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Neue Gehirn-Computer-Schnittstelle entschlüsselt innere Sprache in Echtzeit

Ein Forschungsteam unter der Leitung von Dr. Erin Kunz, Benyamin Abramovich Krasa und Dr. Francis Willett an der Stanford University hat eine bahnbrechende Gehirn-Computer-Schnittstelle (BCI) entwickelt, die innere Sprache – Gedanken, die als Worte im Kopf formuliert werden – in Echtzeit aus Signalen des motorischen Kortex dekodieren kann. Diese Entwicklung, veröffentlicht am 14. August 2025 in der Zeitschrift Cell, könnte die Kommunikation für gelähmte Menschen, etwa durch ALS oder Schlaganfälle, revolutionieren, indem sie eine natürlichere und weniger anstrengende Alternative zu bestehenden BCIs bietet, die auf Sprechversuchen basieren.

Die Studie untersuchte vier Teilnehmer mit Sprachstörungen aufgrund von ALS oder Schlaganfällen. Durch Aufzeichnung der Aktivität im Motorkortex stellten die Forscher fest, dass sowohl versuchte als auch innere Sprache ähnliche neuronale Muster erzeugen, wobei versuchte Sprache stärkere Signale liefert. Dies ermöglichte es, zwischen beiden zu unterscheiden. Ein BCI dekodierte Sätze, die sich die Teilnehmer vorstellten, mit Fehlerraten von 14 bis 33 Prozent bei einem 50-Wörter-Wortschatz und 26 bis 54 Prozent bei einem 125.000-Wörter-Wortschatz. Teilnehmer mit starker Sprechmuskelschwäche bevorzugten die innere Sprache, da sie weniger körperliche Anstrengung erfordert.

Ein kritischer Aspekt der Forschung war der Schutz privater Gedanken. Das Team entwickelte zwei Strategien, um unbeabsichtigte Dekodierung innerer Sprache zu verhindern: Ein Decoder wurde trainiert, innere Sprache zu unterdrücken und nur versuchte Sprache zu verarbeiten, während ein zweites System die Dekodierung erst nach Erkennung eines spezifischen Schlüsselworts freischaltete, das in über 98 Prozent der Fälle korrekt erkannt wurde. Diese Ansätze gewährleisten, dass private Gedanken geschützt bleiben, ohne die Genauigkeit der gewollten Kommunikation zu beeinträchtigen.

Die Ergebnisse deuten darauf hin, dass BCIs innere Sprache effektiv dekodieren können, was die Entwicklung flüssigerer und komfortablerer Kommunikationsmittel für Menschen mit Sprachbehinderungen vorantreiben könnte. Die Forschung wurde unter anderem vom National Institute on Deafness and Other Communication Disorders (NIDCD), dem National Institute of Neurological Disorders and Stroke (NINDS) und weiteren Institutionen finanziert.

Quelle: National Institutes of Health

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LabNews Media LLC
labnews.ai 的主编是 Marita Vollborn 和 Vlad Georgescu。自 1994 年以来,他们一直是畅销书作家、科学作家和科学记者。更多关于他们的写作信息,请访问 X-Press Journalistenbüro (https://xpress-journalisten.com)。更多维基百科信息:关于 Marita:https://de.wikipedia.org/wiki/Marita_Vollborn 关于 Vlad:https://de.wikipedia.org/wiki/Vlad_Georgescu
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