Neurowissenschaft am Steuer
Mehul Nayak
Aktualisiert am
28.04.2022
Neurowissenschaft am Steuer
Mehul Nayak
Aktualisiert am
28.04.2022
Neurowissenschaft am Steuer
Mehul Nayak
Aktualisiert am
28.04.2022
Geschrieben von Dr. Nikolas Williams, Emotiv-Forschungswissenschaftler.
Vor einigen Monaten bin ich nach acht Jahren im Ausland wieder in die USA zurückgekehrt. Ein Neuanfang bedeutete unter anderem, all die Dinge zu kaufen, die man für das Leben braucht. Neben einer Couch, einem Bett und einem Esstisch brauchte ich natürlich auch ein Auto. Da ich mich selbst für einen finanziell klugen Menschen halte, suchte ich ausschließlich nach älteren, kostengünstigen Modellen, wurde aber schnell durch die überhöhten Preise und den knappen Bestand entmutigt. Der Gebrauchtwagenmarkt des Jahres 2021 drängte mich praktisch dazu, einen Neuwagen zu kaufen, was ich letztendlich auch tat. Meine Bestürzung über den Verstoß gegen grundlegende Prinzipien der persönlichen Finanzen wurde schnell durch ungezügelte Begeisterung für den Komfort und die Ausstattung meines brandneuen Toyota SUV ersetzt.
Besonders angetan hatten es mir die autonomen Fahrfunktionen, von denen ich bis dahin nur gelesen hatte. Eine Lenkunterstützung und ein vorausschauendes Radar machten lange Fahrten zum Kinderspiel. Ich musste lediglich die Straße im Blick behalten und eine Hand am Lenkrad lassen, und mein Auto fuhr praktisch von selbst. Wenn man dann noch die Kollisionsvermeidung, den Totwinkel-Assistenten, die Rückfahrkameras mit einem Warnsystem für den Fall, dass hinter mir jemand die Straße überquert, hinzurechnet, war dieses neue Auto objektiv um Welten sicherer als die älteren Automodelle, die ich den größten Teil des letzten Jahrzehnts gefahren war.
Autos fahren natürlich noch nicht selbstständig. Sie verfügen zwar über raffinierte autonome und Sicherheitsfunktionen, erfordern aber nach wie vor die Überwachung durch den Fahrer und, wenn nötig, das Eingreifen. Wir sind noch weit davon entfernt, die menschliche Komponente beim Autofahren zu eliminieren, und genau diese Komponente ist überwiegend für Autounfälle und Todesopfer verantwortlich. Menschen machen hinter dem Steuer Fehler. Sei es, weil sie entscheiden, dass das Fahren eines Fahrzeugs nach dem Konsum von Alkohol eine gute Idee ist, oder dass Rasen Spaß macht, oder dass sie noch ein paar Meilen weiterfahren müssen, bevor sie anhalten, um sich auszuruhen – Menschen verursachen viele vermeidbare Autounfälle.
[block id="cta-shortcode-browse-eeg-headsets-v2"]
Nach Angaben der National Highway Traffic Safety Administration (NHTSA) gab es im Jahr 2019 36.096 Verkehrstote. Für 2020 werden die Todesfälle auf über 38.000 geschätzt [1]. Ein großer Teil davon ist auf risikoreiches Fahrverhalten zurückzuführen und somit vermeidbar. Die NHTSA hat sechs Arten von risikoreichem Fahrverhalten identifiziert: Geschwindigkeitsüberschreitung, Fahren unter Alkohol- und Drogeneinfluss, Nichtanlegen (oder unsachgemäßes Anlegen) von Sicherheitsgurten, abgelenktes Fahren und übermüdetes Fahren. Da zwei Drittel aller Verkehrstoten auf Geschwindigkeitsüberschreitungen und fahruntüchtigen Zustand zurückzuführen sind, zielen viele Präventionskampagnen zu Recht darauf ab, diese Risiken zu bekämpfen. Allerdings führen auch abgelenktes und übermüdetes Fahren zu einer nicht unerheblichen Anzahl von Todesfällen, mit 3.142 Todesfällen durch Ablenkung und 697 Todesfällen durch Müdigkeit im Jahr 2019 [2].
Neurowissenschaften zur Messung der Aufmerksamkeit im Labor nutzen
Neurowissenschaften auf dem Fahrersitz - Neurowissenschaften zur Messung der Aufmerksamkeit im Labor nutzen.
