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Intelligente Fernsteuerung

24.05.2007
Die Steuerung eines Roboters über ein Gehirn könnte als Thema für eine faszinierende Science-Fiction-Geschichte dienen. Das EU-finanzierte Projekt NEUROBIT erbrachte jedoch Algorithmen und Techniken, die den Aufbau einer bidirektionalen Verbindung zwischen den gezüchteten Neuronen und externen Geräten ermöglichen.

Die einzigartigen plastischen Eigenschaften des Gehirns sind ideal für die Steuerung des sensomotorischen Verhaltens eines künstlichen Körpers, z. B. eines mobilen Roboters. Diese Plastizität verschafft dem System eine hohe Anpassungsfähigkeit an seine veränderliche Umgebung, da seine Leistung auf der Grundlage von früheren Erfahrungen angeglichen wird.

Im Rahmen von NEUROBIT werden Nervenpopulationen, die in vitro am Leben erhalten werden, in Echtzeit mit einem autonomen Roboter verbunden. Eine geschlossene Rückführschleife nutzt die Anpassungseigenschaften der Neuronen, um das Verhalten des Roboters zu steuern. Eine Reihe von Sensoren dient zur Übertragung von Stimulationsmustern in die Kanäle, die als Eingänge in das neuronale Netzwerk identifiziert werden. Die Erkennung der Muster und die Verarbeitung dieser Signale liefert die Ausgabe, die zur Steuerung eines Roboters über die entsprechend installierten Sensorenträger verwendet wird. Das System basiert auf zwei geschlossenen Schleifenbahnen, die zusammenarbeiten. Eine überträgt analog und digital den Datenbus zur Erfassung, Verarbeitung und Stimulierung, und die andere übermittelt den zugehörigen Kontrollbus. Der NEUROBIT-Rahmen besitzt eine modulare Architektur, die eine abgestimmte Konfiguration der Aufnahme- und Stimulationskanäle entsprechend den Nutzerbedürfnissen ermöglicht. Der analoge Datenpfad wird auf einem einzigen Hardwareelement implementiert, um die externe Störungskopplung (Noise Coupling) zu minimieren. Außerdem ist eine biologische Echtzeit-Verarbeitung möglich, da die Verzögerung über die Datenbahn der geschlossenen Schleife weniger als 50 us beträgt.

Die geeigneten Hardware- und Softwareelemente wurden speziell für die optimale Verarbeitung von elektrophysiologischen Mehrkanaldaten in Echtzeit entworfen. Über die Verbindung von Nervenpopulationen mit einer physikalischen Einheit können die Mechanismen der sensorischen bzw. motorischen Integration, Steuerung und Adaption in einem lebenden System untersucht werden.

Sylvie Renaud | ctm
Weitere Informationen:
http://www.ixl.fr

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