Hygiene auf hohem Niveau: Mobiler Reinigungsroboter für die Produktion

Presseinformation (Forschung Kompakt) der Fraunhofer-Gesellschaft vom 01.07.2020

Produktionsräume und hygienische Bereiche müssen besonders rein sein. Speziell dort, wo Lebensmittel verarbeitet und Medizininstrumente behandelt werden, ist absolute Sauberkeit unerlässlich. Ein mobiles Reinigungsgerät von Fraunhofer-Forscherinnen und Forschern säubert die Anlagen und Produktionsräume bedarfsgerecht und reproduzierbar. Ausgestattet mit einem selbstlernenden System erkennt der autonom fahrende Roboter automatisch den Verschmutzungsgrad und wählt die geeignete Reinigungsprozedur aus.

In der industriellen Fertigung von Lebensmitteln ist eine kompromisslose Hygiene Voraussetzung. Sowohl die Produktionsanlagen als auch die Räume selber müssen regelmäßig gesäubert werden, Biofilme und Beläge dürfen sich keinesfalls bilden. Das Reinigungsergebnis wirkt sich auf die Hygiene aus und beeinflusst die Lebensmittelsicherheit. Bislang wird die anspruchsvolle und qualitätsbestimmende Säuberung der Produktionseinrichtungen größtenteils manuell erledigt. Doch bei aller Sorgfalt ist die Arbeit schwer reproduzierbar, fehlerbehaftet und zeitaufwändig.

Intelligente Reinigungsrobotik für den Innen- und Außenbereich

Ein Forscherteam des Fraunhofer-Instituts für Verfahrenstechnik und Verpackung IVV in Dresden hat daher modulare Reinigungsroboter entwickelt, die zurzeit in zwei Varianten vorliegen: Ein Modell fährt auf einem Förderband durch die Produktionsanlage und reinigt diese von innen, die zweite Variante reinigt Boden, Decken und Wände der Räume sowie die Außenseiten der Produktionsmaschinen. Ein ausfahrbarer Roboterarm mit Zielstrahlreiniger erreicht dabei auch höher gelegene Anlagenbereiche. Mobile Cleaning Device 4.0 (MCD) heißt das mobile, modulare Gerät, welches selbstständig durch die Produktionshalle fährt. In einem gemeinsamen Forschungsprojekt mit dem Fraunhofer IOSB-AST in Ilmenau wird gerade an einem Multisensorik-System für raue Umgebungsbedingungen geforscht, das zukünftig am MCD zum Einsatz kommen soll. Die Besonderheit: Basierend auf der Fluoreszenzmethode scannt und berechnet die installierte Sensorik den Verschmutzungsgrad und passt die Reinigungsparameter wie beispielsweise den Druck und die Menge des Reingungsschaums entsprechend adaptiv an. »Ein Detektor erkennt die fluoreszierenden Schmutzpartikel wie Fette, Öle und Proteine mithilfe von UV-Licht und dosiert den Schaum und das Wasser entsprechend der ermittelten Parameter wie Schichtdicke und Antrocknungsgrad.

Möglich werden soll dies durch ein selbstlernendes KI-System, das die geeigneten Reinigungsparameter auswählt und die Prozessschritte vorgibt«, erläutert Max Hesse, Teamleiter am Dresdner Institutsteil Verarbeitungstechnik, den Vorgang. Bei dem Prozess werden die Daten mit Hilfe einer Simulation in einem virtuellen Zwilling abgebildet. »Die erkannte Verschmutzung wird im virtuellen Zwilling auf das 3D-Modell der Anlage gemappt. In Abhängigkeit des Abstands des Geräts zur Oberfläche kann dann beispielweise der Sprühwasserdruck angepasst und gegebenenfalls reduziert werden – ganz im Sinne der Ressourceneffizienz.«