Neurowissenschaftler nutzen verschiedene Methoden, um die Aufmerksamkeit im Labor zu messen. Eine dieser Methoden macht sich die Tatsache zunutze, dass unser Gehirn winzige Mengen an Elektrizität freisetzt, wenn seine Neuronen feuern. Mithilfe des Elektroenzephalogramms (EEG) können wir die Schwankungen dieser Elektrizität messen, um zu verstehen, wann und wo das Gehirn aktiv ist. Die Geschwindigkeit oder Frequenz, mit der diese Schwankungen auftreten, wird als Oszillationen oder, geläufiger, als Gehirnwellen bezeichnet. Die Frequenz der Gehirnwellen kann Aufschluss über mentale Zustände oder Prozesse geben.
Beispielsweise werden Gehirnwellen, die 14 bis 30 Mal pro Sekunde schwingen (oder 14 - 30 Hz), als Betawellen bezeichnet und mit einem hohen Maß an geistiger Aktivität in Verbindung gebracht. Schwingungen im Bereich von 8 - 13 Hz werden als Alphawellen bezeichnet und treten im Allgemeinen in Phasen der Entspannung oder der passiven Aufmerksamkeit auf. Alphawellen sieht man zum Beispiel oft, wenn eine Person meditiert. Thetawellen sind Schwingungen zwischen 4 und 7 Hz und treten auf, wenn eine Person tief entspannt oder schläfrig ist. Die langsamsten Wellen sind Deltawellen (1 - 4 Hz) und werden beobachtet, wenn ein Mensch im Tiefschlaf ist.
Siehe verwandten Beitrag The Introductory Guide to EEG
Im Labor können Wissenschaftler das Timing, die Stärke und die Frequenz von Gehirnwellen messen, um festzustellen, wie engagiert oder unbeteiligt der Geist einer Person während einer Aufgabe ist. Wenn eine Person beispielsweise etwas sieht oder hört, worauf sie geachtet hat, zeigt ihr EEG eine ganz bestimmte Reaktion namens P300, eine Welle mit großer Amplitude, die etwa 300 ms nach dem Erscheinen des Objekts auftritt [3]. Ebenso kann eine Abnahme der Alpha-Oszillationen darauf hindeuten, dass jemand einer Sache große Aufmerksamkeit schenkt [4]. Auch Schläfrigkeit erzeugt durch Veränderungen der Delta-, Theta- und Alpha-Oszillationen nachweisbare EEG-Signaturen [5].
Wie können wir die Aufmerksamkeit in einem Auto messen?
In einem Fahrzeug können wir Aufmerksamkeit und Schläfrigkeit mithilfe verhaltenswissenschaftlicher Methoden messen. Kameras könnten beispielsweise die Augen des Fahrers verfolgen, um sicherzustellen, dass sie auf die Straße gerichtet sind. Ebenso könnten Kameras erkennen, wenn der Kopf des Fahrers einzunicken beginnt, was auf Müdigkeit hindeutet. Doch nur weil ein Mensch auf die Straße blickt oder der Kopf nicht nach vorne sinkt, bedeutet das nicht, dass er aufmerksam oder nicht müde ist. Das EEG kann die Erkennung dieser gefährlichen Zustände unterstützen. Möglicherweise kann es sie sogar vorhersagen, bevor sie im Verhalten erkennbar sind.
Neurowissenschaften auf dem Fahrersitz - Das EEG kann die Erkennung dieser gefährlichen Zustände unterstützen. Möglicherweise kann es sie sogar vorhersagen, bevor sie im Verhalten erkennbar sind.
Im Jahr 2020 führten Forscher eine systematische Überprüfung von Studien durch, die im Handel erhältliche EEG-Headsets zur Erkennung von Schläfrigkeit in Echtzeit einsetzten [6]. Sie berichteten, dass das in diesen Studien am häufigsten verwendete Headset das von Emotiv hergestellte war, gefolgt von Neurosky, Interaxon und OpenBCI. Für die Erkennung von Schläfrigkeit stellten sie fest, dass selbst einfache EEG-Merkmale, wie Frequenzschwingungen, zur Erkennung von Schläfrigkeit genutzt werden können. Sie weisen jedoch darauf hin, dass in vielen Fällen „eine algorithmische Optimierung erforderlich bleibt“, was bedeutet, dass Algorithmen des maschinellen Lernens zu genaueren Erkennungen führten.
