Angewandte Neurowissenschaft: Warum Zukunftstechnologien aus der Hirnforschung kommen werden

Feinfühlige Technik – Blogreihe des Teams »Applied Neurocognitive Systems«
Im Zeitalter von Digitalisierung und Künstlicher Intelligenz nimmt die Gestaltung der Schnittstelle zwischen Mensch und Maschine eine Schlüsselrolle ein. Neuroadaptive Technologien versprechen große Potenziale sowohl für die Wissenschaft als auch für die Praxis. Im NeuroLab des Fraunhofer IAO arbeiten die Wissenschaftler*innen an der Schnittstelle zwischen kognitiver Neurowissenschaft, positiver Psychologie und künstlicher Intelligenz. Unser Ziel ist es, die zunehmende Intelligenz und den steigenden Grad an Autonomie technischer Systeme konsequent auf die Fähigkeiten und Bedürfnisse des Menschen auszurichten.

Digitalisierung und Methoden der Künstlichen Intelligenz (KI) beeinflussen die Lebenswelt und den Alltag der Menschen maßgeblich und intelligente Technologien bestimmen inzwischen vielfach unseren (Arbeits-)Alltag. Die zunehmende Integration von Technologie in unser Alltags- und Arbeitsleben stellt uns jedoch auch vor neue Herausforderungen und schafft neue Konfliktpotenziale: Der Mensch mit seinen individuellen Präferenzen, Fähigkeiten und Bedürfnissen wird bei der Entwicklung von Zukunfts-technologien nicht selten übersehen.

Technikakzeptanz beginnt im Kopf

Angewandte Neurowissenschaften und Psychologie tragen zum Verständnis und zur Verbesserung der Interaktion zwischen Mensch und Technik bei und können damit eine effiziente Nutzung technischer Produkte durch den Menschen ermöglichen. Ob ein Produkt, eine Anwendung oder ein Service erfolgreich sein werden, wird nicht allein von der Gebrauchstauglichkeit bestimmt. Auch kognitive und emotionale Nutzerfaktoren entscheiden über die Akzeptanz. Angewandte Neurowissenschaften untersuchen diese Mensch-Technik-Schnittstelle und liefern Erkenntnisse über die »Akzeptanz im Kopf«: Wie hoch ist die kognitive Belastung während der Arbeitstätigkeit oder Techniknutzung? Welche Emotionen werden während des Umgangs mit Technik ausgelöst? Wie muss die Interaktion gestaltet sein, um Spaß und Freude auszulösen?

Diese Fragen lassen sich sehr gut mit neurowissenschaftlichen Methoden untersuchen: Die Erkenntnisse können beispielsweise im Bereich der Arbeitsplatzgestaltung über Virtual Engineering und Fahrzeugergonomie bis hin zu nutzerfreundlichen IT-Systemen und der Mensch-Roboter-Kollaboration eingesetzt werden.

Es ist kompliziert: Mensch-Technik-Schnittstellen in der Neurowissenschaft

Einen weiteren wesentlichen Themenschwerpunkt unserer Forschung bilden adaptive Systeme und Assistenzsysteme. Sowohl in unserem Alltag als auch in der Arbeitswelt interagieren wir täglich mit Technologieinnovationen in Form von intelligenten Systemen und Maschinen, die uns das Leben leichter machen sollen. Bei einer Mensch-zu-Mensch-Kooperation können wir sofort erkennen und emphatisch reagieren, wenn unser Gegenüber Schwierigkeiten hat zu folgen oder mit der Art der Zusammenarbeit unzufrieden ist. Diese Möglichkeit fehlt uns bei der Interaktion mit Maschinen.

