トルステン・O・ザンダー

トルステン・O・ザンダー
生まれる	1975 リューデンシャイト、ドイツ
職業	ザンダーラボの共同創設者、リヒテンベルク教授
Webサイト	zanderlabs.com ニューロアダプティブ.org

トルステン・O・ザンダー（1975年ドイツ、リューデンシャイト生まれ）は、受動型脳コンピュータインターフェースの概念を提唱したドイツの科学者です。^{[1] [2]彼は、受動型脳コンピュータインターフェース（pBCI）と神経適応技術（NAT）の分野におけるドイツとオランダの企業であるザンダーラボ[3]} の共同創設者です。

ザンダーは1998年から2004年までミュンスター大学に通い、数理論理学を専攻して数学を卒業しました。在学中は、大学の視​​覚障害者支援オフィスやベルリンのフラウンホーファー研究所で働きました。2011年にベルリン工科大学の人間機械システム学科長から博士号^[4]を取得しました。指導教員はマティアス・ロエッティング教授とスコット・マケグ博士（UCSDのSCCNディレクター）です。

ザンダーはミュンスター大学在学中に学際科学に興味を持ち、人間と人工知能に関連する概念の研究を始めました。脳コンピューターインターフェース(BCI) 分野での彼の研究は、フラウンホーファー第一研究所との共同研究中に始まり、そこで彼は障害を持つ人々が外の世界とコミュニケーションできるようにするアプリケーションに関連する研究に携わりました。

その後、ベルリン工科大学で博士号を取得し^[5]、現在も活動している「Team PhyPA」（人間‐機械システムの適応のための生理学的パラメータ）というワークグループを立ち上げました。2008年にこのグループと共に、BCIを使用してユーザーの状態に関する情報を評価することで、人間とコンピューターの相互作用を改善するパッシブ脳コンピューターインターフェース（pBCI）の概念を開発しました。^[6] このアプローチは、明示的なコマンドが含まれないため、ユーザーに追加の労力がかからないという点で、従来のBCIとは異なります。パッシブBCIに関する研究により、ザンダーは科学界とメディアで国際的に認知されました。^{[7] [8]}

彼はパッシブBCI研究コミュニティ^[9]を設立し、その後、ザンダー氏がスティーブン・フェアクロフ教授と共同で率いる神経適応技術協会に移行しました。彼は神経適応技術をテーマにした一連の会議を主催し、国際的に大きな注目を集めました。

彼は、米国サンディエゴのシュワルツ計算神経科学センターおよび認知科学部門との提携など、ドイツ国外での研究に協力しました。また、テュービンゲンのライプニッツ知識メディア研究所と共同で、適応型および個別学習を通じて退屈と戦うための補助ツールとしてのパッシブ BCI の教育への影響についての研究を実施しました。

マックス・プランク研究所のロボット工学研究に協力した後、ベルンハルト・シェルコプフのポスドク研究グループに参加し、パッシブBCIのコンテキストでの機械学習アルゴリズムの開発にさらに重点的に取り組みました。ここで、彼は初期の方法論の改善と安定化に貢献し、人間とコンピューターの相互作用のボトルネックに取り組む決意を固めました。

ベルリン工科大学に戻った後、彼は受動的なBCIによるユーザーモデルの自動検出を研究しました。この研究では、暗黙的なカーソル制御実験により、ユーザーの期待をリアルタイムで解読することで、コンピューターがユーザーに適応することを実証しました。^[10]

このテーマはザンダー氏の主な研究対象となり、現在では神経適応技術と呼ばれています。彼の出版物は、思考や所有権のプライバシーに対する潜在的な脅威を暗示するこのイノベーションの倫理的考慮事項を扱っています。^{[11] 2020年に、彼は}ブランデンブルク工科大学の神経適応型ヒューマンコンピュータインタラクション部門の教授職に就きました。

BCI関連のコースを教える以外にも、彼は「Team PhyPA」を積極的に率いています。彼らの研究は、神経適応技術、人間とコンピュータの相互作用におけるユーザビリティ調査、その他の神経科学のトピックに焦点を当てています。チームはまた、神経人間工学会議などの会議で定期的にワークショップを開催しています。^[12]

企業分野では、ザンダー氏はマイクロソフト、フォルクスワーゲン、ブレインプロダクツ、コグニオニクス、エアバス・セントラルR&Tなどの企業と提携してきました。また、アムステルダムのザンダー・ラボラトリーズ社の共同設立者でもあり、ヒューマン・コンピュータ・インタラクションに関する研究課題に専門知識を提供することを目指しています。

彼は現在、フォルクスワーゲン財団よりリヒテンベルク教授の称号を授与されている。

^{ザンダーとクリスチャン・コーテは、2008年のグラーツBCIカンファレンス[13]}でパッシブBCIの概念を紹介しました。これは、 CHI 2008のSIGCHIワークショップでの以前の出版物で、ある実験で「システムのパッシブ制御」と「アクティブなモーター制御」を対比した後のことでした。^[14]この概念は2011年に正式に説明され、パッシブBCIは「BCIテクノロジーと認知モニタリングの融合」^[15]として提案され、「アクティブ」と「リアクティブ」以外のBCIシステムの第3のカテゴリを構成します。この分類では、パッシブBCIシステムは「自発的な制御を目的とせずに発生する任意の脳活動から出力を導き出し、実際のユーザー状態に関する暗黙的な情報を使用して人間と機械の相互作用を豊かにします。一方、アクティブシステムとリアクティブシステムは、アプリケーションを制御する目的でユーザーによって意識的に使用されます。