Nutzung kommerzieller EEG- und maschineller Lernalgorithmen für mehr Sicherheit
Emotiv ist seit über einem Jahrzehnt führend im Bereich des kommerziellen EEG. In dieser Zeit haben sie EEG-Systeme in verschiedenen Formen entwickelt, von traditionellen Forschungs-Kappen mit 32 Kanälen bis hin zu In-Ear-Kopfhörern mit 2 Kanälen. Systeme mit kompakten Formfaktoren wie die MN8-Kopfhörer oder Insight stellen die ersten Schritte auf dem Weg zu einer alltagstauglichen, tragbaren Neurotechnologie dar. Indem wir diese Arten von Hardware in die Fahrzeugsteuerung integrieren, können wir Unfälle möglicherweise verhindern, noch bevor die dazu beitragenden mentalen Zustände überhaupt auftreten.
Neurowissenschaften auf dem Fahrersitz - Nutzung kommerzieller EEG- und maschineller Lernalgorithmen für mehr Sicherheit.
Die Integration von EEG-Hardware in Fahrzeuge ist nur ein Teil der Lösung. Um die erfassten Gehirndaten optimal nutzen zu können, müssen wir sie in nützliche Messgrößen verarbeiten. Hochentwickelte Algorithmen des maschinellen Lernens erreichen dies, indem sie EEG-Daten in Merkmale entschlüsseln, die bestimmte mentale Zustände anzeigen können. Bislang hat Emotiv sieben solcher Erkennungen entwickelt: Frustration, Interesse, Entspannung, Engagement, Erregung, Aufmerksamkeit und Stress. Die Ingenieure von Emotiv haben eng mit Neurowissenschaftlern zusammengearbeitet, um diese Erkennungen durch strenge experimentelle Studien zu entwickeln, die Protokolle verwenden, die bekanntermaßen diese Zustände hervorrufen. Im Automobilbereich verfeinert Emotiv derzeit eine in einem Fahrsimulator entwickelte Erkennung von Fahrerablenkung. Dies folgt auf vielversprechende Ergebnisse aus einer Zusammenarbeit mit dem Royal Automobile Club of Western Australia, die zu einem aufmerksamkeitsgesteuerten Auto führte, das langsamer wurde, wenn die Aufmerksamkeit nachließ [7]. Einige Videos der Zusammenarbeit und der Ergebnisse finden Sie auf YouTube.
Neurowissenschaften und die Zukunft des Fahrens
Neurowissenschaften auf dem Fahrersitz - Neurowissenschaften und die Zukunft des Fahrens.
Von frühen Errungenschaften wie Sicherheitsgurten und Rüttelstreifen bis hin zu modernen Systemen wie automatischen Notbremsassistenten und Lenkunterstützungen sind unsere Autos viel sicherer geworden. Dennoch zeigt die Zahl der jährlichen Unfallopfer, dass wir noch einen weiten Weg vor uns haben, bis Fahrzeuge als „sicher“ gelten können. Mit fortschreitender Technologie werden unsere Autos zweifellos immer sicherer werden, aber solange Menschen die Hauptbediener der Fahrzeuge sind, wird es auch weiterhin von Menschen verursachte Unfälle geben. Die EEG-Technologie stellt einen besonders vielversprechenden Weg dar, um den menschlichen Faktor zu entschärfen, indem subtile Indikatoren erkannt werden und eingegriffen wird, bevor unfallverursachende Bedingungen überhaupt eintreten.
Referenzen
Geschrieben von Dr. Nikolas Williams, Emotiv-Forschungswissenschaftler.
Vor einigen Monaten bin ich nach acht Jahren im Ausland wieder in die USA zurückgekehrt. Ein Neuanfang bedeutete unter anderem, all die Dinge zu kaufen, die man für das Leben braucht. Neben einer Couch, einem Bett und einem Esstisch brauchte ich natürlich auch ein Auto. Da ich mich selbst für einen finanziell klugen Menschen halte, suchte ich ausschließlich nach älteren, kostengünstigen Modellen, wurde aber schnell durch die überhöhten Preise und den knappen Bestand entmutigt. Der Gebrauchtwagenmarkt des Jahres 2021 drängte mich praktisch dazu, einen Neuwagen zu kaufen, was ich letztendlich auch tat. Meine Bestürzung über den Verstoß gegen grundlegende Prinzipien der persönlichen Finanzen wurde schnell durch ungezügelte Begeisterung für den Komfort und die Ausstattung meines brandneuen Toyota SUV ersetzt.
