Brain-IT: KI rekonstruiert Bilder aus Gehirnscans schon nach einer Stunde
Veröffentlicht am: 07.10.2026 um 11:36 Uhr | Redaktion boerse-global.de
Forschende am Weizmann Institute of Science im israelischen Rehovot haben ein KI-Modell namens Brain-IT entwickelt, das Bildinhalte aus Magnetresonanztomographie-Daten des Gehirns rekonstruieren kann.
Das System, das auch als universeller Gehirn-Encoder bezeichnet wird, arbeitet zudem in umgekehrter Richtung und sagt neuronale Aktivitätsmuster anhand vorgelegter Bilder voraus. Das Team um Michal Irani stellte die Technologie im September 2026 auf der Konferenz Cognitive Computational Neuroscience in New York vor.
Deutliche Reduzierung der Trainingszeit
Bisherige Ansätze erforderten einen erheblichen Aufwand, um individuelle Gehirnmuster zu erfassen. Das neue System wurde mit Daten von Probanden trainiert, die während der funktionellen Magnetresonanztomographie (fMRT) 9.000 Bilder betrachteten. Insgesamt nutzte das Weizmann Institute of Science Tausende Gehirnscans von acht Freiwilligen, wobei in einer Quelle von mehr als 70.000 Bildern bei diesen acht Personen berichtet wird.
Ein wesentlicher Fortschritt liegt in der Anpassungsfähigkeit: Um das Modell auf eine neue Person zu kalibrieren, genügt den Forschenden zufolge bereits eine Stunde an fMRT-Daten, um Resultate zu erzielen, die bisherigen Systemen nach rund 40 Stunden Training ähneln.
Erste erkennbare Rekonstruktionen zeigten sich bereits nach 15 Minuten Datenaufnahme. Nach Angaben des Teams sind die Ergebnisse nach einer Stunde und nach 40 Stunden Trainingszeit sehr ähnlich.
Detaillierte Rekonstruktion und funktionelle Hirncluster
Die Rekonstruktionen bildeten auch zuvor ungesehene Motive ab. Dazu zählten Szenen wie ein Baseballspiel, ein Hund mit dem Kopf aus einem Autofenster sowie eine Menschengruppe in verschneiter Landschaft.
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Auch spezifische Details wie Stoppschilder oder eine Pizza mit exakter Anzahl an Scheiben wurden nachgebildet. Laut Michal Irani wiesen bestehende Modelle Mängel bei Grundmerkmalen wie Farbe und Komposition auf, während das neue System bei Bildinhalten und Detailtreue besser abschneide.
Demnach wurden 128 funktionelle Hirnregionen identifiziert, die bei verschiedenen Menschen in vergleichbarer Weise auf Bildinhalte reagieren, darunter getrennte Cluster für Sport oder Nahrung. Im Bereich des parahippocampalen Platzareals (PPA) reagiere ein Teil auf Innenräume und ein anderer auf Außenansichten sowie Landschaften.
Medizinische Potenziale, Grenzen und ethische Bewertung
Frühere Forschungsarbeiten wie die der Purdue University aus dem Jahr 2017 lieferten zumeist nur unscharfe Rekonstruktionen; 2022 nutzten japanische Wissenschaftler dafür die Text-zu-Bild-Technik Stable Diffusion.
Das Weizmann Institute of Science reichte seine Arbeit zu Brain-IT bei der International Conference on Learning Representations ein und bezeichnete die Forschung als neue Wissenschaft des Gedankenlesens.
Hoffnung besteht vor allem darin, Betroffenen des Locked-in-Syndroms neue Kommunikationsmöglichkeiten zu eröffnen oder Trauminhalte nachzubilden. Künftig sollen auch auditorische Informationen, Video- und Traumsequenzen sowie EEG-basierte Systeme erforscht werden.
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Gleichzeitig bestehen methodische Grenzen. Eine fMRT-Aufnahme dauert etwa zwei Sekunden, während sich Videobilder dutzendfach pro Sekunde verändern. Zudem bleibt die Technologie anfällig für Bewegungsartefakte, und es ist ungeklärt, inwieweit das System ohne individuelle Kalibrierung funktioniert.
Das Weizmann Institute of Science unterstrich, dass das Modell derzeit vor allem Gesehenes unter kontrollierten Laborbedingungen rekonstruiere und keine privaten Gedanken auslese. Für die Versuche sind große Tomographen erforderlich, was ein heimliches Auslesen ausschließt.
Fachleute ordnen die Entwicklung differenziert ein. Die nicht an der Studie beteiligte Neuroethikerin Judy Illes von der University of British Columbia bewertete die Arbeit positiv.
Der Neurowissenschaftler Tommy Sprague von der UC Santa Barbara, ebenfalls unabhängig, warnte vor einem unbemerkten Auslesen innerer Gedanken, verwies jedoch auf praktische Hürden: Eine fMRT-Untersuchung koste etwa 600 bis 1.000 US-Dollar pro Stunde, was großflächige Scans unpraktisch mache. Dennoch könnten Motive aus 150 Jahren Science-Fiction jederzeit Realität werden.
