Forscher der University of California entwickeln eine KI, die mit nur drei Prozent Fehlerrate Hirnströme in Text umwandeln kann.
Im Bereich Künstliche Intelligenz und Gesundheitswesen werden immer weitere Anwendungen entdeckt. Neben der Frühwarnung vor Epidemieausbrüchen, KI-Medikamenten oder der Prognose der Wirksamkeit von Medikamenten gibt es nun auch bahnbrechende neueren im Bereich der Logopädie.
Menschen die nicht sprechen können oder deren Sprache sehr eingeschränkt ist, leiden darunter sehr. Seit Längerem wird deshalb nach Möglichkeiten gesucht, ihre Gehirnströme in Sprache umzuwandeln und ihnen dadurch eine normalere Kommunikation zu ermöglichen. Erste Versuche dafür gab es bereits, allerdings war die Treffsicherheit der Hirnströme zu entsprechenden Wörtern mit 25% Fehlerrate sehr gering.
Forscher der University of California in San Francisco gelang es nun ein solches Brain-to-Text System entscheidend zu verbessern und die Fehlerrate auf durchschnittlich drei Prozent zu senken. Für das Training der KI wurden Elektroden am Kopf der Versuchsteilnehmer befestigt, die die Hirnströme lieferten. Die Teilnehmer wurden gebeten einen Text vorzulesen, wodurch sich die zu dem Text passenden Hirnströme offenbarten. Die KI konnte dadurch lernen, welcher Hirnstrom zu welchen Wörtern gehört. Der Wortschatz ist mit 250 Wörtern bisher zwar sehr gering, dies lässt sich aber voraussichtlich leicht skalieren. Auch die Übertragung der auf einem Teilnehmer trainierten Modelle auf eine andere Person soll mit wenig Aufwand möglich sein.