Besonders angetan hatten es mir die autonomen Fahrfunktionen, von denen ich bis dahin nur gelesen hatte. Eine Lenkunterstützung und ein vorausschauendes Radar machten lange Fahrten zum Kinderspiel. Ich musste lediglich die Straße im Blick behalten und eine Hand am Lenkrad lassen, und mein Auto fuhr praktisch von selbst. Wenn man dann noch die Kollisionsvermeidung, den Totwinkel-Assistenten, die Rückfahrkameras mit einem Warnsystem für den Fall, dass hinter mir jemand die Straße überquert, hinzurechnet, war dieses neue Auto objektiv um Welten sicherer als die älteren Automodelle, die ich den größten Teil des letzten Jahrzehnts gefahren war.
Autos fahren natürlich noch nicht selbstständig. Sie verfügen zwar über raffinierte autonome und Sicherheitsfunktionen, erfordern aber nach wie vor die Überwachung durch den Fahrer und, wenn nötig, das Eingreifen. Wir sind noch weit davon entfernt, die menschliche Komponente beim Autofahren zu eliminieren, und genau diese Komponente ist überwiegend für Autounfälle und Todesopfer verantwortlich. Menschen machen hinter dem Steuer Fehler. Sei es, weil sie entscheiden, dass das Fahren eines Fahrzeugs nach dem Konsum von Alkohol eine gute Idee ist, oder dass Rasen Spaß macht, oder dass sie noch ein paar Meilen weiterfahren müssen, bevor sie anhalten, um sich auszuruhen – Menschen verursachen viele vermeidbare Autounfälle.
[block id="cta-shortcode-browse-eeg-headsets-v2"]
Nach Angaben der National Highway Traffic Safety Administration (NHTSA) gab es im Jahr 2019 36.096 Verkehrstote. Für 2020 werden die Todesfälle auf über 38.000 geschätzt [1]. Ein großer Teil davon ist auf risikoreiches Fahrverhalten zurückzuführen und somit vermeidbar. Die NHTSA hat sechs Arten von risikoreichem Fahrverhalten identifiziert: Geschwindigkeitsüberschreitung, Fahren unter Alkohol- und Drogeneinfluss, Nichtanlegen (oder unsachgemäßes Anlegen) von Sicherheitsgurten, abgelenktes Fahren und übermüdetes Fahren. Da zwei Drittel aller Verkehrstoten auf Geschwindigkeitsüberschreitungen und fahruntüchtigen Zustand zurückzuführen sind, zielen viele Präventionskampagnen zu Recht darauf ab, diese Risiken zu bekämpfen. Allerdings führen auch abgelenktes und übermüdetes Fahren zu einer nicht unerheblichen Anzahl von Todesfällen, mit 3.142 Todesfällen durch Ablenkung und 697 Todesfällen durch Müdigkeit im Jahr 2019 [2].
Neurowissenschaften zur Messung der Aufmerksamkeit im Labor nutzen
Neurowissenschaften auf dem Fahrersitz - Neurowissenschaften zur Messung der Aufmerksamkeit im Labor nutzen.
Neurowissenschaftler nutzen verschiedene Methoden, um die Aufmerksamkeit im Labor zu messen. Eine dieser Methoden macht sich die Tatsache zunutze, dass unser Gehirn winzige Mengen an Elektrizität freisetzt, wenn seine Neuronen feuern. Mithilfe des Elektroenzephalogramms (EEG) können wir die Schwankungen dieser Elektrizität messen, um zu verstehen, wann und wo das Gehirn aktiv ist. Die Geschwindigkeit oder Frequenz, mit der diese Schwankungen auftreten, wird als Oszillationen oder, geläufiger, als Gehirnwellen bezeichnet. Die Frequenz der Gehirnwellen kann Aufschluss über mentale Zustände oder Prozesse geben.
Beispielsweise werden Gehirnwellen, die 14 bis 30 Mal pro Sekunde schwingen (oder 14 - 30 Hz), als Betawellen bezeichnet und mit einem hohen Maß an geistiger Aktivität in Verbindung gebracht. Schwingungen im Bereich von 8 - 13 Hz werden als Alphawellen bezeichnet und treten im Allgemeinen in Phasen der Entspannung oder der passiven Aufmerksamkeit auf. Alphawellen sieht man zum Beispiel oft, wenn eine Person meditiert. Thetawellen sind Schwingungen zwischen 4 und 7 Hz und treten auf, wenn eine Person tief entspannt oder schläfrig ist. Die langsamsten Wellen sind Deltawellen (1 - 4 Hz) und werden beobachtet, wenn ein Mensch im Tiefschlaf ist.