Ausgefeilte Sensorik

Der Batteriebetriebene Roboter bewegt sich autark, er ist lediglich durch einen Schlauch, aus dem das Reinigungsmittel zugeführt wird, mit der Docking Station verbunden. Die Steuerung erfolgt per WLAN. Ausgeklügelte Sensorik ermöglicht im Zusammenspiel mit der KI die adaptive Reinigung: Ein Radarsensor misst selbst durch Sprühnebel und Dampf hindurch, ein Ultrabreitband-Sensor misst die Position im Raum und ein dritter optischer Fluoreszenzsensor übernimmt die Verschmutzungserkennung und vermittelt einen Eindruck der Geometrie des Prüfobjekts – Experten nennen das visuelle Odometrie. Basierend auf dem erkannten Verschmutzungszustand und den fusionierten Sensordaten werden Prozessparameter abgeleitet – anschließend wird bereits während des Reinigungsprozesses geprüft, ob dieser korrekt durchgeführt wurde. Das Prüfergebnis wird im nächsten Schritt an den virtuellen Zwilling mit dem selbstlernenden System weitergeleitet. Bei jedem Reinigungsvorgang optimiert sich das System quasi selbst und gewährleistet somit einen ressourceneffizienten Reinigungserfolg. »Unsere Tests haben gezeigt, dass man auf diesem Weg bis zu 50 Prozent an Reinigungsmitteln sparen kann, da nur die tatsächlich benötigte Menge an Reinigungsmittel auf die Oberflächen aufgebracht wird«, sagt Hesse. »Beispielsweise kann man das System trainieren, in einem vorgegebenen Zeitraum, z.B. in einer freien Nachschicht im 2-Schichtsystem, möglichst ressourceneffizient zu reinigen. Zusätzlich können erhebliche Effizienzpotenziale erschlossen werden, wenn die bisher für die Reinigung eingesetzten Facharbeiter bereits andere Arbeiten durchführen können, während die MCDs hochparallelisiert Reinigungsprozesse vollenden.« Ein weiterer Pluspunkt: Der komplette Säuberungsprozess wird vollautomatisiert protokolliert und ist durch den hohen Automatisierungsgrad sehr reproduzierbar.

Mobile Cleaning Device ist branchenunabhängig und flexibel einsetzbar

Der Einsatz des Mobile Cleaning Device beschränkt sich nicht auf die Lebensmittelbranche: Der smarte Roboter lässt sich ebenso im Automotive-Umfeld, in der Pharma-, Medizintechnik- und Kosmetikindustrie oder im Agrar-Sektor anwenden. In Krisenzeiten wie der Corona-Pandemie profitieren unterschiedlichste Branchen von dem autonomen Reinigungsroboter. »Gerade bei Personalknappheit kann unser automatisiertes System seine Vorteile ausspielen. In der Lebensmittelproduktion sind etwa zehn Prozent der Mitarbeiter allein für die Reinigung eingeteilt«, sagt der Ingenieur. Hierfür seien Fachkräfte erforderlich, die auch in normalen Zeiten rar sind. Beide Robotervarianten werden konsequent weiterentwickelt, wodurch die Komplexität der zu übernehmenden Reinigungsaufgaben stetig steigt.

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Clever bauen mit mobilem Roboter

Presseinformation (Forschung Kompakt) der Fraunhofer-Gesellschaft vom 02.06.2020

Husky A200 heißt die mobile Roboterplattform, mit der erforscht wird, wie künftig mobile Plattformen autonom über Baustellen fahren und Lasten transportieren können. Der rollende Roboter ist eines von vielen Projekten, mit denen das Fraunhofer Italia Innovation Engineering Center die Digitalisierung im Bauwesen vorantreibt und eine Brücke zwischen Robotik und Bauwirtschaft schlagen will. Damit der mobile Roboter eigenständig den richtigen Weg findet, entwickeln die Forscherinnen und Forscher am Institut in Bozen die erforderliche Software-Schnittstelle.

