Die BCI-Technologie setzt Gedanken in Bewegung um. Gernot Müller-Putz verfeinert manuelle Bewegungen von Roboterarmen durch Auswertung von EEG-Kurven.
Das neuste Video auf seinem YouTube-Kanal zeigt Gernot Müller-Putz vor dem Grazer Uhrturm und dem Biomedizintechnik-Gebäude der TU Graz. In dem Clip rekrutiert der Leiter des Neural Engineering Institute neue Mitarbeiter für das Brain-Computer Interface (BCI)-Labor. Die TU Graz ist Vorreiter der BCI-Technologie, die Gedanken in Bewegung versetzt. Der Zusammenhang zwischen Gehirnaktivität und den Greifarmen des Roboters, Cursorbewegungen oder der körpereigenen Muskulatur fasziniert Müller-Putz seit einem Projekt mit Gert Pfurtscheller Ende der 1990er Jahre.
Als 2003 ein gelähmter Mann mit der BCI-Technik essen und trinken konnte, gingen die Schlagzeilen um die Welt. „Mit Brain-Computer-Interfaces wird Gehirnaktivität in Steuersignale umgewandelt“, erklärt Müller-Putz. Ob das Signal des Gehirns einen Cursor auf dem Computer dirigiert, einen Muskel im gelähmten Körper stimuliert oder den Arm einer Maschine steuert, liegt ganz bei Ihnen.
Ein großes ERC-Projekt des Europäischen Forschungsrats unter der Leitung von Müller-Putz perfektionierte die Entschlüsselung von Gehirnsignalen aus Armbewegungen. „Feel Your Reach“ war der Slogan für eine bessere Kontrolle von Neuroprothesen und Roboterarmen. Signalgeber ist immer das menschliche Gehirn, Versuchspersonen der Forschung die Endanwender: Menschen mit schwerer Querschnittslähmung, die mit nahezu vollständiger Bewegungslosigkeit einhergeht. Den Menschen wird eine EEG-Haube (Elektroenzephalogramm) gegeben, deren Elektroden auf der Kopfoberfläche Spannungsschwankungen messen – diese treten auf, wenn das Gehirn arbeitet. Was für den Laien wie ein Haufen wilder Wellen aussieht, enthält eine Fülle von Informationen über die Gedanken der Probanden. „Wir hätten nie gedacht, wie schnell die Auswertung dieser EEG-Signale voranschreiten könnte“, sagt Müller-Putz. Heute können Systeme die kleinsten Unterschiede erkennen, wenn Menschen an Handbewegungen denken. Die bloße Idee, die Hand zu öffnen, die Handfläche zu drehen oder einen Griff zu bilden, liefert Hinweise, die den Roboterarm besser eingreifen lassen. „More Grasp“, also „fester Halt“, hieß das große EU-Projekt an der TU Graz, das dies analysierte.
„Leider finden wir selten Unternehmen, die unsere Prototypen in ein marktfähiges Produkt überführen.“ Auch in der Grundlagenforschung ist es ihm wichtig, den Betroffenen nicht zu viel Hoffnung zu machen: „Unsere Endnutzer wissen, dass die Ergebnisse dieser Studien vor allem zukünftigen Generationen helfen.“
Gleicht Turbulenzen beim Gleiten aus
Der gebürtige Oberösterreicher, der seit seinem Studium in Graz forscht, entdeckte vor einigen Jahren den Segelflug als neue Leidenschaft. Auf dem YouTube-Kanal zeigt „Gernot Müller-Putz“, dass Neurowissenschaft und Segelflug auch etwas gemeinsam haben: Beide haben manchmal Turbulenzen, die es gekonnt auszugleichen gilt.