Biosignalbasierte kognitive Modellierung

Was ist biosignalbasierte kognitive Modellierung?

Biosignalbasiertes kognitives Modellieren bezeichnet die computationale Rekonstruktion mentaler Zustände – wie Arbeitsbelastung, Vigilanz, Aufmerksamkeit oder Entscheidungssicherheit – auf Basis physiologischer und verhaltensbezogener Daten. Diese Modelle nutzen Echtzeitsignale wie EEG, EDA, Atmung, Herzrate, Stimme oder Augenbewegungen, um kognitive Zustände zu erschließen, die ansonsten nicht direkt beobachtbar sind.

Im Gegensatz zu rein verhaltensbasierten oder deklarativen Ansätzen ermöglichen biosignalgetriebene Modelle einen objektiven und Echtzeitzugang zu kognitiven Dynamiken – selbst unter hohem Stress, Zeitdruck oder eingeschränkter Kommunikation. Sie bilden das Rückgrat adaptiver Systeme, die die menschliche Leistungsfähigkeit in operativ anspruchsvollen Umgebungen unterstützen.

Unsere Expertise

HML verfügt über umfassende Erfahrung in der Entwicklung, Validierung und operativen Implementierung biosignalbasierter kognitiver Modelle. Unsere Methoden sind darauf ausgelegt, in allen Entwicklungsphasen wissenschaftliche Zuverlässigkeit, praktische Relevanz und ethische Integrität sicherzustellen.

Zentrale Kompetenzen umfassen:

• Entwurf experimenteller Protokolle zur Induktion und Messung kognitiver Zustände, z. B. durch Variationen der Arbeitsbelastung, Stressexposition und Aufmerksamkeitsanforderungen

• Multimodale Signalerfassung und -vorverarbeitung, einschließlich EEG, EKG, elektrodermaler Aktivität (EDA), Bewegungstracking, Pupillometrie, Atmung und Sprachanalyse

• Hochdimensionale Feature-Generierung, mit über 5.000 Merkmalen pro Kanal mittels klassischer und Brute-Force-Techniken

• Kognitive Zustandsinferenz durch überwachtes Lernen, hybride Modellierung und Explainable AI, um transparente und robuste Modellverhalten zu ermöglichen

• Validierungspipelines anhand verhaltensbasierter Baselines, Aufgabenleistung und physiologischer Ground Truth, um Zuverlässigkeit und Reproduzierbarkeit über unterschiedliche Kontexte hinweg zu gewährleisten

• Transfer-Learning-Architekturen zur personenübergreifenden oder domänenübergreifenden Modellgeneralisierung, was Adaptivität erhöht und den Kalibrierungsaufwand reduziert

Unser Modellierungsansatz ist explizit auf hochunsichere Einsatzumgebungen ausgelegt, in denen schnelle, zuverlässige und adaptive kognitive Schätzungen missionskritisch sind.

Was wir anbieten

HML bietet wissenschaftliche und technische Dienstleistungen für Institutionen, die kognitives Modellieren in ihre Systeme, Produkte oder Forschungsinfrastrukturen integrieren möchten:

• Machbarkeitsanalysen für biosignalbasiertes Modellieren in angewandten Kontexten, z. B. für Operator-Monitoring, Systemanpassung oder Kandidatenscreenings

• Entwicklung maßgeschneiderter kognitiver Zustandsklassifikatoren, zugeschnitten auf mentale Arbeitsbelastung, Vigilanz, Stressresilienz und verwandte kognitiv-affektive Zustände

• Integrationsfertige Modellierungspipelines, die Feature-Extraktion, Signalfusion, Modelltraining und die nahtlose Einbettung in operative Umgebungen umfassen

• Validierungs-Support in Simulations- oder Live-Szenarien, mit Pre- und Post-Messungen, verhaltensbasierten Baselines und aufgabenbezogener Modellevaluation

• Ethikberatung und Data-Governance-Compliance, um datenschutzbewusstes Modellieren, verantwortungsvolle Biosignalnutzung und operative Transparenz sicherzustellen

Unsere Modelle sind auf Robustheit, Interpretierbarkeit und Feldeinsatzfähigkeit ausgelegt – entwickelt, um nicht nur Muster zu erkennen, sondern missionsrelevante Entscheidungen und Systemverhalten aktiv zu unterstützen.

Kontaktieren Sie uns

Wenn Sie in Erwägung ziehen, biosignalbasiertes kognitives Modellieren in Ihre operativen Systeme, Forschungsplattformen oder Trainingsumgebungen zu integrieren, unterstützen wir Sie gern. Wir bieten unverbindliche Beratungsgespräche, Partnerschaften für die Prototypenentwicklung sowie gemeinsame Evaluationsstudien, die maßgeschneidert auf Ihre spezifischen Anforderungen zugeschnitten sind.