パッシブBCIの「パッシブ」という言葉は、「（…）BCIに関するシステムのエンドユーザーの役割を指します。（…）ユーザーが積極的、明示的に、または自発的に[対象となる脳]活動を引き出したり調整したりする努力をしないことが、本質的かつ定義的な側面です。代わりに、ユーザーは目の前のタスクに集中し、その間にパッシブBCIシステムはバックグラウンドで、関連する認知状態や感情状態の有益な相関関係を探すためにユーザーの脳活動を監視します。」^[16]その結果、デコードされた認知状態や感情状態は、「意図的に伝達されたコマンドとは無関係に」システムへの暗黙的な入力として使用できます。^[17]

主観的な用語であり、「明確な神経科学的定義」が欠けていると批判されたが^[18]、パッシブBCIは後に将来のBCI研究の指針の一つとして認識され^[19]、パッシブBCIの研究は、より伝統的な、つまりアクティブでリアクティブなアプリケーションに比べて増加している^[20]。

パッシブBCIは脳活動からシステムへの暗黙の入力を得るための技術的手段を提供するため、さまざまな目的に使用できます。ザンダーは2014年にデルメンホルストでパッシブBCIコミュニティミーティングを主催し、そこでニューロアダプティブテクノロジーという用語が、パッシブBCIからの暗黙の入力を使用して閉ループ適応システムを作成する研究分野を表すために選ばれました。^{[21] [22]}ニューロアダプティブテクノロジーカンファレンスを主催するニューロアダプティブテクノロジー協会は、「ニューロアダプティブテクノロジーは、閉制御ループ内で神経生理学的活動をリアルタイムで測定し、インテリジェントなソフトウェア適応を可能にします」と説明しています。^[23] |title=Neuroadaptive.org }} より最近の定義では、「テクノロジーが脳コンピューターインターフェースを通じて暗黙の入力を取得し、この入力を使用して制御を可能にする場合、そのテクノロジーはニューロアダプティブである」と提案されています^[24]

暗黙的な入力によって制御が可能になり、結果として神経適応技術が実現した例は、2016 年に Zander 氏らによって示され、ユーザーが意識することなく、コンピューターのカーソルの動きを指定されたターゲットまたは自分で選択したターゲットに誘導できることが実証されました。^{[25] [26]}ユーザーがカーソルを誘導するために明示的に指示する代わりに、カーソルは最初はランダムな方向に自律的に移動し、受動的な BCI から個々の動きに対するユーザーの暗黙的な脳の反応を取得しました。この反応は、各動きに対するユーザーの同意または不同意を反映しており、強化学習アルゴリズムは時間の経過とともに、ユーザーが望む動きの方向を推測できるようになりました。Stephen Fairclough 氏は、神経適応技術には必然的に独自のアジェンダ、つまりインタラクションを誘導する目標がなければならないと説明し、このアジェンダはユーザーのアジェンダと一致する場合も一致しない場合もあり、多くの潜在的な倫理的、法的、社会的問題が生じる可能性があると指摘しています。ザンダー氏とその同僚も同様に、暗黙のやりとりは「意識の外で機能することもある」ため、これらの潜在的な問題が悪化する可能性があると指摘しているが、神経適応技術は「人間と機械の知能のサイバネティックな融合」を体現しており、将来の技術開発に大きな影響を与えると強調している。

• IEEE SMC、BRAINイニシアチブ（ローレンス・クロルとともに最優秀論文賞ノミネート）（2019）^[27]
• 神経人間工学協会、神経人間工学分野の上級研究に対するラジャ・パラシュラマン賞 (2016)
• ハムリン医学・ロボットシンポジウム、第2回優秀ポスター賞（2013年）^[28]
• Willumeit-Stiftung、ベルリン、最優秀論文賞 (2011) ^[29]
• 第4回国際BCI会議、米国アシロマ、最優秀ポスター賞（2010年）^[30]
• HCIインターナショナル、オーランド、米国、第2回ベストペーパー賞（全体）（2009）^[31]
• HCIインターナショナル、オーランド、米国、特定分野における最優秀論文賞、HCIにおけるユニバーサルアクセス（2009）^[32]
• ドイツ認知科学研究協会、最優秀ポスター賞、受賞（2009年）^[33]
• BBCIワークショップ、ベルリン、最優秀ポスター賞（2009）^[34]

