Gehirn-KI Brain2Qwerty: 61% Wortgenauigkeit ohne Operation

Brain2Qwerty heißt das Modell, das in der Fachzeitschrift Nature Neuroscience vorgestellt wurde. Der Clou: Die Messung erfolgt nicht-invasiv, also ohne chirurgischen Eingriff.

Drei Stufen zur Gedankenentschlüsselung

Die KI verarbeitet Gehirnsignale in drei Schritten. Zuerst extrahiert ein sogenannter Conformer-Encoder Merkmale aus den Daten. Dann richtet ein Aligner-Modell (SigLIP) die Signale aus. Den Abschluss bildet ein großes Sprachmodell – eine optimierte Version von Qwen3-4B, die per LoRA-Methode auf einzelne Probanden angepasst wurde.

Die aktuelle Version v2 kann asynchron dekodieren. Das heißt: Die KI leitet den Text ab, ohne dass Zeitstempel einzelner Tastenschläge nötig sind. Die Forscher stellten fest: Je mehr Trainingsdaten, desto besser die Leistung – und zwar log-linear.

61 Prozent Wortgenauigkeit – Spitze bei nicht-invasiven Verfahren

Neun Probanden lieferten jeweils rund zehn Stunden Magnetenzephalographie-Daten (MEG) zu 22.000 Sätzen. Ergebnis: durchschnittlich 61 Prozent Wortgenauigkeit. Bei Spitzenreitern sogar 78 Prozent. Die Wortfehlerrate lag im Schnitt bei 39 Prozent, der beste Wert bei 22 Prozent. Mehr als die Hälfte aller Sätze enthielt maximal einen Fehler.

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Zum Vergleich: Die Vorgängerversion v1 mit 35 Probanden erreichte bei MEG eine Zeichenfehlerrate von 29 Prozent. Der Unterschied zu EEG ist enorm: Dort lag die Fehlerrate bei 65 Prozent. MEG ist also deutlich präziser.

Noch meilenweit von Neuralink entfernt

So beeindruckend die Werte sind – invasive Systeme wie Neuralink arbeiten mit 99 Prozent Genauigkeit. Dafür müssen sich Patienten aber einer OP unterziehen. Metas Methode ist risikoärmer, aber auch weniger präzise.

Dazu kommen praktische Hürden: MEG-Geräte sind raumfüllend und nur im Labor nutzbar. Mobile Anwendungen? Fehlanzeige. Bisher wurden zudem nur gesunde Probanden getestet. Ob die Technik bei Patienten mit neurologischen Einschränkungen funktioniert, ist offen. Auch eine Echtzeit-Dekodierung gibt es noch nicht.

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Open Source für die Barrierefreiheit

Das Team setzt auf Offenheit: Code und Datensätze liegen auf GitHub. Veröffentlicht wurden das Modell v2 sowie Daten der ersten Versuchsreihe, weitere sollen folgen. Unterstützt wird die Forschung unter anderem vom Digital Brain Project, das mit fünf Millionen US-Dollar dotiert ist.

Das langfristige Ziel: Kommunikationswerkzeuge für Menschen, die durch Erkrankungen ihre Sprache oder Mobilität verloren haben.

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