Fraunhofer-Forschende haben ein System entwickelt, das die kognitive Belastung beim Steuern eines Autos mithilfe von Sensoren und KI überwacht. Wenn die Belastungsgrenze erreicht ist, kann die Technik zukünftig den Menschen entlasten. Auch für andere Einsatzfelder, etwa für Piloten oder im OP-Saal, ist das System geeignet. Für das Projekt nutzen die Forschenden ein innovatives Sensor-Netzwerk – und ein PC-Spiel für virtuelles Sushi-Zubereiten.
Autofahren erscheint so selbstverständlich, dass vielen kaum noch bewusst ist, welche enormen Informationsmengen der Mensch am Steuer verarbeiten muss. Das Display meldet Werte wie Geschwindigkeit, Drehzahl und Tankfüllung, das Navi zeigt die Route an, Ampeln, Straßenschilder und andere Verkehrsteilnehmer sind zu beachten. Hinzu kommen eventuell die Unterhaltung mit dem Beifahrer oder die Nachrichten im Autoradio. Gefährlich kann es werden, wenn der Fahrer die Grenze seiner kognitiven Belastungsfähigkeit erreicht – und dann in einer kritischen Verkehrssituation blitzschnell die richtige Entscheidung treffen muss.
Forschende des Fraunhofer-Instituts für Integrierte Schaltungen IIS in Erlangen arbeiten an einem System, das Menschen bei komplexen Tätigkeiten in unterschiedlichen Anwendungen oder Situationen unterstützt und dabei ihre kognitive Belastungsgrenze berücksichtigt. Sie entwickeln hierfür zwei Technologien: Ein Sensor-Netzwerk misst Biosignale wie Puls, Atemfrequenz oder Bewegungen. KI-gesteuerte Algorithmen erkennen, wenn ein Mensch die Grenze seiner individuellen kognitiven Belastungsfähigkeit erreicht. Die Auswertung der Biosignale wurde mithilfe von Studien entwickelt, in denen die Forschenden den Zusammenhang zwischen Biosignalen und kognitiver Belastung bei Probandinnen und Probanden untersucht haben. Im praktischen Einsatz kann das System dafür sorgen, dass die Fahrzeugelektronik dem Fahrer oder der Fahrerin beispielsweise bestimmte Aufgaben abnimmt und damit die Komplexität reduziert oder einfach eine Pause an der nächsten Raststätte empfiehlt.
Mobiles und multimodales Sensor-Netzwerk (....)