Die menschliche Hand vereint Feinmotorik, Anpassungsfähigkeit und sensorische Wahrnehmung auf bemerkenswerte Weise. Was fasziniert Sie aus wissenschaftlicher Sicht besonders daran – und welche dieser Fähigkeiten möchten Sie vor allem auf bioinspirierte Roboterhände und Prothesen übertragen?

Die menschliche Hand ist außergewöhnlich, weil sie mechanische und neuronale Intelligenz miteinander verbindet. Jeden Tag ermöglicht sie uns, unsere Umgebung zu erkunden, Gegenstände zu handhaben und zu kommunizieren – durch ein einzigartiges Zusammenspiel aus Geschicklichkeit, Anpassungsfähigkeit und taktilen Informationen. Sie ist nicht einfach nur ein äußerst bewegliches Werkzeug: Sie passt sich mühelos an Objekte unterschiedlicher Form, Größe und Beschaffenheit an und steht dabei in einem ständigen, vielschichtigen Informationsaustausch mit dem Gehirn. Wie komplex selbst eine scheinbar einfache Handlung wie das Anheben eines Wasserglases ist, machen wir uns nur selten bewusst.

Besonders fasziniert mich, dass diese Fähigkeiten aus dem nahtlosen Zusammenspiel von Hand, Gehirn und Umwelt entstehen. Wir passen unsere Bewegungen kontinuierlich an, nehmen selbst kleinste Veränderungen von Kraft oder Oberflächenbeschaffenheit wahr und reagieren nahezu augenblicklich – meist ohne bewusste Anstrengung. Genau das inspiriert meine Forschung. Dabei frage ich nicht in erster Linie, wie wir den Aufbau der menschlichen Hand möglichst genau nachbilden können. Mich interessiert vielmehr, wie sich ihre Fähigkeit zu einer funktionalen und natürlichen Interaktion mit der Umwelt technisch verwirklichen lässt. Wenn sich eine Roboterhand an ihren Nutzer anpasst, sicher auf ihre Umgebung reagiert und alltägliche Tätigkeiten mit möglichst geringem Aufwand unterstützt, kann die Technologie für den Menschen beinahe in den Hintergrund treten.

Ihr Team untersucht, wie sich die Bewegungsabsichten eines Menschen mithilfe zahlreicher Muskelsensoren und maschineller Lernverfahren erkennen lassen. Was braucht es, damit sich eine Handprothese wirklich intuitiv steuern lässt, ohne dass Nutzerinnen und Nutzer jede einzelne Bewegung mühsam neu erlernen müssen?

Heutige Handprothesen sind technologisch beeindruckend. Ihre Steuerung kann den Nutzerinnen und Nutzern jedoch noch immer eine erhebliche mentale Anstrengung abverlangen. Im Idealfall sollte sich die Verwendung einer Prothese so natürlich anfühlen wie die Bewegung einer biologischen Hand. Dafür muss die Prothese vom Menschen lernen – und nicht umgekehrt den Menschen dazu zwingen, sich an das Gerät anzupassen.

Wir kombinieren hochauflösende Oberflächen-Elektromyografie mit künstlicher Intelligenz, um Bewegungsabsichten möglichst nah an ihrem biologischen Ursprung zu erfassen. Anstatt lediglich die gesamte Muskelaktivität zu betrachten, entschlüsselt unser Ansatz die Aktivität einzelner motorischer Neuronen. Diese übertragen die Bewegungsbefehle vom Nervensystem an die Muskeln. Dadurch erhalten wir ein wesentlich differenzierteres Bild davon, welche Bewegung eine Person ausführen möchte. Das eröffnet die Möglichkeit einer Prothesensteuerung, die natürlicher, präziser und reaktionsfähiger ist.

Eine intuitive Steuerung ist jedoch nur ein Teil der Herausforderung. Die Prothese sollte auch verstehen, was bei der Interaktion mit der Umwelt geschieht. Indem wir taktile Sensoren mit künstlicher Intelligenz verbinden, möchten wir die Prothese dazu befähigen, Ereignisse wie einen Kontakt, das Abrutschen eines Gegenstands oder eine übermäßige Krafteinwirkung zu erkennen und bei Bedarf selbstständig darauf zu reagieren. So entsteht eine Form geteilter Intelligenz: Der Mensch gibt seine Absicht vor, während die Prothese die grundlegenden Anpassungen übernimmt, die für einen sicheren und natürlichen Umgang mit der Umwelt erforderlich sind.

Ein Schwerpunkt Ihrer Forschung liegt auf der Soft Robotics. Welche Vorteile bieten weiche und nachgiebige Materialien bei künstlichen Händen – und wie gehen Sie mit dem Spannungsfeld zwischen Anpassungsfähigkeit, Präzision und Alltagstauglichkeit um?

Eine der größten Herausforderungen in der Robotik besteht darin, Roboter zuverlässig in unstrukturierten Umgebungen einzusetzen. Anders als im Labor, wo die Bedingungen weitgehend vorhersehbar sind, ist der Alltag voller Unwägbarkeiten: Gegenstände unterscheiden sich in Form, Größe, Gewicht und Oberflächenbeschaffenheit, und bei der Interaktion mit Menschen sind sowohl Anpassungsfähigkeit als auch Sicherheit entscheidend. Die menschliche Hand begegnet diesen Herausforderungen durch ihre nachgiebige Struktur aus Muskeln, Sehnen und weichem Gewebe. Dadurch kann sie sich auf natürliche Weise an unterschiedliche Situationen anpassen und zugleich Gegenstände stabil und präzise handhaben.