Die steigende Nachfrage nach bezahlbarem Wohnraum, aber auch große und komplexe Bauvorhaben verlangen nach zeit- und kosteneffizienten Lösungen. Um diese zu realisieren und Entscheidungsfindungen in Bauprozessen zu beschleunigen, entwickelt Fraunhofer Italia Innovation Engineering Center, selbstständige Auslandsgesellschaft von Fraunhofer, Software-Systeme und Schnittstellen rund um das Building Information Modeling (BIM). Mit BIM haben alle Beteiligten – vom Planer über den Bauherren bis hin zu den Handwerkern und dem Facility Management – während des gesamten Lebenszyklus eines Bauwerks Zugriff auf ein digitales Gebäudedatenmodell. »Unser Anliegen ist es zum einen, BIM in Südtirol zu etablieren und in die Anwendung zu überführen. Zum anderen wollen wir die digitale Planung auf die Baustelle bringen und eine Brücke zwischen Bauwesen und Robotik schlagen«, sagt Michael Terzer, wissenschaftlicher Mitarbeiter des Forschungsteams Automation and Mechatronics Engineering am Bozner Center. Im Projekt ROSBIM entwickelt der Forscher gemeinsam mit seinen Kolleginnen und Kollegen des Forschungsteams Process Engineering in Construction eine Software-Schnittstelle, die BIM mit dem Robot Operating System ROS verbindet. Diese modulare Open Source-Plattform ist auf einem Mini-PC installiert, der sich auf dem mobilen Roboter befindet. Da das Entwicklungstool plattformunabhängig ist, lassen sich unterschiedlichste Roboter damit ausrüsten. ROS unterstützt verschiedene Programmiersprachen.

Die Baustelle lebt

Die Schnittstelle nutzt das Dateiformat IFC der BIM-Modelle. Über diese werden digitale, objektorientierte Informationen an den Roboter übertragen. »Eine Baustelle lebt, sie verändert sich fortlaufend. Zeitabhängige Daten wie etwa Angaben zu Hindernissen, die der Roboter mithilfe seiner Sensoren nicht erkennen kann, erhält er über die Schnittstelle ROSBIM. Über das Interface wird er beispielsweise informiert, dass ein Kabel- oder Aufzugschacht auf der Baustelle an einem bestimmten Tag geöffnet ist und daher umfahren werden muss. Der Roboter kann seine Hinderniskarte über das Robot Operating System also fortlaufend erweitern«, erläutert Terzer. Sämtliche Daten werden in der BIM-Datenbank gesammelt und ständig aktualisiert. Die digitalen, objektorientierten Informationen betreffen von der Planung über die Bauausführung bis hin zum Betrieb eines Gebäudes oder eines Infrastrukturbaus alle Etappen des Bauprozesses.

»Die Digitalisierung bietet der Bauindustrie ganz neue Möglichkeiten, integrativ arbeiten zu können. BIM ist ein zentrales Element der Digitalisierung im Bausektor. Die Kombination dieser innovativen Arbeitsmethode mit Robotik ist eine von vielen Möglichkeiten, die die Digitalisierung der Bauindustrie bietet. Wir am Fraunhofer Italia IEC haben eine Schnittstelle implementiert, die BIM mit dem kommerziell erhältlichen Forschungs-Roboter verbindet, sodass er die BIM-Daten nutzen kann«, sagt Carmen Marcher, Teamleiterin des Forschungsteams Process Engineering in Construction. Ziel der Forscherteams ist es, bereits digital vorliegende Gebäudedaten auf der Baustelle optimal zu nutzen. In diesem konkreten Fall besteht der Hauptnutzen darin, den Transport von schweren Lasten wie Baumaterial und Werkzeugen mit dem mobilen Roboter in einer sich ständig ändernden Umgebung zu ermöglichen und somit die physische Arbeit auf der Baustelle zu erleichtern.

