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21.09.2015 - 

Auf Smartphones

IBM und Xerox rechnen mit hirngesteuerten Apps

Thomas Cloer war viele Jahre lang verantwortlich für die Nachrichten auf computerwoche.de.
Er sorgt außerdem ziemlich rund um die Uhr bei Twitter dafür, dass niemand Weltbewegendes verpasst, treibt sich auch sonst im Social Web herum (auch wieder bei Facebook) und bloggt auf teezeh.de. Apple-affin, bei Smartphones polymorph-pervers.
Rund um den Globus arbeiten Forscher daran, Apps auf Smartphones mit Hirnwellen zu steuern.

Das geht aus einem Papier von IBM und Xerox (PDF-Link) hervor, das den Stand der Dinge in Sachen Brain-Computer Interfaces (BCI) beschreibt. In Arbeit sind demnach hirngesteuerte Apps zum Wählen von Rufnummern, aber auch für Textnachrichten an und Anrufen von Kontakten. Solche Apps "horchen" auf bestimmte Muster von Gehirnaktivität anstelle einer Berührung auf dem Touchscreen. Er geht um Ausschläge in der elektrischen Aktivität des Gehirns, die auch als "P300-Signale" bekannt sind. Erfasst werden sie mit einem Sensornetz wie für ein EEG (Elektroenzephalogramm), das der Nutzer auf dem Kopf trägt.

Filmszene aus 'Zurück in die Zukunft'
Filmszene aus 'Zurück in die Zukunft'
Foto: Universal Pictures

Firmen wie Emotiv haben solche EEG-Reader bereits halbweg massentauglich leichtgewichtig und drahtlos verbunden entwickelt. Das Problem der BCI-Anwendungen ist aber weiterhin ihre (mangelnde) Genauigkeit. Das IBM-Xerox-Papier beschreibt beispielsweise die an der Cornell University entwickelte App "Neurophone", bei dem Nutzer mit einem Emotiv-Headset und einem iPhone Kontakte anrufen können. Die App zeigt dazu dem Nutzer Fotos aller gespeicherten Kontakte. Sobald der gewünschte Gesprächspartner erscheint, sollte per P300-Signal der Anruf ausgelöst werden. Das funktioniert allerdings weniger gut als ein ebenfalls getestetes Interface vermittels Augenzwinkern, das auf 92 bis 95 Prozent Genauigkeit kam.

Frau mit Epoc-Headset von Emotiv
Frau mit Epoc-Headset von Emotiv
Foto: Emotiv

Auch ein System zum Schreiben chinesischer Kurznachrichten über eine virtuelle Tastatur erreichte in der Spitze nur eine Genauigkeit von knapp über 80 Prozent. Im Mittel lag die Trefferquote allerdings bei weniger als 70 Prozent. Die Erkennungsqualität sinkt insbesondere dann, wenn die Nutzer nebenbei noch physische Tätigkeiten verrichten, die ihren Fokus verringern. Um die Genauigkeit zu erhöhen, schlagen die Wissenschaftler das Hinzuziehen weiterer Daten wie Kopf- und Augenbewegungen vor. Auch könnte man die Auswahl vereinfachen und dem User nicht alle Kontakte anzeigen, sondern nur die am häufigsten angerufenen. Insgesamt kommt das Papier einem Bericht von "ZDNet" zufolge zu dem Schluss, dass BCI-Anwendungen durchaus Potenzial haben und der technische Fortschritt sie brauchbarer für die alltägliche Nutzung machen werde.

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