Maschinen lernen fühlen
Neben sprachlichen Eingabeaufforderungen können große Sprachmodelle auch Herzfrequenzdaten verstehen, interpretieren und ihre Reaktionen darauf anpassen. Dr. Morris Gellisch, ehemals Ruhr-Universität Bochum, heute Universität Zürich, und Boris Burr von der Ruhr-Universität Bochum haben dies in einem Experiment nachgewiesen. Sie entwickelten eine technische Schnittstelle, über die die physiologischen Daten in Echtzeit an das Sprachmodell übermittelt werden können. Die KI kann dabei auch subtile physiologische Signale wie Veränderungen der Herzaktivität berücksichtigen. Dies eröffnet neue Möglichkeiten für den Einsatz in Medizin und Pflege. Die Arbeit wurde am 26. September 2025 im Fachmagazin „Frontiers in Digital Health“ veröffentlicht .Tabelle und Visualisierung der Daten – kein Problem Für ihr Experiment nutzten die beiden Forscher ein gängiges Gerät, das die Herzfrequenzvariabilität über einen Brustgurt misst. Die daraus gewonnenen Daten wurden dekodiert, gefiltert und verdichtet. Die verarbeiteten Herzdaten wurden in Echtzeit in das große Sprachmodell GPT-4 eingespeist. Auf eine entsprechende…





