Icon KAMeri – Kognitiver Arbeitsschutz für die Mensch-Maschinen-Interaktion

Praxisbeispiel und aktuelle Herausforderungen

  • Zukünftig werden in immer mehr Bereichen Maschinen räumlich und funktional eng mit Menschen zusammenarbeiten. Dies kann zu neuen psychischen Belastungszuständen führen, die es präventiv zu vermeiden gilt. Die häufigste Ursache für Arbeitsunfälle sind menschliche Verhaltensfehler aufgrund von Unachtsamkeit, Stress oder Hektik. Neben Folgen für die Be-troffenen selbst, ist dies auch ein zusätzlicher Kostenfaktor für das Unternehmen.
  • Die physisch enge Kooperation zwischen Mensch und Maschine und die aus dieser Zusammenarbeit resultierenden psychischen Belastungszustände bei Arbeitenden erfordern neue, angepasste und zuverlässige Arbeitsschutzkonzepte und Präventionsmaßnahmen.
  • Ziel des Projekts „KAMeri“ ist es, die Mensch-Maschinen-Interaktion zu verbessern. Durch den Einsatz neuer Technologien, wie zum Beispiel die kontinuierliche Erfassung von EEG-Gehirnströmen und die anschließende Auswertung in Cloud-basierten Lösungen, werden Arbeitsunfälle reduziert, sowie die physische und psychische Gesundheit der Mitarbeiter und Mitarbeiterinnen gefördert. Auf diese Weise wird ein entscheidender Beitrag zur Verbesserung des Arbeitsschutzes und der Arbeitsbedingungen geleistet.
  • Für die Umsetzung und das Trainieren der Modelle bedarf es umfangreicher Datenmengen. Weitere Herausforderungen bestehen in der Sicherstellung rechtlicher Anforderungen im Umgang mit sensiblen personenbezogenen Daten.
Infografik: KAMeri – Kognitiver Arbeitsschutz für die Mensch-Maschinen-Interaktion

Welchen Mehrwert bietet das „Projekt GAIA-X“?

  • GAIA-X ermöglicht die Übertragung der aufgezeichneten EEG-Daten mittels bewährter und vor allem sicherer Protokolle über eine drahtlose Verbindung.
  • Über GAIA-X entsteht ein Zugang zu innovativen Verfahren und Algorithmen. Machine Learning und künstliche Intelligenz erlauben die automatische Auswertung von EEG-Daten, die Klassifizierung von Merkmalen und Mustern und Aussagen über den kognitiven Zustand des Arbeiters.
  • Darüber hinaus entstehen neuartige Robotersteuerungen, die über eine zentrale Cloud-Instanz angesteuert bzw. in ihrer Arbeitsweise angepasst werden. Die Anwendung von Big Data-Applikationen ermöglicht eine Auswertung der Daten in höherer Qualität.

    Ein innovatives Authentifizierungskonzept des Geräts, das über die Cloud-Infrastruktur bereitgestellt wird, gewährleistet die Sicherheit sensibler und personenbezogener Daten. Im Projekt wird ein sicherer und DSGVO-konformer Umgang mit den EEG-Daten entwickelt. Durch Anonymisierung und Pseudonymisierung wird die Anwenderakzeptanz gesteigert.

Patin und Paten

  • Dr. Elsa A. Kirchner – Deutsches Forschungszentrum für Künstliche Intelligenz (DFKI)
  • Dr. Ralf Hauffe – eemagine Medical Imaging Solutions
  • Dr. Dirk Werth – August-Wilhelm Scheer Institut (AWSi)
  • Marcus Frei – NEXT. robotics