Googles KI-Prothese für Schlagzeuger ist ein Technikwunder

Googles KI-Prothese für Schlagzeuger ist ein Technikwunder

Mit 22 verlor der Schlagzeuger Jason Barnes bei einem Unfall seine rechte Hand. Dank Fortschritten in der KI-Forschung trommelt er wieder wie vor dem Unfall.

Beim Reinigen des Lüftungsschachtes eines Restaurants jagt ein Kurzschluss Strom durch Barnes rechte Körperhälfte. Der Stromschschlag verletzt die Arterien in Barnes Hand so schwer, dass seine rechte Hand amputiert werden muss.

Der talentierte Barnes gibt seinen Karrieretraum als Profimusiker auf. Doch die Leidenschaft für Musik bringt ihn zurück ans Schlagzeug. Mit einer selbstgebastelten Prothese befestigt er sich rudimentär einen Schlagzeugstock am rechten Arm. Über Schulter und Oberarm kontrollierte er die Schläge.

Mit dieser einfachen Schlagzeug-Prothese erreicht Barnes zwar nicht sein früheres spielerisches Niveau mit einer gesunden Hand, beispielsweise fehlen Tempo und Gefühl für schnelle, präzise Doppelschläge. Sein Talent und sein Wille bringen ihn dennoch als Student an das Atlanta Institute of Music and Media.

Dort hat er eine schicksalshafte Begegnung: Er trifft auf Gil Weinberg, Gründer des Georgia Tech Center für Musiktechnologie. Der KI-Forscher ist eigentlich auf die Entwicklung von Musikrobotern spezialisiert.

KI-Prothese macht Barnes wieder zum vollwertigen Drummer

Barnes tritt an Weinberg mit der Idee für einen bionischen Schlagzeug-Arm heran. Auf Basis von Googles KI-Framework Tensorflow entwickeln und verfeinern Weinberg und sein Team über Jahre eine Spezialprothese für den Schlagzeuger: ein KI-gestütztes Technikwunderwerk.

Die Drummer-Prothese reagiert per elektromyografischen Sensoren (EMG) auf feinste elektrische Signale der Oberarmmuskulatur. Mit Künstlicher Intelligenz identifizieren die Forscher verschiedene Schlagmuster und feine Nuancen in den elektrischen Signalen, die das Gehirn noch immer ausgibt, als wäre da eine Hand.

Diese Muster werden anschließend in Steuerungsbefehle für die Prothese umgesetzt und durch maschinelles Lernen verbessert: Die Prothese lernt Barnes Hirnsignale. Barnes lernt, sein Spiel auf die Prothese und die KI-interpretierten Schlagbewegungen anzupassen. So wachsen er und die Technologie zu einer Einheit.

„In der Vergangenheit musste ich mich an meine Prothesen anpassen. Das ist die erste Prothese, die sich an mich anpasst“, sagt Barnes.

Barnes spielt und fühlt sich wieder wie ein vollwertiger Schlagzeuger – er trommelt instinktiv, mit hohem Tempo und Präzision: „Es fühlt sich so nah an einer echten Hand an, wie es sich anfühlen kann, ohne eine echte Hand zu sein.“

Der Schlagzeuger ist davon überzeugt, dass KI-gestützte Prothesen eine große Zukunft haben: „Wenn wir eine ziemlich nischige Prothese speziell für das Schlagzeugspielen bauen können, dann sind die Möglichkeiten endlos.“ Beispielsweise könnte man Prothesen bauen, mit denen Amputierte ohne Computermaus einen Computer bedienen können, so Barnes.

Quelle: Google

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