Siehe verwandten Beitrag The Introductory Guide to EEG
Im Labor können Wissenschaftler das Timing, die Stärke und die Frequenz von Gehirnwellen messen, um festzustellen, wie engagiert oder unbeteiligt der Geist einer Person während einer Aufgabe ist. Wenn eine Person beispielsweise etwas sieht oder hört, worauf sie geachtet hat, zeigt ihr EEG eine ganz bestimmte Reaktion namens P300, eine Welle mit großer Amplitude, die etwa 300 ms nach dem Erscheinen des Objekts auftritt [3]. Ebenso kann eine Abnahme der Alpha-Oszillationen darauf hindeuten, dass jemand einer Sache große Aufmerksamkeit schenkt [4]. Auch Schläfrigkeit erzeugt durch Veränderungen der Delta-, Theta- und Alpha-Oszillationen nachweisbare EEG-Signaturen [5].
Wie können wir die Aufmerksamkeit in einem Auto messen?
In einem Fahrzeug können wir Aufmerksamkeit und Schläfrigkeit mithilfe verhaltenswissenschaftlicher Methoden messen. Kameras könnten beispielsweise die Augen des Fahrers verfolgen, um sicherzustellen, dass sie auf die Straße gerichtet sind. Ebenso könnten Kameras erkennen, wenn der Kopf des Fahrers einzunicken beginnt, was auf Müdigkeit hindeutet. Doch nur weil ein Mensch auf die Straße blickt oder der Kopf nicht nach vorne sinkt, bedeutet das nicht, dass er aufmerksam oder nicht müde ist. Das EEG kann die Erkennung dieser gefährlichen Zustände unterstützen. Möglicherweise kann es sie sogar vorhersagen, bevor sie im Verhalten erkennbar sind.
Neurowissenschaften auf dem Fahrersitz - Das EEG kann die Erkennung dieser gefährlichen Zustände unterstützen. Möglicherweise kann es sie sogar vorhersagen, bevor sie im Verhalten erkennbar sind.
Im Jahr 2020 führten Forscher eine systematische Überprüfung von Studien durch, die im Handel erhältliche EEG-Headsets zur Erkennung von Schläfrigkeit in Echtzeit einsetzten [6]. Sie berichteten, dass das in diesen Studien am häufigsten verwendete Headset das von Emotiv hergestellte war, gefolgt von Neurosky, Interaxon und OpenBCI. Für die Erkennung von Schläfrigkeit stellten sie fest, dass selbst einfache EEG-Merkmale, wie Frequenzschwingungen, zur Erkennung von Schläfrigkeit genutzt werden können. Sie weisen jedoch darauf hin, dass in vielen Fällen „eine algorithmische Optimierung erforderlich bleibt“, was bedeutet, dass Algorithmen des maschinellen Lernens zu genaueren Erkennungen führten.
Nutzung kommerzieller EEG- und maschineller Lernalgorithmen für mehr Sicherheit
Emotiv ist seit über einem Jahrzehnt führend im Bereich des kommerziellen EEG. In dieser Zeit haben sie EEG-Systeme in verschiedenen Formen entwickelt, von traditionellen Forschungs-Kappen mit 32 Kanälen bis hin zu In-Ear-Kopfhörern mit 2 Kanälen. Systeme mit kompakten Formfaktoren wie die MN8-Kopfhörer oder Insight stellen die ersten Schritte auf dem Weg zu einer alltagstauglichen, tragbaren Neurotechnologie dar. Indem wir diese Arten von Hardware in die Fahrzeugsteuerung integrieren, können wir Unfälle möglicherweise verhindern, noch bevor die dazu beitragenden mentalen Zustände überhaupt auftreten.
Neurowissenschaften auf dem Fahrersitz - Nutzung kommerzieller EEG- und maschineller Lernalgorithmen für mehr Sicherheit.
Die Integration von EEG-Hardware in Fahrzeuge ist nur ein Teil der Lösung. Um die erfassten Gehirndaten optimal nutzen zu können, müssen wir sie in nützliche Messgrößen verarbeiten. Hochentwickelte Algorithmen des maschinellen Lernens erreichen dies, indem sie EEG-Daten in Merkmale entschlüsseln, die bestimmte mentale Zustände anzeigen können. Bislang hat Emotiv sieben solcher Erkennungen entwickelt: Frustration, Interesse, Entspannung, Engagement, Erregung, Aufmerksamkeit und Stress. Die Ingenieure von Emotiv haben eng mit Neurowissenschaftlern zusammengearbeitet, um diese Erkennungen durch strenge experimentelle Studien zu entwickeln, die Protokolle verwenden, die bekanntermaßen diese Zustände hervorrufen. Im Automobilbereich verfeinert Emotiv derzeit eine in einem Fahrsimulator entwickelte Erkennung von Fahrerablenkung. Dies folgt auf vielversprechende Ergebnisse aus einer Zusammenarbeit mit dem Royal Automobile Club of Western Australia, die zu einem aufmerksamkeitsgesteuerten Auto führte, das langsamer wurde, wenn die Aufmerksamkeit nachließ [7]. Einige Videos der Zusammenarbeit und der Ergebnisse finden Sie auf YouTube.
