Nächste Generation des Internets: Gehirn-Computer-Surfen, Mensch-Maschine-Integration 🧠

KI ist derzeit in vollem Gange, doch auf technischer Ebene gibt es kaum Durchbrüche. Anwendungen, angeführt von Robotern mit LLM-Interaktionsfenstern, sprießen wie Pilze aus dem Boden, aber das KI-Feld hat die Phase der großangelegten Ingenieurausweitung und Kommerzialisierung erreicht, während es auf theoretischer Ebene in eine Stagnation geraten ist. Zukünftige Vermögenswerte und Innovationsschwerpunkte werden sich zweifellos in Richtung Gehirn-Computer-Schnittstellen, erneuerbare Energien, alternative Materialien und Weltraumökonomie bewegen.

Gehirn-Computer-Schnittstelle (Brain-Computer Interface, BCI) ist eine Technologie, die es ermöglicht, durch Aufzeichnung und Dekodierung von Gehirnaktivitäten eine direkte Interaktion zwischen dem menschlichen Gehirn und einem Computer oder anderen externen Geräten herzustellen. Ihr Hauptziel ist es, Patienten mit motorischen Funktionsstörungen Kommunikations- und Steuerfähigkeiten zu bieten, während sie auch auf gesunde Bevölkerungsgruppen (wie Spielsteuerung, Aufmerksamkeitsüberwachung usw.) ausgeweitet wird.

Kernbestandteile der BCI:

🧠Signalaufnahme

Invasiv: Durch chirurgische Implantation von Elektroden (wie Mikroelektrodengitter, ECoG) wird eine hohe Signalqualität erreicht, jedoch besteht ein Risiko für Infektionen.

Nicht invasiv: EEG (Elektroenzephalogramm): Zeichnet elektrische Aktivitäten über Elektroden auf der Kopfhaut auf, kostengünstig, aber mit geringerer räumlicher Auflösung. MEG (Magnetenzephalographie): Zeichnet Magnetfeldsignale auf, hohe Auflösung, aber teure Geräte. fMRI (funktionelle Magnetresonanztomographie): Misst indirekt neuronale Aktivitäten durch blutoxygenabhängige (BOLD) Signale. fNIRS (funktionelle Nahinfrarotspektroskopie): Erkennt Veränderungen des Blutsauerstoffs mittels Lichtsignalen, tragbar, aber mit niedriger zeitlicher Auflösung.

🧠Signaltypen Ereignisbezogene Potentiale (ERP): wie P300 (positive Welle, die 300 ms nach dem Ereignis auftritt), verwendet für Buchstabensysteme. Sensory Evoked Potentials: wie visuell hervorgerufene Potentiale (VEP), akustisch hervorgerufene Potentiale (AEP). Bewegungsvorstellungssignale (SMR): Entstehen durch Vorstellung von Körperbewegungen, verwendet zur Steuerung von Prothesen oder Cursorn.

🧠Signalverarbeitung Merkmals Extraktion: Rauschen entfernen und nützliche Informationen extrahieren, gängige Methoden umfassen: Gemeinsame Raum-Modellierung (CSP): Maximierung der Varianzunterschiede zwischen zwei Signalarten (siehe Formel unten). Unabhängige Komponenten Analyse (ICA): Trennung von Signalquellen, Entfernen von Artefakten (wie Blinzeln). Wavelet-Transformation (WT): Extrahieren von Zeit-Frequenz-Eigenschaften. Klassifikationsalgorithmen: Merkmale auf Steuerbefehle abbilden, gängige Methoden umfassen: Unterstützende Vektormaschinen (SVM): Trennung verschiedener Klassen durch hyperplane. Neuronale Netzwerke (NN): wie mehrschichtige Perzeptrons (MLP), Convolutional Neural Networks (CNN). Fuzzy-Inferenzsysteme (FIS): Verarbeitung von Unsicherheitssignalen.

Zukünftige Forschungsrichtungen

1. Entwicklung kostengünstiger, hochauflösender nicht-invasiver Geräte (wie Niedrigdichte-EEG);

2. Kombination leistungsstarker Deep-Learning-Algorithmen (wie LSTM, Transformer) zur Verbesserung der Klassifikationsgenauigkeit.

3. Optimierung von Echtzeit-Signalverarbeitungsalgorithmen zur Reduzierung der Latenz;

4. Erweiterung der Anwendungsszenarien (wie Emotionserkennung, virtuelle Steuerung).