Assistent bei Logistikprozessen

Die für raue Umgebungen konzipierte mobile Roboterplattform ist mit einer Steuerungselektronik sowie mit Beschleunigungs-, Laser- und Neigungssensoren ausgestattet, die ihr helfen, im unwegsamen Gelände zu navigieren. Derzeit rollt der Roboter noch über das Institutsgelände im Bozner NOI Techpark. Er übernimmt quasi die Rolle eines Assistenten bei Logistikprozessen auf der Baustelle und folgt dem Menschen, indem der Bauarbeiter eine implementierte Follow-me-Funktion aktiviert. Dennoch ist der mobile Roboter in der Lage, autonom zu fahren, wie die Forscherinnen und Forscher in ersten Indoor-Tests demonstrieren konnten. »Der Roboter kann mit Hilfe seiner digitalen Gedächtniskarte eigenständig beispielsweise Lasten von A nach B bringen. Die autonome Fortbewegung in unstrukturierten Umgebungen ist jedoch komplex, hier sind noch weitere Entwicklungsschritte erforderlich«, so Terzer. Dank der Informationen, die die Roboterplattform durch die BIM-Daten erhält, können die Navigationsfähigkeiten verbessert und die sensorische Wahrnehmung des Roboters ergänzt werden. Denkbar ist der Einsatz des mobilen Roboters auch in anderen Anwendungsfeldern – etwa in der Landwirtschaft.

Digitalisierung als Schlüssel zu mehr Effizienz

Digitale Transformation und Automatisierung sind das Kerngebiet von Fraunhofer Italia Innovation Engineering Center in Bozen. Geforscht und entwickelt wird in drei Geschäftsfeldern: der Digitalisierung im Bauwesen, der flexiblen Automatisierung in Industrie, Handwerk und Landwirtschaft und der Entwicklung digitaler Geschäftsmodelle.

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Optimierung von Leiterplatten durch KI

Presseinformation (Forschung Kompakt) der Fraunhofer-Gesellschaft vom 04.05.2020

Die elektronische Revolution der Lebens- und Arbeitswelten wäre ohne sie kaum möglich: Leiterplatten bilden die Basis, auf der kleinste Bauteile miteinander interagieren. Da die Anwendungen immer zahlreicher und komplexer werden, nehmen die Anforderungen an Design und Qualitätssicherung zu – so müssen etwa Interferenzen ausgeschlossen und eine elektromagnetische Verträglichkeit gewährleistet werden. Das Fraunhofer-Institut für Angewandte Informationstechnik FIT kann durch modulare KI-Plattformen Leiterplatten optimal designen und überprüfen – und damit den Aufwand um bis zu 20 Prozent reduzieren.

Leiterbahnen werden so eng und geschickt wie möglich für eine Anwendung geplant, ohne dadurch einen Ausfall zu riskieren. Basis dafür ist bisher das Erfahrungswissen der beteiligten Ingenieure, deren Designs in Versuchen getestet werden müssen. Die Ergeb­nisse daraus werden zudem nicht stringent dokumentiert, so dass fehleranfällige Designs auch mehrmals Tests durchlaufen. Dieser aufwändige Prozess führt zu hohen Kosten.

Bisher hoher Aufwand in der Qualitätskontrolle

Die fertig entwickelten Designs stellen danach hohe Anforderungen an die Produktion. Daher wird jede einzelne Leiterplatte überprüft, zumeist über eine Automatische Optische Inspektion (AOI). Dabei wird über eine Bildanalyse verglichen, ob die Platine so wie geplant produziert wurde, und so technische Fehlstellen detek­tiert. Dieses Verfahren erzeugt momentan allerdings eine hohe True-negativ-Rate, d.h., viele funktionierende Platinen werden als fehlerhaft klassifiziert.

Diese müssen dann alle per Hand kontrolliert werden. Dies geschieht sowohl vi­suell, als auch messtechnisch. Die Überprüfung verursacht wiederum hohe Kosten, denn bei einer zu hohen True-negativ-Rate werden fehlerfrei Bauteile aussortiert. Bei einer zu klei­nen Rate sind die Folgekosten durch den Einsatz von Fehlteilen hoch. Eine optimierte True-negativ-Rate durch menschliche Kontrolle ist schwierig, da auch menschliche Schwächen einfließen.