Neurowissenschaften und die Zukunft des Fahrens
Neurowissenschaften auf dem Fahrersitz - Neurowissenschaften und die Zukunft des Fahrens.
Von frühen Errungenschaften wie Sicherheitsgurten und Rüttelstreifen bis hin zu modernen Systemen wie automatischen Notbremsassistenten und Lenkunterstützungen sind unsere Autos viel sicherer geworden. Dennoch zeigt die Zahl der jährlichen Unfallopfer, dass wir noch einen weiten Weg vor uns haben, bis Fahrzeuge als „sicher“ gelten können. Mit fortschreitender Technologie werden unsere Autos zweifellos immer sicherer werden, aber solange Menschen die Hauptbediener der Fahrzeuge sind, wird es auch weiterhin von Menschen verursachte Unfälle geben. Die EEG-Technologie stellt einen besonders vielversprechenden Weg dar, um den menschlichen Faktor zu entschärfen, indem subtile Indikatoren erkannt werden und eingegriffen wird, bevor unfallverursachende Bedingungen überhaupt eintreten.
Referenzen
Geschrieben von Dr. Nikolas Williams, Emotiv-Forschungswissenschaftler.
Vor einigen Monaten bin ich nach acht Jahren im Ausland wieder in die USA zurückgekehrt. Ein Neuanfang bedeutete unter anderem, all die Dinge zu kaufen, die man für das Leben braucht. Neben einer Couch, einem Bett und einem Esstisch brauchte ich natürlich auch ein Auto. Da ich mich selbst für einen finanziell klugen Menschen halte, suchte ich ausschließlich nach älteren, kostengünstigen Modellen, wurde aber schnell durch die überhöhten Preise und den knappen Bestand entmutigt. Der Gebrauchtwagenmarkt des Jahres 2021 drängte mich praktisch dazu, einen Neuwagen zu kaufen, was ich letztendlich auch tat. Meine Bestürzung über den Verstoß gegen grundlegende Prinzipien der persönlichen Finanzen wurde schnell durch ungezügelte Begeisterung für den Komfort und die Ausstattung meines brandneuen Toyota SUV ersetzt.
Besonders angetan hatten es mir die autonomen Fahrfunktionen, von denen ich bis dahin nur gelesen hatte. Eine Lenkunterstützung und ein vorausschauendes Radar machten lange Fahrten zum Kinderspiel. Ich musste lediglich die Straße im Blick behalten und eine Hand am Lenkrad lassen, und mein Auto fuhr praktisch von selbst. Wenn man dann noch die Kollisionsvermeidung, den Totwinkel-Assistenten, die Rückfahrkameras mit einem Warnsystem für den Fall, dass hinter mir jemand die Straße überquert, hinzurechnet, war dieses neue Auto objektiv um Welten sicherer als die älteren Automodelle, die ich den größten Teil des letzten Jahrzehnts gefahren war.
Autos fahren natürlich noch nicht selbstständig. Sie verfügen zwar über raffinierte autonome und Sicherheitsfunktionen, erfordern aber nach wie vor die Überwachung durch den Fahrer und, wenn nötig, das Eingreifen. Wir sind noch weit davon entfernt, die menschliche Komponente beim Autofahren zu eliminieren, und genau diese Komponente ist überwiegend für Autounfälle und Todesopfer verantwortlich. Menschen machen hinter dem Steuer Fehler. Sei es, weil sie entscheiden, dass das Fahren eines Fahrzeugs nach dem Konsum von Alkohol eine gute Idee ist, oder dass Rasen Spaß macht, oder dass sie noch ein paar Meilen weiterfahren müssen, bevor sie anhalten, um sich auszuruhen – Menschen verursachen viele vermeidbare Autounfälle.
