Gehirnscans: Brain-IT braucht für neue Personen nur rund 60 Minuten

Im September 2026 stellte ein Forschungsteam um Michal Irani vom Weizmann Institute auf der Konferenz Cognitive Computational Neuroscience in New York das KI-System Brain-IT vor. Das Modell, auch als „Universal Brain Encoder“ bezeichnet, kann anhand von MRT- und fMRT-Scans Bilder rekonstruieren, die eine Person zuvor betrachtet hat.

Ebenso ist das System in der Lage, umgekehrt die zu erwartende Gehirnaktivität auf Basis einer Bildvorlage vorherzusagen. Die Untersuchung liefert Einblicke in die maschinelle Erfassung visueller Verarbeitungsprozesse im menschlichen Gehirn.

Funktionsweise und reduzierter Trainingsaufwand

Brain-IT stützt sich auf wiederkehrende neuronale Aktivitätsmuster. Die Architektur basiert auf einem Encoder, der geschätzte Gehirnscans generiert, sowie einem Decoder, der diese Signale anschließend in Bilder übersetzt. Für die Modellierung unterteilten die Forschenden des Weizmann Institute das Gehirn in rund 40.000 sogenannte Voxels.

Im Zuge der Analyse identifizierte das System 128 gemeinsame funktionelle Regionen beziehungsweise Cluster. Dazu gehörte unter anderem eine funktionelle Aufteilung des parahippocampalen Platzareals (PPA), das differenzierte Reaktionen auf Innen- und Außenszenen zeigte.

Das grundlegende Training erfolgte mit Daten von acht Freiwilligen, denen im Scanner 9.000 Bilder präsentiert wurden; laut Web Pulse kamen Datensätze mit mehr als 70.000 Bildern der acht Versuchspersonen zum Einsatz. TechInsider berichtete, dass rund 70 Prozent des Trainingsmaterials aus Bildern bestanden, die den Versuchspersonen zuvor nicht gezeigt worden waren.

Einen wesentlichen Fortschritt verzeichnet das Verfahren bei der Anpassung an neue Personen. Während ältere Methoden hierfür rund 40 Stunden an Scandaten benötigten, kommt Brain-IT mit etwa einer Stunde beziehungsweise rund 60 Minuten aus. Laut Michal Irani fielen die Resultate nach einer Stunde und nach 40 Stunden ähnlich aus; teilweise seien erkennbare Bildrekonstruktionen bereits auf Grundlage von 15 Minuten Scandaten geglückt.

Leistungsstand und methodische Grenzen

Die im Experiment rekonstruierten Motive der acht Freiwilligen umfassten unter anderem eine Baseball-Szene, einen Hund an einem Autofenster sowie eine Schneelandschaft. Die Forschenden hoben hervor, dass die erzeugten Bilder sowohl strukturell als auch semantisch näher an den Originalen lagen als bei früheren Ansätzen.

Die Anpassung eines Decoders an eine neue Person kostete bislang rund 40 Stunden im Scanner — bei 600 bis 1.000 US-Dollar pro Stunde ein erheblicher Kostenblock. Ein aktuelles Verfahren zeigt, dass vergleichbare Ergebnisse bereits nach etwa 60 Minuten möglich sind. Unser kostenloser Praxisleitfaden erklärt die drei Schritte, mit denen Sie die Kalibrierung in Ihrem Labor verkürzen. Praxisleitfaden jetzt anfordern

Dennoch arbeitet das Modell nicht fehlerfrei: Bei statischen Bildern erzielt Brain-IT eine höhere Genauigkeit, gelegentlich traten jedoch Fehlinterpretationen auf, wie etwa die Verwechslung eines Kuchens mit drei Sandwiches.

Das System decodiert zudem keine privaten Gedanken, Erinnerungen oder Handlungsabsichten. Auch eine Decodierung von Träumen ist wissenschaftlich nicht belegt; sämtliche Ergebnisse entstanden unter kontrollierten Laborbedingungen beim Betrachten realer Vorlagen.

Die Übertragung auf bewegte Videos bleibt technisch anspruchsvoll, da die funktionelle Magnetresonanztomographie eine Aufnahmezeit von etwa zwei Sekunden pro Scan benötigt. Audio- und EEG-Decodierungen werden zwar erforscht, erreichen derzeit jedoch nicht die Leistungswerte von fMRT-Verfahren.

Künftige Anwendungen und ethische Einordnung

Für die Zukunft werden potenzielle Anwendungen in der Traumforschung sowie in der medizinischen Kommunikation diskutiert, etwa bei gelähmten Menschen oder Personen mit Locked-in-Syndrom. Ein klinischer Einsatz ist bislang jedoch nicht belegt.

Wer mit fMRT-Decodierung arbeitet, kennt die Frage aus dem Ethik-Antrag: Wie stellen Sie sicher, dass keine mentalen Inhalte ohne Einwilligung ausgelesen werden? Unser kostenloser Leitfaden liefert eine Checkliste für Einwilligung und Datenschutz — abgestimmt auf den aktuellen Stand der Bilddecodierung. Ethik-Checkliste jetzt sichern

Fachleute bewerten die Technologie differenziert. Judy Illes hob das therapeutische Potenzial der Arbeit hervor. Demgegenüber wies Tommy Sprague von der University of California, Santa Barbara, auf ethische Risiken wie das Auslesen mentaler Inhalte ohne vorherige Einwilligung oder einen unbemerkten Datenzugriff hin.

Sprague bezifferte zudem die Kosten für entsprechende fMRT-Scans auf etwa 600 bis 1.000 US-Dollar pro Stunde, was den praktischen Einsatz derzeit stark limitiert.

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