Selbstlernend zum optimalen Auswahlprozess

Wie ein zukünftiger Überprüfungsprozess aussehen kann, zeigt die Entwicklung des Fraunhofer FIT. Eine Kamera macht wie bei einer herkömmlichen AOI Aufnahmen von ge­druckten Leiterplatten. Daraus wird die Entscheidungsqualität von Algorithmen optimiert. Entscheidend ist dabei die Eingabe qualitativ-hochwertiger Trainingsdaten. Dafür füttern zunächst Experten die Module für Ma­chine Learning und Deep Learning mit einer guten Datenauswahl.

»Diese modulare Bauweise ermöglicht, aneinander gekoppelte Algorithmen einzusetzen, die sich selbst verbessern. Durch laufende automatisierte Kontrollen der Bauteile fließen Daten zurück in den Algorithmus und sind Grundlage für einen Selbstlernpro­zess im Modul Künstliche Intelligenz«, so Timo Brune, Projektleiter beim Fraunhofer FIT. »Dieses permanente Feedbacksystem verbessert die Datengrundlage und optimiert die True-negativ-Rate. Dadurch können nach ersten Schätzungen aus der Industrie rund 20 Prozent an Produktionsressourcen eingespart werden.«

Das Training der Module kann der Anwender selbst mit seinen Prozess- und Produktionsdaten übernehmen. Das Unternehmen bleibt so immer im Besitz seiner Daten, die nicht etwa an ex­terne Server geschickt werden müssen. Der »Baukasten« aus Algorith­men kann in be­liebiger Kombination auf spezifische Probleme angewandt werden.

Intelligente Entwicklung neuer Bauteile

Die trainierten Algorithmen lassen sich dann auch bereits beim Design neuer Leiterplatten einsetzen. Die Anordnung von Bauteilen auf der Leiterplatte muss dann nicht mehr im Trial-and-Error-Verfahren kosten- und zeitintensiv erfolgen. Der Algorithmus hilft, aus der Vielzahl möglicher Varianten die mit optimaler Funktionalität vorherzusagen.

Der Ansatz des Fraunhofer FIT, modulare, sich selbst verbessernde Algorithmus-Plattfor­men für Design und Qualitätskontrolle von Leiterplatten einzusetzen, ist auch für viele weitere elektrische Systeme vorteil­haft. Auch dort wer­den Prozesse so optimiert, dass Zeit- und Produktionskosten in sig­nifikanter Weise ein­gespart werden können.

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Smartphones schnell und sicher mit Licht desinfizieren

Presseinformation der Fraunhofer-Gesellschaft vom 06.04.2020

Forscherinnen und Forscher am Fraunhofer-Institut für Optronik, Systemtechnik und Bildauswertung IOSB, Institutsteil Angewandte Systemtechnik-AST haben eine innovative Lösung zum Desinfizieren von Smartphones entwickelt. Diese können damit innerhalb weniger Sekunden von Bakterien und Viren wie SARS-CoV-2 befreit werden. Statt teurer Chemie kommt dabei sogenanntes UVC-Licht zum Einsatz. Weitere Einsatzfelder sind denkbar.

Smartphones, Tablets und ähnliche mobile Wegbegleiter werden täglich unzählige Male in die Hand genommen. Meist spielen hygienische Aspekte dabei allerdings eine eher untergeordnete Rolle. Im klinischen Bereich sieht es jedoch anders aus. Hier werden Tablets und Smartphones inzwischen vielseitig genutzt und gehen auch von Hand zu Hand. Eine Desinfektion ist daher zur Verhinderung von Erregerübertragungen unbedingt nötig. Der Einsatz von chemischen Mitteln verbietet sich hier allerdings, da die fettabweisende Beschichtung der Displays hierdurch zerstört wird. Dafür haben Forscherinnen und Forscher vom Fraunhofer IOSB-AST aus Ilmenau eine technische Innovation entwickelt: Sie sieht von außen wie eine handelsübliche Mikrowelle aus. Im Inneren kommen aber so genannten UVC-LEDs – Leuchtdioden, die mit ultraviolettem Licht arbeiten – mit einer Wellenlänge von 269nm zum Einsatz.

