Ein Team um Michal Irani vom Weizmann Institute of Science hat ein KI-System entwickelt, das anhand eines Gehirnscans erschließen kann, was jemand gerade betrachtet, und anschließend ein Bild erzeugt, das dem Original sehr nahekommt. Das System funktioniert auch in umgekehrter Richtung: Es kann zudem vorhersagen, welche Gehirnaktivität beim Betrachten eines bestimmten Bildes entsteht. Der Durchbruch wurde im September 2026 auf der Konferenz Cognitive Computational Neuroscience in New York vorgestellt.
So funktioniert das System
Die Forschenden trainierten einen „Decoder“ mit fMRT-Daten von acht Freiwilligen, die jeweils rund 9.000 Bilder in einem hochauflösenden Scanner betrachteten. Der Decoder besteht aus zwei Zweigen: Einer sagt die Anordnung von Farben und Formen voraus, der andere den Bildinhalt, etwa „ein Bund Bananen“. Anschließend erzeugt ein Diffusionsmodell – eine Art KI, die verrauschte Pixel zu einem klaren Bild verfeinert – das fertige Bild. Weil nur wenige gepaarte Scan- und Bilddaten vorlagen, trainierten die Forschenden außerdem einen „Encoder“, der für beliebige Bilder die Gehirnaktivität vorhersagt. So können sich die beiden Modelle in einer Schleife gegenseitig verbessern.
Warum das wichtig ist
Der neue Decoder benötigt von einer neuen Person nur etwa eine Stunde fMRT-Daten; frühere Verfahren brauchten rund 40 Stunden. Die Kosten für eine Scan-Stunde liegen bei $600‑$1,000. Dadurch wird die Technologie für neurowissenschaftliche Labore praktikabler und könnte künftig Menschen helfen, die nicht sprechen können, etwa Personen mit Locked-in-Syndrom: Ihre Gehirnaktivität ließe sich dann in Bilder übersetzen.
Warum es wichtig ist
Für Neurowissenschaftlerinnen und Neurowissenschaftler bedeutet die kürzere Scanzeit, dass Studien günstiger und schneller durchgeführt werden können und mehr Experimente zur visuellen Verarbeitung möglich sind. Für Menschen mit schweren motorischen Einschränkungen deutet das Verfahren auf eine künftige Möglichkeit hin, Gedanken ohne Sprache mitzuteilen – praktische Geräte sind allerdings noch Jahre entfernt.