Technologien der Soft Robotics orientieren sich an diesen biologischen Prinzipien. Statt ausschließlich auf starre Strukturen zu setzen, entwickeln wir nachgiebige Roboterhände, die sich physisch an diese Vielfalt anpassen können. Dadurch wird das Greifen in Alltagssituationen robuster, sicherer und effektiver. Natürlich bringt Nachgiebigkeit auch technische Herausforderungen mit sich. Ist eine Roboterhand zu weich, kann sie an Präzision und Geschicklichkeit verlieren. Unsere Forschung konzentriert sich deshalb darauf, das richtige Gleichgewicht zwischen Nachgiebigkeit und Präzision zu finden. Ziel sind Roboterhände, die die notwendige Flexibilität für die vielfältigen Anforderungen der realen Welt mit der für den Alltag erforderlichen Zuverlässigkeit verbinden.

Ihre langfristige Vision ist, dass assistive Technologien nicht als externe Werkzeuge, sondern als Erweiterung des eigenen Körpers wahrgenommen werden. Wie lässt sich eine solche „Verkörperung“ wissenschaftlich untersuchen – und welche Rolle spielen dabei künstliche Intelligenz, sensorisches Feedback und die Anpassungsfähigkeit des Gehirns?

Eine der größten Herausforderungen in der Prothetik besteht nicht allein darin, eine verlorene Funktion zu ersetzen. Eine künstliche Gliedmaße sollte sich für den Menschen auch wie ein Teil des eigenen Körpers anfühlen. Diesen Prozess bezeichnen wir als „Embodiment“ oder Verkörperung. Gemeint ist damit das Ausmaß, in dem das Gehirn eine Prothese in sein inneres Bild des eigenen Körpers integriert.

In unserer Forschung verbinden wir Verhaltensexperimente mit neurowissenschaftlichen Methoden, um zu untersuchen, wie Menschen künstliche Gliedmaßen wahrnehmen und mit ihnen interagieren. Wir messen nicht nur, wie gut Nutzerinnen und Nutzer eine bestimmte Aufgabe bewältigen. Wir analysieren auch, wie sich ihre Bewegungsstrategien und ihre Wahrnehmung verändern, wenn sie zunehmend Erfahrung mit der Prothese sammeln. Zusammengenommen helfen uns diese Messungen zu verstehen, ab welchem Punkt ein Gerät eher als Teil des eigenen Körpers denn als externes Werkzeug behandelt wird.

Was muss geschehen, damit intelligente Prothesen und robotische Assistenzsysteme den Weg aus dem Forschungslabor in die breite klinische Versorgung und den Alltag finden? Und welche Zusammenarbeit zwischen Forschung, Kliniken, Nutzerinnen und Nutzern sowie Unternehmen ist dafür insbesondere in Bayern notwendig?

Damit intelligente Prothesen und robotische Assistenzsysteme Teil des klinischen Alltags werden können, müssen sie zuverlässig, intuitiv bedienbar und bezahlbar sein. Zudem müssen sie einen klaren Nutzen für Patientinnen und Patienten nachweisen. Dafür ist eine enge Zusammenarbeit zwischen Ingenieurinnen und Ingenieuren, medizinischem Fachpersonal, Neurowissenschaftlerinnen und Neurowissenschaftlern, Industriepartnern und – ganz besonders – den Menschen erforderlich, die diese Technologien später nutzen werden. Die Anwenderinnen und Anwender sollten nicht erst fertige Geräte beurteilen, sondern deren Entwicklung von Anfang an aktiv mitgestalten.

Der Transfer in die Praxis hängt jedoch nicht allein von technologischen Innovationen ab. Neue Systeme müssen in klinischen Studien sorgfältig validiert werden, regulatorische Vorgaben und Sicherheitsanforderungen erfüllen und durch nachhaltige Erstattungsmodelle unterstützt werden. Ebenso wichtig ist die Akzeptanz bei den Nutzerinnen und Nutzern: Selbst die fortschrittlichste Technologie wird nur wenig bewirken, wenn sie schwer zu bedienen ist oder an den tatsächlichen Bedürfnissen von Patientinnen, Patienten und medizinischem Fachpersonal vorbeigeht.

Bayern zeichnet sich besonders durch den Anspruch aus, wissenschaftliche Exzellenz in klinische Innovationen zu überführen – gerade im Bereich der Neurotechnologie. Die jüngst am TUM Klinikum Rechts der Isar vorgenommene Implantation einer Gehirn-Computer-Schnittstelle ist dafür ein hervorragendes Beispiel. Sie zeigt den Mut, die Grenzen translationaler Forschung auf verantwortungsvolle Weise zu erweitern. Eine solche Ambition ist entscheidend, wenn Innovationen das Leben von Patientinnen und Patienten tatsächlich verbessern sollen. Zusammen mit Bayerns starkem Netzwerk aus Universitäten, Kliniken, Forschungsinstituten und Technologieunternehmen entsteht so ein einzigartiges Umfeld für die Entwicklung der nächsten Generation intelligenter Assistenztechnologien.