eines neuartigen Steuerungsinstruments für Computerspiele. Ziel dabei ist es ungenutzte Informationen aus dem Gehirn des Spielers – teilweise ohne dass er dies beabsichtigt – direkt in das Spielgeschehen einfließen zu lassen. Bevor es ihm selbst bewusst wird, wird seine Interpretation des aktuellen Spielgeschehens oder ein emotionaler Zustand in das Spiel übertragen. So können zum einen während des Spiels gemachte Fehler allein durch Gedankenkraft korrigiert werden; zum anderen sollen Eigenschaften des Spielenden – wie Nervenstärke oder körperliche Fitness – auf den Spielcharakter übertragen werden. „Ein ganz neues Spielerlebnis! Wir freuen uns dieses zukunftsträchtige Projekt unterstützen zu dürfen.“, so Alexander Svojanovsky, Geschäftsführer der Brain Products GmbH.
Bereits seit mehreren Jahren beschäftigt sich die Berliner Forschungsgruppe PhyPA unter der Leitung von Thorsten Zander mit der Thematik der Fehlerkorrektur durch Echtzeitanalyse von Gehirnströmen. Zu Demonstrationszwecken haben die Wissenschaftler nun ein Spiel namens RLR-Game entwickelt, in dem es darum geht einen Uhrzeiger per Tastendruck auf eine bestimmte Position zu drehen. Dabei nimmt der Zeiger im Lauf des Spiels wiederholt verschiedene Farben an. Ist er rot bewirkt jeder Tastendruck eine Drehung um 30°, ist er grün kann er um 90° gedreht werden. Das Besondere: In unregelmäßigen Abständen widersetzt sich das Programm den Kommandos des Spielers und dreht den Zeiger um eine andere Gradzahl als die aufgrund der Färbung Erwartete. Durch das simultane Auslesen der Gehirnströme des Spielers ist es möglich diesen Fehler automatisch zu beheben. Allein die Tatsache, dass der Spieler die falsche Drehung des Zeigers wahrnimmt, bewirkt die Rotation dessen auf die ursprünglich erwartete Position. Das Gehirn greift also auf unbewusster Ebene in das Spielgeschehen ein, bewertet die aktuelle Spielsituation als 'Falsch' und korrigiert den Fehler noch bevor der Spieler dies selbst bewusst tun könnte. Erste Versuche haben bereits gezeigt, dass ein Spieler ohne Gehirnstromunterstützung hier deutlich unterlegen ist.
Thorsten Zander sieht in der Erkennung der Fehlerinformationsverarbeitung über Gehirnstrommessungen neue Möglichkeiten der Interaktion mit Maschinen: „Dieses als ‚Feedback Negativity‘ bekannte Signal kann mit Hilfe von EEG-Verstärkern erkannt und verarbeitet werden. Die Information ‚Falsch‘ löst im Gehirn einen Prozess aus, der über ein komplexes Klassifikationsverfahren innerhalb von wenigen Millisekunden als Verhaltensmuster abgebildet werden kann. Noch bevor eine menschliche Reaktion erfolgen kann, hat das Brain-Computer-Interface bereits die Korrektur übernommen.“
In Zukunft soll die Spielsteuerung mit automatischer Fehlerkorrektur um noch eine Komponente erweitert werden. Durch die Integration eines Emotionskanals können dann auch menschliche Charakteristika wie Selbstbewusstsein oder Abenteuerlust über Gehirnströme ausgelesen und in Computerspiele eingebunden werden. Die Eigenschaften des Spielers und sein Gefühlslage während des Spiels übertragen sich per Gehirnstrommessung auf die eigene Figur im Computerspiel.
Der Einsatz von Mensch-Maschine-Systemen ist natürlich nicht alleine auf Computerspiele beschränkt; er kann und wird in naher Zukunft auch die tägliche Arbeit unterstützen: Beispielsweise ein versehentlich gelöschtes Dokument wird automatisch wieder hergestellt, eine falsche Lenkbewegung beim Steuern eines Fahrzeuges wird durch das integrierte Fahrerassistenzsystem per Gehirnstrom korrigiert und Unfälle so vermieden.
Team PhyPA - TU Berlin
Die Arbeitsgruppe PhyPA ist ein interdisziplinäres Team am Fachgebiet Mensch-Maschine-Systeme der Technischen Universität Berlin. Die jungen Mitarbeiterinnen und Mitarbeiter stammen aus den Bereichen Psychologie, Ingenieurwesen, Informatik und Mathematik. Ihr Ziel ist es, Methodiken aus dem Bereich der Brain-Computer-Interface Forschung in die der Mensch-Maschine-Systeme zu übertragen. Es geht insbesondere darum, die Interaktion zwischen Mensch und Maschine zu verbessern, so dass die Nutzung für den Menschen intuitiver und natürlicher wird. Hierzu werden Methoden des statistischen Maschinellen Lernens genutzt um Muster in EEG-Signalen zu entdecken und in diese als aktive oder passive Steuerkommandos in die Interaktion einfließen zu lassen. Details finden sie unter http://www.mms.tu-berlin.de/....