[block id="cta-shortcode-browse-eeg-headsets-v2"]
Nach Angaben der National Highway Traffic Safety Administration (NHTSA) gab es im Jahr 2019 36.096 Verkehrstote. Für 2020 werden die Todesfälle auf über 38.000 geschätzt [1]. Ein großer Teil davon ist auf risikoreiches Fahrverhalten zurückzuführen und somit vermeidbar. Die NHTSA hat sechs Arten von risikoreichem Fahrverhalten identifiziert: Geschwindigkeitsüberschreitung, Fahren unter Alkohol- und Drogeneinfluss, Nichtanlegen (oder unsachgemäßes Anlegen) von Sicherheitsgurten, abgelenktes Fahren und übermüdetes Fahren. Da zwei Drittel aller Verkehrstoten auf Geschwindigkeitsüberschreitungen und fahruntüchtigen Zustand zurückzuführen sind, zielen viele Präventionskampagnen zu Recht darauf ab, diese Risiken zu bekämpfen. Allerdings führen auch abgelenktes und übermüdetes Fahren zu einer nicht unerheblichen Anzahl von Todesfällen, mit 3.142 Todesfällen durch Ablenkung und 697 Todesfällen durch Müdigkeit im Jahr 2019 [2].
Neurowissenschaften zur Messung der Aufmerksamkeit im Labor nutzen
Neurowissenschaften auf dem Fahrersitz - Neurowissenschaften zur Messung der Aufmerksamkeit im Labor nutzen.
Neurowissenschaftler nutzen verschiedene Methoden, um die Aufmerksamkeit im Labor zu messen. Eine dieser Methoden macht sich die Tatsache zunutze, dass unser Gehirn winzige Mengen an Elektrizität freisetzt, wenn seine Neuronen feuern. Mithilfe des Elektroenzephalogramms (EEG) können wir die Schwankungen dieser Elektrizität messen, um zu verstehen, wann und wo das Gehirn aktiv ist. Die Geschwindigkeit oder Frequenz, mit der diese Schwankungen auftreten, wird als Oszillationen oder, geläufiger, als Gehirnwellen bezeichnet. Die Frequenz der Gehirnwellen kann Aufschluss über mentale Zustände oder Prozesse geben.
Beispielsweise werden Gehirnwellen, die 14 bis 30 Mal pro Sekunde schwingen (oder 14 - 30 Hz), als Betawellen bezeichnet und mit einem hohen Maß an geistiger Aktivität in Verbindung gebracht. Schwingungen im Bereich von 8 - 13 Hz werden als Alphawellen bezeichnet und treten im Allgemeinen in Phasen der Entspannung oder der passiven Aufmerksamkeit auf. Alphawellen sieht man zum Beispiel oft, wenn eine Person meditiert. Thetawellen sind Schwingungen zwischen 4 und 7 Hz und treten auf, wenn eine Person tief entspannt oder schläfrig ist. Die langsamsten Wellen sind Deltawellen (1 - 4 Hz) und werden beobachtet, wenn ein Mensch im Tiefschlaf ist.
Siehe verwandten Beitrag The Introductory Guide to EEG
Im Labor können Wissenschaftler das Timing, die Stärke und die Frequenz von Gehirnwellen messen, um festzustellen, wie engagiert oder unbeteiligt der Geist einer Person während einer Aufgabe ist. Wenn eine Person beispielsweise etwas sieht oder hört, worauf sie geachtet hat, zeigt ihr EEG eine ganz bestimmte Reaktion namens P300, eine Welle mit großer Amplitude, die etwa 300 ms nach dem Erscheinen des Objekts auftritt [3]. Ebenso kann eine Abnahme der Alpha-Oszillationen darauf hindeuten, dass jemand einer Sache große Aufmerksamkeit schenkt [4]. Auch Schläfrigkeit erzeugt durch Veränderungen der Delta-, Theta- und Alpha-Oszillationen nachweisbare EEG-Signaturen [5].
Wie können wir die Aufmerksamkeit in einem Auto messen?
In einem Fahrzeug können wir Aufmerksamkeit und Schläfrigkeit mithilfe verhaltenswissenschaftlicher Methoden messen. Kameras könnten beispielsweise die Augen des Fahrers verfolgen, um sicherzustellen, dass sie auf die Straße gerichtet sind. Ebenso könnten Kameras erkennen, wenn der Kopf des Fahrers einzunicken beginnt, was auf Müdigkeit hindeutet. Doch nur weil ein Mensch auf die Straße blickt oder der Kopf nicht nach vorne sinkt, bedeutet das nicht, dass er aufmerksam oder nicht müde ist. Das EEG kann die Erkennung dieser gefährlichen Zustände unterstützen. Möglicherweise kann es sie sogar vorhersagen, bevor sie im Verhalten erkennbar sind.
