Forschungsprojekt EXPECT Roboter lernen Menschen zu verstehen

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Um Steuerbefehle für Computer, Maschinen oder Roboter abzuleiten, messen Brain-Machine-Interfaces Signale aus dem Gehirn. Ziel des Forschungsprojektes EXPECT des DFKI ist es zu untersuchen, wie stark ein EEG (Elektroenzephalografie) zu einer flexiblen kontextsensitiven Mensch-Maschine-Interaktion beitragen kann.

Im Rahmen des Projektes EXPECT (Exploring the Potential of Pervasive Embedded Brain Reading in Human Robot Collaborations) wird eine adaptive, selbstlernende Plattform entwickelt, die verschiedene Arten der aktiven Interaktion ermöglicht. Außerdem soll die Plattform in der Lage sein, aus Gestik, Sprache Augenbewegungen und aus der Gehirnaktivität die Intention des Menschen herauszulesen. An dem Forschungsprojekt des DFKI Saarbrücken arbeiten Expertinnen und Experten des Robotics Innovation Center und dem Bereich Kognitive Assistenzsysteme mit Expertise aus den Bereichen multimodale Interaktion, Embedded Brain Reading und Interactive Machine Learning zusammen. Der Projekt-Kick-off fand am 20. Juli 2020 als virtuelle Veranstaltung statt.

Einsatz von Gehirndaten für Lernprozesse von Robotern

„In EXPECT bündelt das DFKI Kompetenzen und Expertise aus den Bereichen Kognitive Assistenzsysteme und Robotik an den Standorten Saarbrücken und Bremen. Damit schaffen wir einen Grundpfeiler für weitere anwendungsorientierte Projekte auf der Basis von Forschungsarbeiten zur Einbindung von EEG-Daten in hybriden Brain-Computer-Interfaces“, erklärt DFKI-CEO Prof. Dr. Antonio Krüger, Leiter Forschungsbereich Kognitive Assistenzsysteme und Projektleiter.

Das DFKI gehört zu den Pionieren der mobilen multimodalen Nutzung von EEG-Daten für die Interaktion mit robotischen Systemen. „In der Zukunft werden KI-Systeme den Menschen nicht nur in eingeschränkten Bereichen unterstützen. Sie werden vielmehr wie persönliche Assistenten agieren. Um dieser Aufgabe gerecht zu werden, ist es zwingend notwendig, dass sie den Menschen verstehen, seine Intentionen ableiten und kontextsensitiv unterstützen. Gehirndaten eröffnen die Möglichkeit, dem Roboter einen besseren direkten Einblick in die Intentionen des Menschen zu gewähren. Ein wichtiges Anwendungsgebiet ist zum Beispiel die Rehabilitation nach einem Schlaganfall“, so Dr. Elsa Kirchner, Projektleiterin für den Forschungsbereich Robotics Innovation Center.

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Natürliche Interaktion in der Mensch-Roboter-Kollaboration

Die natürliche Interaktion gilt als eine der größten Herausforderungen in der Mensch-Roboter-Kollaboration (MRK). Im Kontext der Mensch-Computer-Interaktion (MCI) beschreibt das Wort „natürlich“ nicht die Schnittstelle zur Interaktion selbst, vielmehr geht es um den Prozess des Nutzers, bei dem dieser die verschiedenen Interaktionsprinzipien der Schnittstelle erlernt. Dabei sollte der Lernprozess für den Nutzer möglichst einfach erfolgen. Bekannte (natürliche) Interaktionsprinzipien wie Sprachbefehle und Gesten können dabei unterstützen.

Dieser Art der Interaktion kommt im Bereich der MRK große Bedeutung zu. Durch sie wird es möglich, die Zusammenarbeit so effizient wie möglich zu gestalten und Berührungsängste und generelles Misstrauen des menschlichen Kollaborationspartners gegenüber Robotersystemen im Alltag abzubauen. EXPECT trägt damit positiv zu der verstärkt auftretenden Kollaboration von Mensch und Roboter in der Arbeitswelt bei.

Um dies zu ermöglichen, werden in dem Vorhaben Methoden zur automatisierten Kennzeichnung und gemeinsamen Auswertung der multimodalen Daten des Menschen entwickelt und in Testszenarien evaluiert. Die systematischen Experimente dienen auch der Untersuchung der Frage, wie grundlegend bedeutsam Gehirndaten zur Intentionsvorhersage beim Menschen sind.

Projektziele und Einsatzfelder

Maurice Rekrut, Projektleiter für den Forschungsbereich Kognitive Assistenzsysteme erklärt das Ziel von EXPECT: „Im Projekt EXPECT untersuchen wir, inwieweit wir in der Gehirnaktivität Korrelationen zwischen unterschiedlichen Modalitäten finden können und damit die Mensch-Roboter-Interaktion intuitiver und natürlicher gestalten können. Zum einen möchten wir rein Brain-Computer-Interface-basierte Interaktionskonzepte gestalten, zum anderen aber auch multimodale Konzepte, um in jeder Situation die bestmögliche Interaktionsmöglichkeit bereitstellen zu können.“

Mögliche Einsatzfelder der im Rahmen von EXPECT entwickelten Technologien umfassen die Raumfahrt, extraterrestrische Explorationen, robotergestützte Rehabilitation und Assistenz sowie Anwendungen in der Industrie 4.0 und der industriellen MRK.

* Reinhard Karger (M.A.) arbeitet bei der Deutschen Forschungszentrum für Künstliche Intelligenz GmbH (DFKI) in Saarbrücken.

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