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Die Schnecke wird durch Hirnströme angetrieben.
Die Schnecke wird durch Hirnströme angetrieben. (Bild: Sebastian Galazzo)

Qt Developer Days 14: Tontaubenschießen und Schneckenrennen mit EEG

Die Schnecke wird durch Hirnströme angetrieben.
Die Schnecke wird durch Hirnströme angetrieben. (Bild: Sebastian Galazzo)

Selbstoptimierung ist auch über Hirnströme möglich, beweist der Sportschütze Sebastiano Galazzo. Weitere Anwendungen des EEG demonstriert er mit einem mit Qt geschriebenen Spiel. Die Technik soll Open Source sein und auf Android und iOS portiert werden können.

Auf den diesjährigen Qt Developer Days demonstriert der Programmierer Sebastiano Galazzo ein Spiel, bei dem eine virtuelle Schnecke allein durch Hirnaktivitäten angetrieben über den Bildschirm kriecht. Gemessen werden die Hirnströme dabei mit einem eher unscheinbaren grauen Headset des Unternehmens Neurosky: Je größer die Amplitude des EEG, umso schneller bewegt sich die Comic-Schnecke.

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Seit einigen Jahren bietet der Hersteller der transportablen EEG-Geräte kostenlose SDKs für verschiedene Plattformen und eine vergleichsweise ausführliche Dokumentation für Entwickler an. Neben dem etwas einfacheren Zugriff auf die Daten per proprietärem SDK dokumentiert Neurosky aber auch die Verwendung des Rohdaten-Streams in einem eigens geschaffenen Protokoll zur Übertragung. Für die Verbindung zu einigen der Headsets kann Bluetooth verwendet werden, was es erlaubt, die Daten auch auf einem Arduino oder einem Raspberry Pi auszuwerten, wie bestehende Projekte beweisen.

Konzentrationsübungen

Doch statt Spielereien wie blinkende LEDs oder Schneckenrennen von Galazzo können die Daten auch zur Selbstoptimierung genutzt werden. Der Entwickler ist Sportschütze und verwendet die von dem EEG aufgezeichneten Daten zur Verbesserung seiner Leistung. Sein Trainer beobachtet auf einem Tablet die unterschiedlichen Frequenzbereiche zwischen dem Werfen der Scheibe und der Abgabe des Schusses.

Nach ein bisschen Übung führte dies sogar dazu, dass der Trainer noch vor dem eigentlichen Schuss mit hoher Wahrscheinlichkeit angeben konnte, ob der Schuss treffen würde oder nicht. Galazzo versichert im Gespräch mit Golem.de, dass dies allein anhand der Beobachtung des EEGs und damit der Konzentrationsphase möglich sei. Allgemeinere Aussagen über die Hirnaktivitäten ließen sich daraus wohl aber nicht ziehen, so Galazzo.

Vielmehr habe der Trainer lediglich bestimmte Muster der EEG-Aufzeichnungen analysiert und so eventuell auftretende Abweichungen direkt erkennen können. Diese Veränderungen in der Konzentrationsphase deuteten meist auf eine Störung des Ablaufes hin, was sehr wahrscheinlich einen Fehlschuss nach sich ziehe. Derartige Trainings seien sicher auch in anderen Sportarten möglich, vermutet Galazzo, allerdings sei dafür immer eine individuelle Auswertung der Daten über einen längeren Zeitraum nötig.

Qt-Bluetooth noch nicht reif genug

Im Hauptberuf arbeitet der Entwickler an Algorithmen künstlicher Intelligenz und einer semantischen Suchmaschine, in seiner Freizeit beschäftigt er sich neben dem Schießen vor allem mit mobilen Geräten und Smartphones. So sei er auch auf das EEG-Headset gestoßen, berichtet er. Zur grafischen Darstellung der Hirnströme wie auch für das Schneckenrennen verwendet Galazzo das Framework Qt.

Eine Portierung auf andere Plattformen als Windows, insbesondere iOS und Android, scheint deshalb zumindest möglich. Doch das Qt-Bluetooth-Modul sei dafür noch nicht ausgereift genug, außerdem müsse er unter Windows sehr viel nativen Code schreiben, da das Qt-Modul unter Windows derzeit nicht bereit steht. Eine Umsetzung für andere Plattformen ist damit zumindest zurzeit eher unwahrscheinlich.

Jedoch soll der Code der EEG-Projekte Galazzos als Open-Source-Software veröffentlicht werden. Zuvor will er aber den Quelltext aufräumen und ein wenig verständlicher für Außenstehende gestalten.


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