Künstliche Intelligenz soll in von Gehirn-Elektroden gesammelten Daten Sprachmuster identifizieren und erklingen lassen.

Eine besondere Herausforderung bei diesem Unterfangen ist die limitierte Datenmenge: Gehirnaktivitäten müssen parallel zur Sprachverarbeitung gemessen werden.

Das klappt nur bei Menschen, die kurzfristig Elektroden implantiert bekommen – beispielsweise während einer Tumoroperation oder bei Untersuchungen wegen Epilepsie.

Auf Sprachmustersuche in Hirnsignalen

Die Computerwissenschaftlerin Nima Mesgarani von der Columbia Universität und ihr Team sammelten Hirnsignale von fünf an Epilepsie erkrankten Menschen.

Gemessen wurden Aktivitäten des auditiven Kortex, der beim Sprechen und Zuhören aktiv ist, während sich die Probanden Geschichten anhörten und eine Aufzählung der Ziffern Null bis Neun.

Mit diesen Daten trainierten die Forscher ein neuronales Netz. Das Netz analysierte die Muster, in denen sich einzelne Neuronen im Kontext einer Ziffer ein- und ausschalteten.

Nach dem Training war es in der Lage, die Ziffernmuster in den Hirnsignalen wiederzuerkennen und diese in Ton umzuwandeln. Das klingt dann so:

Audio: H. AKBARI E…

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