• ニューロエルゴノミクス、編者：クラウス・グラマン、トルステン・O・ザンダー、スティーブン・フェアクロフ、ハサン・アヤズ、フロンティアズ・パブリッシング・グループ、2017年
• 神経人間工学の傾向、編集: Klaus Gramann、Thorsten O. Zander、Carolin Wienrich、ベルリン工科大学、ISBN  978-3-7983-2803-7、2016
• 認知または感情状態を反映する神経生理学的信号の使用、編者：Anne‐Marie Brouwer、Thorsten O. Zander、Jan BF van Erp、Frontiers Publishing Group、ISBN 978-2-88919-613-5、2015年 
• Krol, LR, Andreessen, LM, & Zander, TO (2018). パッシブ ブレイン コンピュータ インターフェース: インタラクティブ性の向上に関する展望。ブレイン コンピュータ インターフェース、ハンドブック: 技術と理論の進歩、69-86、2018
• Zander TO、Brönstrup J.、Lorenz R.、Krol LR、「ヒューマンコンピュータインタラクションにおける暗黙的な制御に向けて」、Advances in Physiological Computing、Springer Berlin Heidelberg、2014 年。
• Zander TO、Brönstrup J.、Klose E.、Sonnenberg RS、Vos WK、Grootjen M.、「定常体性感覚誘発電位による暗黙的制御に向けて」、人間とコンピュータのインタラクションにおけるユニバーサル アクセス。eInclusion の設計方法、ツール、およびインタラクション テクニック、682-688、Springer Berlin Heidelberg、2013 年。
• Protzak J.、Ihme K.、Zander TO、「視線ベースの人間と機械の相互作用をサポートするパッシブな脳コンピュータ インターフェース」、Universal Access in Human‐Computer Interaction。eInclusion の設計方法、ツール、および相互作用テクニック、662 〜 671、Springer Berlin Heidelberg、2013 年。
• Meyer T.、Peters J.、Zander TO、Brötz D.、Soekadar SR、Schölkopf B.、Grosse‐Wentrup、「脳コンピュータインターフェース（BCI）ベースの脳卒中リハビリテーションの神経基盤の調査」、神経リハビリテーションに関する臨床および工学研究の融合、617‐621、Springer Berlin Heidelberg、2012年
• Delorme A.、Kothe C.、Vankov A.、Bigdely‐Shamlo N.、Oostenveldt R.、Zander TO、Makeig S.、「BCI 研究のための MATLAB ベースのツール」、In Tan、Nijholt (編)：Brain‐Computer Interfaces: Applying our minds to Human‐Computer Interaction、2010 年。
• Zander TO、Kothe C.、Jatzev S.、Gärtner M.、「アクティブおよびパッシブな Brain‐Computer Interfaces からの入力によるヒューマン‐コンピュータ インタラクションの強化」、Tan、Nijholt (編)：「Brain‐Computer Interfaces: ヒューマン‐コンピュータ インタラクションへの心の適用」、2010 年。
• Vilimek R.、Zander TO、BC(eye): 視線入力と脳コンピュータインタラクションの組み合わせ、Hofmann A. (Ed.): コンピュータサイエンスの講義ノート、Springer、ハイデルベルクベルリン、2009年。
• Zander TO、Kothe C.、Welke S.、Rötting M.、「受動型脳コンピュータインターフェースからの二次入力を活用した人間と機械の相互作用の強化」、Hofmann A. (編)：Lecture Notes in Computer Science、Springer、ベルリン ハイデルベルク、2009年。
• Rötting M.、Zander TO、Trösterer S.、Dzaack J.、「マルチモーダルヒューマンマシンシステムにおける暗黙的な相互作用」、Schlick C.（編）：産業工学および人間工学のビジョン、概念、方法、ツール、Springer、ベルリンハイデルベルク、ドイツ、2009年。

• Zander, TO, Krol, LR, Birbaumer, NP, & Gramann, K. (2016). 神経適応技術により内側前頭前野の活動に基づく暗黙的なカーソル制御が可能に。米国科学アカデミー紀要、113(52), 14898–14903。
• Zander TO、Jatzev S. コンテキスト認識型脳コンピュータインターフェース：ユーザー、技術システム、環境の情報空間の探究。J Neural Eng、9(1)、2012、016003
• Zander TO、Kothe CA、Welke S、Rötting M. 受動型脳コンピュータインターフェースからの二次入力によるヒューマンマシンシステムの強化。Proc 4th Int Graz、グラーツ、オーストリア、2008、144-149
• Zander, TO, & Jatzev, S. (2009 年 9 月)。受動的な脳コンピューター インターフェイスによる隠れた感情的ユーザー状態の検出。2009 年第 3 回国際感情コンピューティングおよびインテリジェント インタラクション カンファレンスおよびワークショップ (pp. 1–9)。IEEE。
• Krol, LR、Zander, TO (2017)。パッシブ BCI ベースの神経適応システム。GBCIC より。
• Krol, LR, & Zander, TO (2017 年 12 月)。認知的探究の概念的枠組みに向けて。共生的相互作用に関する国際ワークショップ (pp. 74–78)。Springer, Cham。
• Krol, LR, & Zander, TO (2017 年 7 月)。自動神経適応のための認知プローブ。第 1 回隔年神経適応技術会議 (p. 22)。
• Krol, LR, Haselager, P., & Zander, TO (2020). 認知的および感情的探査：神経適応技術のための能動学習のチュートリアルとレビュー。Journal of Neural Engineering、17(1)、012001。