Insgesamt sind zwei separate UVC-LED-Module mit jeweils 10 UVC-LEDs für die Ober- und Unterseite des Smartphones verbaut. Jede UVC-LED besitzt eine Leistung von 100 Milliwatt, sodass die Gesamtstrahlleistung zwei Watt beträgt. So wird in nur wenigen Sekunden eine Bestrahlungsdosis von 800 J/m² erreicht, was eine effiziente Inaktivierung von Bakterien und Viren ermöglicht.

Smartphones werden mit der Lösung aber nicht nur einfach per Licht desinfiziert, son-dern über einen NFC-Reader auch identifiziert, die applizierte Dosis über einen Sensor erfasst und protokolliert. Somit ist jeder Desinfektionsvorgang validierbar und dem jeweiligen Gerät eindeutig zuzuordnen. Ein LCD-Display informiert den Nutzer über die wichtigsten Funktionen. Weiterhin können nachgelagerte IT-Systeme per W-LAN und Webinterface integriert werden.

»Seit vielen Jahren arbeiten wir im Rahmen des BMBF-Programms ›Advanced UV for Life‹ an sehr unterschiedlichen Anwendungen für UVC-Technologien im Bereich der Desinfektion. LEDs bieten dabei große Vorteile, was wir am Beispiel der Smartphone-Desinfektion hervorragend demonstrieren können«, erklärt Ingenieur Thomas Westerhoff vom Fraunhofer IOSB-AST.

Die Anwendungsgebiete der Handydesinfektion reichen dabei vom klinischen Bereich über die private und gewerbliche Nutzung bis hin zum Eventmarkt. Der Prototyp wird voraussichtlich im September 2020 auf der IFAT, der Weltleitmesse für Wasser-, Abwasser-, Abfall- und Rohstoffwirtschaft in München, präsentiert werden.

Für die kommerzielle Verwertung sucht das Fraunhofer IOSB-AST noch Partner aus der Wirtschaft.

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Besser hören – nicht nur auf Partys

Presseinformation (Forschung Kompakt) der Fraunhofer-Gesellschaft vom 02.03.2020

Den meisten Menschen fällt es nicht leicht, sich in einer belebten Umgebung auf eine spezifische Stimme zu konzentrieren. Besonders schwierig ist dies für Schwerhörige. Ein neuartiges Konzept für Hörhilfen, entwickelt unter Beteiligung von Fraunhofer-Forscherinnen und -Forschern, soll künftig die Sprachverständlichkeit in komplexen Situationen verbessern und es erleichtern, einem einzelnen Sprecher zu folgen.

Etwa 15 Millionen Deutsche sind laut Schätzungen des Deutschen Schwerhörigenbunds e.V. schwerhörig. Betroffene können Gespräche, vor allem in lauten Umgebungen, nur schlecht verstehen. Besonders in Unterhaltungen mit mehreren Personen fällt es ihnen schwer, einzelne Stimmen herauszuhören. Ihnen gelingt es nicht, sich auf einen Sprecher zu konzentrieren und störende Signale auszublenden – Experten bezeichnen dieses Manko als Cocktailparty-Effekt.