Bereits seit mehreren Jahren beschäftigt sich die Berliner Forschungsgruppe PhyPA unter der Leitung von Thorsten Zander mit der Thematik der Fehlerkorrektur durch Echtzeitanalyse von Gehirnströmen. Zu Demonstrationszwecken haben die Wissenschaftler nun ein Spiel namens RLR-Game entwickelt, in dem es darum geht einen Uhrzeiger per Tastendruck auf eine bestimmte Position zu drehen. Dabei nimmt der Zeiger im Lauf des Spiels wiederholt verschiedene Farben an. Ist er rot bewirkt jeder Tastendruck eine Drehung um 30°, ist er grün kann er um 90° gedreht werden. Das Besondere: In unregelmäßigen Abständen widersetzt sich das Programm den Kommandos des Spielers und dreht den Zeiger um eine andere Gradzahl als die aufgrund der Färbung Erwartete. Durch das simultane Auslesen der Gehirnströme des Spielers ist es möglich diesen Fehler automatisch zu beheben. Allein die Tatsache, dass der Spieler die falsche Drehung des Zeigers wahrnimmt, bewirkt die Rotation dessen auf die ursprünglich erwartete Position. Das Gehirn greift also auf unbewusster Ebene in das Spielgeschehen ein, bewertet die aktuelle Spielsituation als 'Falsch' und korrigiert den Fehler noch bevor der Spieler dies selbst bewusst tun könnte. Erste Versuche haben bereits gezeigt, dass ein Spieler ohne Gehirnstromunterstützung hier deutlich unterlegen ist.
Thorsten Zander sieht in der Erkennung der Fehlerinformationsverarbeitung über Gehirnstrommessungen neue Möglichkeiten der Interaktion mit Maschinen: „Dieses als ‚Feedback Negativity‘ bekannte Signal kann mit Hilfe von EEG-Verstärkern erkannt und verarbeitet werden. Die Information ‚Falsch‘ löst im Gehirn einen Prozess aus, der über ein komplexes Klassifikationsverfahren innerhalb von wenigen Millisekunden als Verhaltensmuster abgebildet werden kann. Noch bevor eine menschliche Reaktion erfolgen kann, hat das Brain-Computer-Interface bereits die Korrektur übernommen.“
In Zukunft soll die Spielsteuerung mit automatischer Fehlerkorrektur um noch eine Komponente erweitert werden. Durch die Integration eines Emotionskanals können dann auch menschliche Charakteristika wie Selbstbewusstsein oder Abenteuerlust über Gehirnströme ausgelesen und in Computerspiele eingebunden werden. Die Eigenschaften des Spielers und sein Gefühlslage während des Spiels übertragen sich per Gehirnstrommessung auf die eigene Figur im Computerspiel.
Der Einsatz von Mensch-Maschine-Systemen ist natürlich nicht alleine auf Computerspiele beschränkt; er kann und wird in naher Zukunft auch die tägliche Arbeit unterstützen: Beispielsweise ein versehentlich gelöschtes Dokument wird automatisch wieder hergestellt, eine falsche Lenkbewegung beim Steuern eines Fahrzeuges wird durch das integrierte Fahrerassistenzsystem per Gehirnstrom korrigiert und Unfälle so vermieden.
Team PhyPA - TU Berlin
Die Arbeitsgruppe PhyPA ist ein interdisziplinäres Team am Fachgebiet Mensch-Maschine-Systeme der Technischen Universität Berlin. Die jungen Mitarbeiterinnen und Mitarbeiter stammen aus den Bereichen Psychologie, Ingenieurwesen, Informatik und Mathematik. Ihr Ziel ist es, Methodiken aus dem Bereich der Brain-Computer-Interface Forschung in die der Mensch-Maschine-Systeme zu übertragen. Es geht insbesondere darum, die Interaktion zwischen Mensch und Maschine zu verbessern, so dass die Nutzung für den Menschen intuitiver und natürlicher wird. Hierzu werden Methoden des statistischen Maschinellen Lernens genutzt um Muster in EEG-Signalen zu entdecken und in diese als aktive oder passive Steuerkommandos in die Interaktion einfließen zu lassen. Details finden sie unter http://www.mms.tu-berlin.de/....