Neurowissenschaften auf dem Fahrersitz - Das EEG kann die Erkennung dieser gefährlichen Zustände unterstützen. Möglicherweise kann es sie sogar vorhersagen, bevor sie im Verhalten erkennbar sind.
Im Jahr 2020 führten Forscher eine systematische Überprüfung von Studien durch, die im Handel erhältliche EEG-Headsets zur Erkennung von Schläfrigkeit in Echtzeit einsetzten [6]. Sie berichteten, dass das in diesen Studien am häufigsten verwendete Headset das von Emotiv hergestellte war, gefolgt von Neurosky, Interaxon und OpenBCI. Für die Erkennung von Schläfrigkeit stellten sie fest, dass selbst einfache EEG-Merkmale, wie Frequenzschwingungen, zur Erkennung von Schläfrigkeit genutzt werden können. Sie weisen jedoch darauf hin, dass in vielen Fällen „eine algorithmische Optimierung erforderlich bleibt“, was bedeutet, dass Algorithmen des maschinellen Lernens zu genaueren Erkennungen führten.
Nutzung kommerzieller EEG- und maschineller Lernalgorithmen für mehr Sicherheit
Emotiv ist seit über einem Jahrzehnt führend im Bereich des kommerziellen EEG. In dieser Zeit haben sie EEG-Systeme in verschiedenen Formen entwickelt, von traditionellen Forschungs-Kappen mit 32 Kanälen bis hin zu In-Ear-Kopfhörern mit 2 Kanälen. Systeme mit kompakten Formfaktoren wie die MN8-Kopfhörer oder Insight stellen die ersten Schritte auf dem Weg zu einer alltagstauglichen, tragbaren Neurotechnologie dar. Indem wir diese Arten von Hardware in die Fahrzeugsteuerung integrieren, können wir Unfälle möglicherweise verhindern, noch bevor die dazu beitragenden mentalen Zustände überhaupt auftreten.
Neurowissenschaften auf dem Fahrersitz - Nutzung kommerzieller EEG- und maschineller Lernalgorithmen für mehr Sicherheit.
Die Integration von EEG-Hardware in Fahrzeuge ist nur ein Teil der Lösung. Um die erfassten Gehirndaten optimal nutzen zu können, müssen wir sie in nützliche Messgrößen verarbeiten. Hochentwickelte Algorithmen des maschinellen Lernens erreichen dies, indem sie EEG-Daten in Merkmale entschlüsseln, die bestimmte mentale Zustände anzeigen können. Bislang hat Emotiv sieben solcher Erkennungen entwickelt: Frustration, Interesse, Entspannung, Engagement, Erregung, Aufmerksamkeit und Stress. Die Ingenieure von Emotiv haben eng mit Neurowissenschaftlern zusammengearbeitet, um diese Erkennungen durch strenge experimentelle Studien zu entwickeln, die Protokolle verwenden, die bekanntermaßen diese Zustände hervorrufen. Im Automobilbereich verfeinert Emotiv derzeit eine in einem Fahrsimulator entwickelte Erkennung von Fahrerablenkung. Dies folgt auf vielversprechende Ergebnisse aus einer Zusammenarbeit mit dem Royal Automobile Club of Western Australia, die zu einem aufmerksamkeitsgesteuerten Auto führte, das langsamer wurde, wenn die Aufmerksamkeit nachließ [7]. Einige Videos der Zusammenarbeit und der Ergebnisse finden Sie auf YouTube.
Neurowissenschaften und die Zukunft des Fahrens
Neurowissenschaften auf dem Fahrersitz - Neurowissenschaften und die Zukunft des Fahrens.
Von frühen Errungenschaften wie Sicherheitsgurten und Rüttelstreifen bis hin zu modernen Systemen wie automatischen Notbremsassistenten und Lenkunterstützungen sind unsere Autos viel sicherer geworden. Dennoch zeigt die Zahl der jährlichen Unfallopfer, dass wir noch einen weiten Weg vor uns haben, bis Fahrzeuge als „sicher“ gelten können. Mit fortschreitender Technologie werden unsere Autos zweifellos immer sicherer werden, aber solange Menschen die Hauptbediener der Fahrzeuge sind, wird es auch weiterhin von Menschen verursachte Unfälle geben. Die EEG-Technologie stellt einen besonders vielversprechenden Weg dar, um den menschlichen Faktor zu entschärfen, indem subtile Indikatoren erkannt werden und eingegriffen wird, bevor unfallverursachende Bedingungen überhaupt eintreten.
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