Fachhochschule Wallis ©Google maps
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Maschinelles Lernen für bessere Prothesen

Forscher der Fachhochschule Wallis sammeln Daten über Handbewegungen, die in Algorithmen für Prothesen fliessen sollen. EPFL-Forscher haben eine Hirn-Computer-Schnittstelle entworfen, die lernen kann. Das Ziel beider Forscherteams: Prothesen, die lebensechtere Bewegungen erlauben.

Die meisten Handprothesen können nur wenige, eher ruckartige Bewegungen ausführen. Um sie den echten Extremitäten ähnlicher zu machen, setzen Forscher auf maschinelles Lernen: Sie füttern Steuerungs-Algorithmen mit Daten über natürliche Gesten und Handbewegungen.

Henning Müller vom Institut für Wirtschaftsinformatik der Fachhochschule Wallis will dafür die weltweit grösste Datenbank von Handbewegungen aufbauen. Ein Artikel in der jüngsten Ausgabe des Magazins "Horizonte" des Schweizer Nationalfonds und der Akademien der Wissenschaften stellte das Projekt vor.

Rund fünfzig Gesten

Zusammengekommen sind dafür bereits rund fünfzig Gesten, die Müller und sein Team bei 78 gesunden und amputierten Personen aufzeichneten. Unterstützt wurden sie dabei von Physiotherapeuten, die regelmässig mit amputierten Personen arbeiten. Ziel sind Algorithmen, um die Geschicklichkeit von Prothesen zu verbessern, damit ihre Träger sie besser als Teil ihrer selbst empfinden können.

Ausserdem wollen die Forscher besser verstehen, warum manche besser mit ihren Prothesen umgehen können als andere. In früheren Studien konnte Müllers Team bereits feststellen, dass die Bewegungen umso präziser gelingen, je weiter die Amputation des Nutzers zurückliegt und je intensiver er oder sie Phantomschmerzen empfindet. Beides gehe wahrscheinlich auf stärker vernetzte Nerven zurück, hiess es im "Horizonte"-Artikel.

Eine lernende Schnittstelle

Auf maschinelles Lernen setzt auch die Forschungsgruppe von José del R. Millán an der ETH Lausanne (EPFL), die kürzlich neue Schnittstellen zwischen Gehirn und Computer entwickelt hat. Diese Schnittstellen sollen erlauben, einen Roboterarm durch Gedanken zu steuern, und dabei selbstständig lernen.

"Das Hirn sendet einen spezifischen elektrischen Impuls aus, wenn eine Geste misslingt", erklärte Millán gemäss des "Horizonte"-Artikels. Das Fehlersignal wird als Rückmeldung an den Roboterarm weitergeleitet, der dadurch richtige und falsche Bewegungen unterscheidet und daraus eine Datenbank anlegt. Mit diesem Ansatz lassen sich schneller Ergebnisse erzielen. Sonst müsste der Patient völlig neue motorische Fähigkeiten erlernen", so Millán.

Sein Team wird unter dem Namen "Brain Tweakers" im Oktober am Cybathlon in Zürich teilnehmen - einem internationalen Wettstreit der Prothesen und ähnlicher technischer Hilfsmittel. In sechs Disziplinen soll die Technik dabei auf ihre Alltagstauglichkeit geprüft werden. Die "Brain Tweakers" treten in der Disziplin "Gehirn-Computer-Schnittstellen" gegen 15 andere Teams aus aller Welt an.