Wer passt sich an wen an? Die Vision einer neuroadaptiven Technologie

Was wäre, wenn ein technisches System lernen würde, sich an uns anzupassen? Beispielsweise ein Online-Lernprogramm, das lernt, die Lerneinheit an die aktuellen Fähigkeiten und den Konzentrationszustand des Nutzenden individuell anzupassen. Während vielleicht so manche der Überzeugung sind, dass es die Aufgabe des Menschen sei, sich im Zeitalter der Künstlichen Intelligenz neu zu positionieren und anzupassen, sind wir der Überzeugung, dass die optimale Lösung ein gegenseitiges Verständnis und Anpassen ist. Natürlich verändern wir uns als Gesellschaft und Individuen, indem wir die Technologien in den Alltag und bei der Arbeit integrieren, jedoch sollten diese Technologien auf unsere Bedürfnisse und Fähigkeiten abgestimmt sein. Dieser menschzentrierte Ansatz fordert die Integration der Nutzenden in die Technikentwicklung und -gestaltung. Mittels neuroadaptiver Technologien können Systeme sogar nach dem Entwicklungs- und Produktionsprozess weiter individuell angepasst werden.
Auch wenn das System nicht direkt erkennen kann, ob deren Nutzer*in überfordert oder unzufrieden ist, so können jedoch seine oder ihre kognitiven oder emotionalen Zustände in Signale übersetzt werden, welche das System verarbeiten kann. Beispielsweise kann die affektive Reaktion (z.B., Unzufriedenheit) eines Experten verwendet werden, um einen Roboter zu trainieren, die gewünschten Aktionen durchzuführen. Dazu lassen sich neuronale Aktivierungsmuster mittels Maschinellen Lernen in Echtzeit interpretieren. Diese verarbeitete Information über den mentalen Zustand der Nutzer*innen kann somit einem technischen System als Feedback übermittelt werden. Daraufhin kann das System eine neue Strategie wählen, in dem es die eigenen Parameter, wie zum Beispiel die Geschwindigkeit oder Schwierigkeit eines Prozesses anpasst. Es lernt somit vom Menschen, welche Parameter zu einer optimalen Interaktion führen und kann sich an die Fähigkeiten und Bedürfnisse des Nutzenden anpassen.

Ob nun in der Mobilitätsbranche im Bereich von teil- und vollautonom-fahrenden Beförderungsmitteln, bei Lern- und Trainingssoftware oder beim Co-Working mit Assistenzsystemen oder gar in der Mensch-Roboter-Kollaboration – der Bedarf für anpassungsfähige und menschzentrierte Technologien ist da! Neuroadaptive Technologien bieten hier großes Potenzial, um komfortable und akzeptanzförderliche Mensch-Technik-Schnittstellen zu gestalten. In Forschungs- und Industrieprojekten arbeiten wir an der Umsetzung dieser Vision. Aktuelle Projekte beschäftigen sich mit der Gestaltung von Lernsoftware und intelligenten Tutor-Systemen oder mit der Verbesserung der Mensch-Roboter-Kooperation bei medizinischen Operationen. Dabei gilt es, verschiedene Herausforderungen, wie zum Beispiel die Sicherstellung einer robusten und validen Klassifikation, den Umgang mit Störfaktoren wie Bewegungsartefakten oder Probleme des Transferlernens zu adressieren.

Neurowissenschaftliche Studie in einem Auto-Interieur der Zukunft. © Audi
Neurowissenschaftliche Studie in einem Auto-Interieur der Zukunft. (© Audi)

 

Ist all das Zukunftsmusik?

Genau mit diesen Themen beschäftigen wir uns in unserer Forschung. Damit Sie ein besseres Verständnis bekommen, was wir mit unseren Methoden für die Forschung machen können und an welche Technologieentwicklungen wir arbeiten, stellen wir uns nun in Form einer Blogreihe vor.

Blogreihe Team Applied Neurocognitive Systems

Die Neurowissenschaft ermöglicht es, Signale im Gehirn zu messen und emotionale sowie kognitive Zustände in Echtzeit erkennen. Im Team »Applied Neurocognitive Systems« des Fraunhofer IAO erforschen die Wissenschaftler*innen, wie man Systeme gestaltet, die sich an mentale Zustände anpassen, die Konzentration unterstützen, Arbeit verbessern oder personalisiertes Lernen ermöglichen.

Falls Sie Interesse haben, unser Team und das dazugehörige NeuroLab persönlich kennenzulernen und mit uns im Rahmen von Industrie- und Forschungsprojekten zu kooperieren, kommen Sie gern direkt auf uns zu!

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Katharina Lingelbach

Katharina Lingelbach

Neurowissenschaftlerin und Doktorandin im Team »Applied Neurocognitive Systems«. Besonders interessiert sie sich für die Interaktion von emotionalen und kognitiven Prozessen sowie das Monitoring von solchen Nutzerzuständen bei der Interaktion mit Technik mittels multimodaler Sensorik und ML. Neben Neuronen und Statistik begeistert sie Ballett, Gesang, Reisen und hohe Berge!

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