Im Rahmen eines von der DFG geförderten Forschungsprojekts untersuchen wir blinde Kinder, die mit Hilfe einer OP ihr Augenlicht zurück erhalten. Diese Kinder leiden meist Katarakt, der einfach zu operieren ist. Im Gegensatz zu der westlichen Welt, werden derartige OPs in Entwicklungsländern meist nicht angeboten, so dass diese Kinder oft lebenslang Defizite in Ihrer Wahrnehmungsleistung aufweisen. Um geeignete Rehabilitationsmassnahmen zu entwickeln und die Grundlagen der Plastizität und des Lernens in der Wahrnehmung besser zu verstehen, untersuchen wir hier in Deutschland Kinder vergleichbaren Alters. Die Aufgaben sind dabei meist einfache multisensorische Wahrnehmungs- und Lernexperiment und wir analysieren entsprechend das Verhalten der Probanden.

Im Rahmen eines von der DFG geförderten Forschungsprojekts untersuchen wir blinde Kinder, die mit Hilfe einer OP ihr Augenlicht zurück erhalten. Diese Kinder leiden meist Katarakt, der einfach zu operieren ist. Im Gegensatz zu der westlichen Welt, werden derartige OPs in Entwicklungsländern meist nicht angeboten, so dass diese Kinder oft lebenslang Defizite nicht nur in ihrer Wahrnehmungsleistung aufweisen sondern auch im einfachen handlungsaufgaben, wie dem Greifen von Objekten oder dem visuell unterstützen Laufen von einem Ort zum Anderen. Um geeignete Rehabilitationsmassnahmen zu entwickeln und die Grundlagen der Plastizität und des Lernens in Bezug auf diese visuell gesteuerten Handlungsaufgaben besser zu verstehen, untersuchen wir hier in Deutschland Kinder vergleichbaren Alters. Die Aufgaben sind dabei meist einfache Handlungen, wie das Greifen und das Hantieren von Objekten, das Laufen und Navigieren oder das Werfen und Fangen. Das Verhalten der Versuchspersonen wird entsprechend aufgezeichnet und analysiert.

Realistische Simulationen und 3D Spiele werden mit der Verbreitung von Head Mounted Display (HMDs), wie zum Beispiel der Oculus Rift oder der HTC Vive, immer beliebter und verbreiteter. Problem dabei ist, dass Träger solcher HMDs oftmals fallen, da die visuelle Welt, in die sie eintauchen, zu immersiv ist und den Gleichgewichtsinn beeinträchtigt. In diesem Projekt untersuchen wir Möglichkeiten diese Effekte mittels mutisensorischer Stimulation zu reduzieren oder zu umgehen. Hierzu entwickeln wir gemeinsam 3D Umgebungen, Stimulieren über verschiedene Sinnesreize den Gleichgewichtsinn und analysieren die gesamte Körperbewegung der Probanden. 

Die Antwort auf diese Frage ist: ja. Das haben wir in verschiedenen Studien gezeigt. Die Kreise sind dabei zum Teil sehr klein. Der Grund, warum wir im Kreis laufen, ist jedoch immer noch nicht vollständig geklärt. In diesem Projekt untersuchen wir daher wie sich Versuchspersonen in verschieden Umgebungen zurechtfinden und in wie weit sie es schaffen gerade aus zu Laufen. Dabei wird die zur Verfügung stehende Information verändert und das Laufverhalten in verschiedenen Umgebungen (Wald, Feld, Wüste) analysiert.

Menschen haben die beeindruckende Fähigkeit sich in nahezu jeder fremden Umgebung zurecht zu finden. Dabei nutzen sie eine Vielzahl an Strategien, wie zum Beispiel das Navigieren basieren auf Landmarken oder die Pfadintegration. Natürlich machen wir dabei auch charakteristische Fehler. Diese geben Aufschluss über die Mechanismen die wir nutzen uns in der Umwelt zurecht zu finden. In diesem Projekt nutzen wir sowohl tatsächliche wie auch künstlich generierte Umgebungen (in Virtual Reality), um die Verarbeitung der Sinnesinformation zu analysieren, die zur erfolgreichen Lösung von Navigationsaufgaben erforderlich sind.

Verschiedene motorische Fähigkeiten, wie Fahrradfahren, Skifahren, Klavierspielen etc. müssen wir mühsam erlernen. Manches lässt sich dabei relative schnell lernen (Fahrradfahren) wobei andere Fähigkeiten Jahre dauern, bis sie perfektioniert sind (Klavierspielen). In diesem Projekt untersuchen wir die Einflussgrößen, die dieses Lernverhalten beeinflussen, mit dem Ziel die Plastizität des Gehirns besser zu verstehen und möglicherweise geeignete Trainingsparadigmen zu entwickeln. Hierzu untersuchen wir das Verhalten der Probanden beim Erlernen neuer motorischer Handlungen und analysieren deren Veränderung.

Woher wissen wir von wo ein Geräusch kommt, wie schnell es sich auf uns zu bewegt oder ob es zwei verschiedene Ursachen hat. Im Vergleich zum Sehsinn, wo räumliche Information schon auf der Retina 2-dimensional aufgelöst ist, muss das Gehör all diese räumliche Information aus dem Frequenzspektrum ableiten. Dabei spielt die Erwartungshaltung eine große Rolle, die zum Beispiel von der Wahrscheinlichkeit abhängt, mit der bestimmte Töne oder Sequenzen auftreten. Dieses Projekt beschäftigt sich mit der Bewegungswahrnehmung im Hörsinn und dem Einfluss der Erwartungshaltung auf das räumliche Hören. Dazu untersuchen wir das Hörverhalten der Probanden in einer extra dafür ausgelegten Schallkammer.

Der Tastsinn ist vielleicht unser wichtigster Sinn, den wir haben und der unser Überleben garantiert. Dennoch ist er der vielleicht der am schlechtesten erforschte aller Sinne. Wir wissen zum Beispiel extrem wenig, wie wir einfache Dinge wie Bewegung, Härte, Rauigkeit usw. mit Hilfe des Tastsinns Wahrnehmen. Ziel dieses Projekts ist es die Bewegungswahrnehmung im Tastsinn besser zu verstehen. Hierzu müssen Körperbewegung und taktile Bewegungsreize integriert werden. Hierzu wird das Verhalten der Versuchspersonen mit eigens dafür entwickelten taktilen Eingabegeräten stimuliert und analysiert. Telefonfirmen und die Autoindustrie haben dieses Defizit in unserem Wissen erkannt und große Forschungsprojekte angestoßen, mit dem Ziel die Taktilität zurück  in die Smatphones und intuitive Interaktion beim Autofahren zu bringen. Dieses Projekt wird dazu ebenso einen Beitrag leisten.

Maschinen werden immer intelligenter und lernen sich an uns anzupassen. Natürlich werden wir auch immer besser im Umgang mit den Maschinen und wir lernen uns an diese Anzupassen. Wenn beide – der Mensch und die Maschine - nun lernen birgt das gleichermassen Chancen und Gefahren gemeinsame Aufgaben zu erledigen. Ziel dieses Projekts ist es die Dynamik des Lernen zu untersuchen und zu analysieren, so dass möglichst schnelles gemeinschaftliches Lernen erreicht wird. Ob die Maschine dabei mehr (oder schneller) lernt oder der Mensch, hängt von der jeweiligen Bedingung ab. Diese gilt es zu charakterisieren und entsprechende Trainingsparadigmen mit zu entwickeln.