Brain-IT: KI rekonstruiert betrachtete Bilder aus nur 15 Minuten fMRT-Daten
Veröffentlicht am: 08.10.2026 um 16:25 Uhr | Redaktion boerse-global.de
Aktuelle wissenschaftliche Untersuchungen eröffnen neue Einblicke in die Funktionsweise und Anpassungsfähigkeit des menschlichen Denkorgans. Während biologische Grundlagenuntersuchungen zeigen, wie sich Hirngewebe nach Verletzungen durch spezialisierte Stützzellen regenerieren kann, demonstrieren technologische Entwicklungen an der Schnittstelle von Neurowissenschaft und künstlicher Intelligenz erhebliche Fortschritte bei der visuellen Rekonstruktion von Gehirnaktivitäten.
Neu entdeckte Reparaturmechanismen durch Astrozyten
Einen zentralen Befund zur biologischen Selbstheilung lieferte ein Forschungsteam des Instituts für Pharmakologie und Toxikologie an der Universität Zürich.
Unter der Leitung von Bruno Weber und den Co-Erstautoren Marina Herwerth und Matthias Wyss identifizierte die Gruppe im Mausmodell eine Untergruppe regenerativer Astrozyten, die geschädigte Hirnareale neu besiedeln. Über mehrere Wochen hinweg beobachteten die Wissenschaftler lebende Mäusehirne mittels Zwei-Photonen-Mikroskopie.
Dabei zeigte sich bei Läsionen mit einem Durchmesser von knapp 0,5 Millimetern ein bemerkenswerter Mechanismus: Ausschließlich die neu gebildeten Zellkerne dieser Zellen wandern über weite Strecken entlang bestehender Zellfortsätze in das verletzte Gewebe ein. Die Forschungsgruppe dokumentierte diese Prozesse in einer Fachpublikation im Journal Nature Neuroscience (Herwerth, Wyss, Schmid et al., Band 29, Seiten 1826–1840, Jahrgang 2026).
Rekonstruktion visueller Reize aus Gehirnscans
Parallel zu den Fortschritten in der Zellbiologie meldet die computergestützte Neurowissenschaft neue Methoden zur Auswertung neuronaler Signale. Ein Team um die Informatikerin Michal Irani am Weizmann Institute of Science in Israel entwickelte das KI-Modell Brain-IT, das aus Daten funktioneller Magnetresonanztomografie (fMRT) präzise rekonstruieren kann, welche Bilder eine Testperson betrachtet hat. Das System arbeitet zudem bidirektional: Ein integrierter Encoder sagt umgekehrt die Hirnaktivität zu einem vorgegebenen Bild voraus.
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Für das Verfahren unterteilten die Forschenden das Gehirn in rund 40'000 Voxel und identifizierten 128 funktionelle Cluster. Darunter befindet sich etwa die sogenannte Parahippocampale Ortsregion (PPA), die eine funktionelle Aufgabenteilung bei der Verarbeitung von Innenräumen gegenüber Außenaufnahmen aufweist.
Das Modell wurde mit Datensätzen von Personen trainiert, denen jeweils rund 9'000 Bilder gezeigt worden waren, wobei rund 70 Prozent der Trainingsbilder ohne zugehörige Hirnscans genutzt werden konnten.
Durch ein zweistufiges System aus Bild, geschätztem Hirnscan und Decoder genügen bereits 15 Minuten fMRT-Daten einer neuen Testperson für erkennbare Rekonstruktionen; nach nur einer Stunde Datenanpassung erreicht das Verfahren Ergebnisse, die früheren Ansätzen mit rund 40 Stunden Trainingszeit entsprechen.
Potenziale für Gelähmte und ethische Bedenken
Die Forschungsergebnisse, die auf der International Conference on Learning Representations in Rio de Janeiro vorgestellt wurden, zielen langfristig auf praktische Hilfen ab. Irani stellte in Aussicht, das Verfahren künftig auf Video und Ton auszuweiten, um vollständig gelähmten Menschen eine verlässliche Kommunikation über Hirnsignale zu ermöglichen. Auch die visuelle Annäherung an Vorstellungen oder Träume halte das Team für denkbar.
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Fachleute bewerten die methodischen Fortschritte differenziert. Während Judy Illes von der University of British Columbia die Arbeit als großartig bezeichnete, mahnen andere Experten zur Vorsicht hinsichtlich des Datenschutzes. Tommy Sprague von der UC Santa Barbara stufte ein potenziell unbemerktes Auslesen gedanklicher Prozesse als beunruhigend ein.
Marcello Ienca von der Technischen Universität München wies darauf hin, dass Gefahren für den unbefugten Zugriff auf Hirndaten insbesondere dann entstünden, wenn solche Ansätze in Zukunft ohne schwere Tomografen über tragbare EEG-Sensoren umsetzbar wären.
Gegenwärtig erfordern die Experimente des Weizmann Institute of Science jedoch weiterhin hochauflösende Messungen in einem stationären Magnetresonanztomografen.
