Corona: Forscher entwickeln 3D-Modell für passgenaue Atemschutzmasken

Aktuell besteht an immer mehr Orten Maskenpflicht. Auch wenn es sich dabei vornehmlich um einfache Atemschutzmasken handelt, die von den Nutzern vielfach sogar selbst genäht worden sind, zeigt dieses Bild: Die Bedeutung von Atemschutzmasken war in dieser Breite noch nie so groß wie jetzt. Entsprechend rückt auch ihre Produktion in den Fokus. Das gilt in besonderem Maße für professionelle Masken inklusive Filter, die medizinisches Personal vor Infektionen schützen sollen. Das funktioniert allerdings nur, wenn die Masken gut passen und am Gesicht abschließen.

Forscher des Max-Planck-Instituts für Intelligente Systeme (MPI) in Tübingen haben dafür jetzt ein spezielles Computermodell entwickelt: FLAME. Es ist in der Lage, unzählige Kopfformen nachzubilden und somit die Passform von Masken zu simulieren. Das könnte beim Entwerfen neuer Zuschnitte hilfreich sein.

Verschiedene Kopfformen erfordern unterschiedliche Maskentypen

„Bei der Covid-19-Pandemie erleben wir, wie Beschäftigte im Gesundheitswesen auf der ganzen Welt mit schlecht sitzender Schutzausrüstung arbeiten müssen“, sagt Michael J. Black, Direktor des MPI und Leiter des Projektteams. „Da immer mehr Staaten das Tragen von Masken im öffentlichen Raum zur Pflicht machen, werden Masken zum Alltagsgegenstand. Aus diesem Grund sehen wir einen dringenden Bedarf, diese so zu gestalten, dass sie gut sitzen. Unser Flame-Modell könnte Teil der Lösung sein.“

Alle aktuellen Infos zur Pandemie in unserem Corona-Ticker

Dass es sehr unterschiedliche Kopfformen gibt, ist beim Anblick mehrerer Menschen offensichtlich. Was vielen aber nicht klar ist: Köpfe sind keineswegs symmetrisch. Nach Angaben der Tübinger Forscher sieht der durchschnittliche menschliche Kopf auf der linken Seite ganz anders aus als auf der rechten. Eine weitere Herausforderung kommt hinzu, nämlich die Mimik. Eine Atemschutzmaske soll ihre Funktion schließlich auch noch erfüllen, wenn der Träger darunter gähnt oder lächelt.

3D-Scans bilden die Grundlage für individuelle Simulationen

Für Flame haben die Forscher mehr als 30.000 detaillierte 3D-Scans von echten Köpfen und Gesichtern zusammengetragen. „Flame kann die Form eines jeden Gesichts darstellen, weil es so viele verschiedene Gesichts- und Kopfformen gesehen hat. Das macht es zu einem idealen Werkzeug für den Entwurf von Schutzausrüstung für das Gesicht“, sagt Timo Bolkart vom MPI. Das ist möglich, weil die Wissenschaftler maschinelles Lernen nutzten, um Flame die Fähigkeit zu verleihen, aus den vorhandenen Daten neue Köpfe zu simulieren.

Das ist aber noch nicht alles. Die am Computer modellierten Gesichter sind nämlich nicht statisch angelegt, sondern verfügen über zahlreiche Ausdrucksmöglichkeiten. Sie können lächeln, die Stirn runzeln oder schreien – zumindest optisch. Für die Entwicklung gut sitzender Atemschutzmasken ist das ein wichtiger Aspekt. Die Designer können auf diese Weise erst die gewünschte Kopfform entwerfen und im Anschluss nach einer Maskenform suchen, die auch bei starkem Minenspiel ihre Schutzwirkung nicht verliert.

Software wird Anwendern kostenlos zur Verfügung gestellt

Die Wissenschaftler wollen mit Flame ihren Beitrag im Kampf gegen den Virus Covid-19 leisten und stellen die Software Forschungseinrichtungen und Unternehmen kostenlos zur Verfügung. Gleichzeitig wollen sie mit diesem Beispiel demonstrieren, wie gut der Wissenstransfer von der Grundlagenforschung zur Anwendung funktionieren kann. „Wir sehen dieses Projekt als eine von vielen Möglichkeiten, wie maschinelles Lernen und künstliche Intelligenz der Gesellschaft zugutekommen könnten, und wir hoffen, dass es einen Beitrag zur Verbesserung der aktuellen Situation leisten kann“, sagt Black, der auch Sprecher des Cyber Valley ist, Europas größtem Forschungskonsortium auf dem Gebiet der künstlichen Intelligenz.

Weitere Beiträge zum Thema Entwicklungen rund um Corona:

• Neues Händedesinfektionssystem für öffentliche Orte entwickelt
• Corona-Warn-App: Wie funktioniert Pepp-PT – und gibt es Risiken?
• Künstliche Intelligenz erkennt Covid-19 am Uniklinikum Jena