Fast 800 Besucherinnen und Besucher der Ausstellung «Mental Work» haben mitgeholfen, einen einmaligen Datensatz zu erstellen. Rund eine Stunde Hirnsignale hat jede und jeder einzelne dazu beigetragen, während sie temporär in einer hirngesteuerten Fabrik anheuerten.

Kern des Projekts sind Hirn-Maschinen-Schnittstellen (Brain Machine Interfaces, BMI): Die Teilnehmenden setzten ein Elektroenzephalogramm (EEG)-Headset auf, das die elektrische Aktivität ihres Gehirns mass, und versuchten unter Anleitung, Prozesse zu steuern. Dafür wandelte ein Algorithmus die Hirnsignale in Steuerungsbefehle um. Von Station zu Station, die die Teilnehmenden in der «Mental Work»-Fabrik durchliefen, stieg der Schwierigkeitsgrad.

Fusion aus Wissenschaft und Kunst

Die Ausstellung war eine Fusion aus Wissenschaft und Kunst, die der amerikanische Künstler und «experimentelle Philosoph» Jonathon Keats zusammen mit Wissenschaftlern um José Millán von der ETH Lausanne (EPFL) verwirklicht hat. Millán und sein Team wollen die Daten nach einer ersten Analyse der Forschungsgemeinschaft zur Verfügung stellen, damit die Technologie weiter verbessert werden kann, wie die Hochschule mitteilte.

«Die ersten Ergebnisse aus «Mental Work» zeigen, dass es einem Grossteil der Bevölkerung möglich ist, ein BMI zu nutzen, um mit der Umwelt zu interagieren», liess sich Millán in der Mitteilung zitieren. Dies gelang zudem mit viel kürzerem Training als man bisher für nötig hielt.

Normalerweise brauche es dafür aufwendiges Training von mehreren Stunden und über mehrere Tage und Wochen hinweg, hiess es weiter. Den Forschenden gelang es jedoch dank Optimierung der Auswertungsalgorithmen für die Hirnsignale, das nötige Training auf dreissig Minuten zu verkürzen und damit das Erlebnis für die Ausstellungsbesucher überhaupt zu ermöglichen.

Anstrengende Gedankensteuerung

Die Teilnehmenden berichteten in einer dazugehörigen Befragung, dass sie die mentalen Aufgaben als sehr anstrengend empfunden hätten – entgegen der verbreiteten Vorstellung, Gedankensteuerung sei mühelos. Zudem zeigte sich, dass viele der Probanden, die bei der ersten Aufgabe wenig Erfolge erzielten, trotzdem auf ihrem Weg durch die hirngesteuerte Fabrik robuste BMI-Fähigkeiten entwickelten. Auch der Einsatz eines Headsets ohne das oft bei EEG verwendete Elektroden-Gel erwies sich als robust genug, um Hirnsignale mit ausreichender Qualität aufzufangen.

«Wir untersuchen nun, wie die Hirnaktivitätsmuster variieren – mit Fokus darauf, wie sich diese Muster während des Lernprozesses entwickeln», so Millán. Ziel sei, Prinzipien zu entdecken, wie man das Erlernen von BMI-Kontrolle verbessern und beschleunigen könne.

BMI sind vor allem im Fokus der Forschung, um Gelähmten die Steuerung von Hilfsmitteln zu ermöglichen, beispielsweise Prothesen oder Rollstühle. Eine verkürzte Trainingsdauer könnte Patienten die Nutzung dieser Technologien stark erleichtern. Kommerziell werden BMI-Headsets bereits zu Unterhaltungszwecken angeboten, zum Beispiel um Spielzeug zu steuern oder aufsetzbare Plüschohren wackeln zu lassen. Meist beruhen solche Anwendungen jedoch auf einem stark vereinfachten Prinzip und erfordern nur den Wechsel zwischen Konzentration und Entspannung.