# KI rekonstruiert Bilder aus Gehirnscans mit hoher Detailtreue

> Forschende des Weizmann-Instituts trainierten ein Modell, das anhand von fMRT-Daten rekonstruieren kann, was eine Person gesehen hat – dafür genügt eine Stunde Scanzeit pro Person.

Oossa · 2026-10-01 · https://oossa.com/de/ai-tool-recreates-images-from-brain-scans-with-high-detail

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.

## Die Fakten

- Das Tool wurde im September 2026 auf der Konferenz Cognitive Computational Neuroscience in New York vorgestellt.
- Der Decoder wurde anhand von Scans von acht Freiwilligen trainiert, die jeweils rund 9.000 Bilder betrachteten.
- Mit dem neuen Verfahren lassen sich Bilder aus etwa einer Stunde fMRT-Daten einer neuen Versuchsperson rekonstruieren; frühere Methoden benötigten dafür 40 Stunden.
- Die in der Studie verwendeten fMRT-Voxel mit hoher Auflösung umfassen typischerweise etwa einen Kubikmillimeter und enthalten rund 16.000 Neuronen.
- In einem direkten Vergleich schnitt das neue System deutlich besser ab als frühere Modelle zur Rekonstruktion von Bildern aus Gehirnaktivität.

## 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.

## Quellen und Referenzen

1. [An AI “mind-reading” tool can reconstruct what you’re looking at based on a brain scan](https://www.technologyreview.com/2026/10/01/1145588/ai-mind-reading-reconstructs-what-youre-looking-at/) – MIT Technology Review, 2026-10-01
2. [The Download: AI “mind-reading” and creative uses for small batteries](https://www.technologyreview.com/2026/10/01/1145592/the-download-ai-mind-reading-small-batteries/) – MIT Technology Review, 2026-10-01

Zuletzt aktualisiert: 2026-10-01