Derzeitig verfügbare Hörgeräte sind nicht in der Lage, eine Schnittstelle zwischen Ohr und Gehirn herzustellen und Schwerhörige beim selektiven Hören zu unterstützen. »Beim normal Hörenden funktioniert die Verbindung zwischen Gehirn und Ohr. Der Zuhörer weiß daher, auf welche Richtung er sich konzentrieren muss. Bei Schwerhörigen ist diese Fähigkeit stark beeinträchtigt. Auch Highend-Hörhilfen können noch nicht die Quelle hervorheben, die der Nutzer gerade hören will, besonders wenn zwei Personen gerade gleichzeitig sprechen«, erläutert Dr. Axel Winneke, Wissenschaftler am Fraunhofer-Institut für Digitale Medientechnologien IDMT in Oldenburg. »Daher benötigt man die entsprechende Information aus dem Gehirn. Über die Hirnaktivität kann man erkennen, wem der Schwerhörige zuhört. Das lässt sich per Elektroenzephalografie (EEG) messen«. Die EEG-Analyse wird im Projekt mEEGaHStim federführend vom Fraunhofer IDMT-HSA und der Universität Oldenburg durchgeführt. Hier entwickeln der Wissenschaftler und sein Team gemeinsam mit Partnern aus Industrie und Forschung ein System, das die Sprachverständlichkeit in komplexen Situationen für Hörgeschädigte verbessert. Eine Kombination aus EEG, Audiosignalverarbeitung und Elektrostimulation der Hörareale soll dies leisten. Der Trick: Eine Gehirn-Computer-Schnittstelle misst mittels EEG die Aktivität des Gehirns. Anhand der Daten lässt sich feststellen, in welche Richtung bzw. auf welche Sprachquelle der Hörgeschädigte seine Aufmerksamkeit richtet. Diese Information wird an das Hörgerät weitergeleitet, das dann ein Richtmikrofon – den sogenannten Beamformer – entsprechend ausrichtet. Der Beamformer verstärkt das vom Hörer bevorzugte Audiosignal und blendet die unerwünschten Geräuschquellen, z.B. andere Sprecher, aus. Eine dritte Komponente, die transkraniale Elektrostimulation (tES), soll dann mit diesem Sprachsignal die Hörareale elektrisch stimulieren. Mit dieser Methode der Neurowissenschaft beeinflussen die Forschenden die Aktivität des Hörzentrums beziehungsweise des auditiven Kortex‘ mit sehr kleinen Strömen gezielt, um so zusätzlich die Sprachverständlichkeit zu optimieren. Die erforderliche Hardware und Methodik zur Stimulation entwickelt im Projekt der Partner neuroConn GmbH gemeinsam mit der Universität Oldenburg.

Hearable der Zukunft

Im Projekt wurde bereits in Designstudien visualisiert, wie die neue Hörhilfe aussehen könnte. Aufbau und Konzept orientieren sich an der Interaktion mit dem Gerät. Das Design hat dabei den Anspruch, die Hörhilfe als positiven Zugewinn für den Träger zu inszenieren, entgegen einer immer noch weit verbreiteten Stigmatisierung. Künftig könnten die im Vorhaben entwickelten Komponenten inklusive Sensorik in einen tragbaren Bügel integriert werden. Denkbar ist es auch, verfügbare Hörgeräte durch die neuen Module zu ergänzen und mit einem EEG-Sensor auszustatten. »Unser aktueller Prototyp liegt noch nicht in Form einer tragbaren Hörhilfe vor, er muss noch deutlich miniaturisiert werden«, so Winneke. In ersten Probandentests mit normal Hörenden hat das Prinzip der EEG-basierten Hörunterstützung bereits gut funktioniert. Studien mit Schwerhörigen sind in Planung.

Mobile Neurotechnologie

Die am Ohr getragene EEG-Messung eignet sich auch für andere Anwendungsszenarien, beispielsweise um die Höranstrengung von Mitarbeitern am Arbeitsplatz zu erfassen. Die Technologie lässt sich zudem im medizinischen Umfeld einsetzen, insbesondere in der Neurologie, um neurologische Erkrankungen wie Epilepsie zu überwachen. »Denkbar ist es etwa, Patienten mithilfe von tragbarer EEG-Sensorik auch außerhalb der Klinik beobachten zu können. Im Projekt mEEGaHStim messen wir die Gehirnaktivität, um ein Hörgerät anzusteuern, aber man kann die Hirnströme natürlich ebenfalls bei neurologischen Störungen analysieren«, sagt Winneke. Der Forscher ist Mitarbeiter der Gruppe »Mobile Neurotechnologien« am Fraunhofer IDMT am Standort in Oldenburg. Diese arbeitet daran, Multi-Sensor-Plattformen zur Elektroenzephalografie (EEG) in konkreten Anwendungsszenarien verfügbar zu machen – beispielsweise in Gesundheitsanwendungen oder am sicherheitskritischen Arbeitsplatz, um die Analyse von Hirnaktivitäten alltagstauglich zu machen.

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