Am Institut für Computertechnik der Technischen Universität (TU) Wien möchten Wissenschafter die wachsende Zahl an Sensoren nützen, um das Pflegepersonal in Senioren-Heimen zu entlasten. Finanziert werden soll das Gemeinschaftsprojekt mit Medizinern und Technikern über das 7. Forschungsrahmenprogramm der EU.
Eines möchten die TU-Forscher Peter Palensky und Gerhard Pratl nicht: Überwachungssysteme, bei denen die Senioren über Kameras und Monitore ständig überwacht werden. „Vielmehr soll die wachsende Zahl an unterschiedlichen Sensoren so vernetzt und genutzt werden, dass automatisch die verschiedensten Informationen zu gewinnen sind“, sagte Palensky der APA. Ein vergleichsweise einfach zu verstehendes System wäre etwa ein Alarmmelder bei Stürzen.
Dazu müssten in den Teppichen in bestimmten Abständen Drucksensoren eingearbeitet sein. Über künstliche Intelligenz entscheidend der Computer bei Ansprechen der Sensoren, ob gerade jemand über den Teppich geht, möglicherweise eine Tasche abstellt, oder ob doch der Ernstfall eingetreten und eine Person gestürzt ist. Kommt der Mensch von selbst nicht mehr auf die Beine, schlägt der Computer augenblicklich Alarm.
Ein weniger spektakuläres, aber nicht minder häufiges Problem betrifft die Flüssigkeitsaufnahme speziell von alten Menschen. Oft trinken Senioren zu wenig. Hier wäre es laut den Technikern schon bald möglich, über die Kontrolle von Wasserleitung einerseits und Toiletten andererseits entsprechende Warnhinweise zu geben, wenn ein Mensch zu wenig Flüssigkeit aufnimmt. „Sogar der unterschiedliche Flüssigkeitsbedarf bei verschiedenen Werten an Luftfeuchtigkeit könnte berücksichtigt werden“, ist Palensky überzeugt.
Die EU stellt über das Forschungsprogramm „Ambient Assisted Living“ Förderungsmittel zu genau diesem Thema zur Verfügung, hier soll ein internationales und interdisziplinäres Forschungsprogramm unter der Koordination der Wiener Techniker eingereicht werden. Um ein Gebäude intelligent zu machen, bedarf es einer Vielzahl von Sensoren, die Informationen aufnehmen und so z.B. Druck, Geruch, Bewegungen und Lichtquellen messen. Aus den gesammelten Informationen zieht das System Rückschlüsse und kann daraus die Wahrscheinlichkeit für das Auftreten von Situationen errechnen. Die Maschine muss dann also in der Lage sein, die Normalität von einem abnormalen Zustand zu unterscheiden und entsprechend zu reagieren.