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Fortschritte in der KI : Wie Freiburger Forscher die Neurowissenschaft revolutionieren könnten

  • -Aktualisiert am

Hier trägt ein Forscher Kontaktgel auf die Elektroden einer EEG-Kappe auf, damit die Hirnsignale besser übertragen werden können. Bild: Michael Veit

Freiburger Forscher wollen mit Hilfe von Künstlicher Intelligenz Gelähmte mit Maschinen kommunizieren lassen. Und man kann sich noch mehr bahnbrechende Anwendungen vorstellen.

          Das Gebäude ist nicht besonders auffällig. Es gibt einen Supermarkt, eine Versicherung, eine Arztpraxis, im Park gegenüber liegen Menschen in der Sonne. Hier, an der Engelbergerstraße, ganz in der Nähe des Freiburger Hauptbahnhofes, liegen die Büros des „Translational Neurotechnology Lab“ (TNT), einer Arbeitsgruppe der Uniklinik Freiburg. Dank ihrer Forschung könnten bald vielleicht epileptische Anfälle verhindert werden, Gelähmte mit Robotern kommunizieren oder Erkrankungen automatisiert diagnostiziert werden. Kurz: Ihre Forschung könnte die moderne Neurowissenschaft revolutionieren. Und das alles mit Hilfe von Künstlicher Intelligenz.

          Worum geht es genau? Neurowissenschaftler beschäftigen sich mit dem Aufbau und der Funktionsweise von Nervensystemen, also auch dem menschlichen Gehirn. Dafür arbeiten sie mit sogenannten Elektroenzephalogrammen (EEGs). Hier werden Elektroden auf die Kopfhaut eines Menschen aufgetragen. Sie zeigen menschliche Hirnaktivität an. Bestimmte Muster im EEG können zeigen, was gerade im Kopf der Person vorgeht oder auch welche Krankheit die Person vielleicht hat. „Das Problem ist: Die Entschlüsselung und Interpretation der vom EEG aufgezeichneten Hirnsignale ist gar nicht so einfach“, sagt Tonio Ball. Er hat früher als Neurochirurg im Uniklinikum gearbeitet, ist dann in die Forschung gewechselt und hat das TNT in Freiburg aufgebaut. „Mit den heutigen Methoden können wir nur etwa 90 Prozent richtig interpretieren.“ Und hier kommt Künstliche Intelligenz ins Spiel.

          Selbstlernende Algorithmen könnten diese Muster bald schon deutlich schneller und besser interpretieren als der Mensch. Das funktioniert über künstliche neuronale Netze. Dabei versuchen Forscher, bestimmte Aspekte des menschlichen Gehirns in einem Computermodell nachzubilden. Das Gehirn besteht aus einer größtenteils homogenen Zellmasse, den Neuronen, die über Synapsen miteinander verbunden sind und so elektrische Signale senden und empfangen. Im Computermodell werden Neuronen in einer Reihe von Schichten angeordnet. Diese Konstruktion kann dann lernen, aus einer großen Datenmenge heraus bestimmte typische Muster zu erkennen (Deep Learning).

          Die Forscher in Freiburg haben in den vergangenen Monaten Computermethoden entwickelt, die diese Muster in EEGs deutlich besser erkennen als bisher. So könnte man sich vorstellen, dass Computer statt Menschen demnächst Gehirnerkrankungen diagnostizieren oder dass epileptische Anfälle früh erkannt und dann unterdrückt werden.

          Außerdem haben die Freiburger Forscher zusammen mit ihren Robotik- und Informatik-Kollegen eine Software entwickelt, mit der per Hirnsignal ein Roboter gesteuert werden kann. Das funktioniert so: Man setze eine Testperson auf einen Stuhl und lege ihr Elektroden an die Kopfhaut. Die Testperson spricht und bewegt sich nicht, sondern steuert durch ihre Gedanken ein Menü und gibt so einem Roboter einen Befehl: Er soll ihr ein Glas Wasser bringen, das auf einem anderen Tisch steht. Der Roboter kann sogar von alleine erkennen, wo im Raum sich das Glas Wasser befindet. Noch braucht er relativ lange für die Ausführung. Aber für schwer gelähmte Personen, die weder sprechen noch sich bewegen können, wäre diese Art von Interaktion revolutionär.

          Dabei sind die Ideen dahinter – künstliche neuronale Netze – eigentlich nicht besonders neu, sagt der Informatiker Robin Schirrmeister, der über maschinelles Lernen und Gehirnsignale promoviert. Aber erst in den vergangenen Jahren wurde das Modell praktikabel, auch dank der deutlich verbesserten Rechenleistung heutiger Computer. Denn die Systeme sind sehr komplex. Je mehr Neuronen-Schichten übereinander gestapelt werden, desto besser wird oft das Ergebnis. Vor allem in der Bilderkennung hat es in den vergangenen Jahren spektakuläre Fortschritte gegeben. Computer haben gelernt, mit nahezu 100-prozentiger Wahrscheinlichkeit Personen oder Gegenstände auf Bildern eindeutig zu identifizieren. Anfang des Jahres sorgte ein Beitrag im Fachmagazin „Nature“ für Aufsehen, demzufolge ein Algorithmus gelernt hat, Hautkrebs genauso gut zu erkennen wie Dermatologen.

          Weil die Probleme in der Neurowissenschaft analog erscheinen, sind die Forscher sehr zuversichtlich, in den kommenden Monaten weitere Fortschritte zu machen. „Die Ergebnisse jetzt sind erst der Anfang“, sagt Ball. Und zwar sowohl in der Forschung als auch in der Anwendung. Dazu arbeitet seine Arbeitsgruppe mit dem Start-up CorTec zusammen, schon bald soll es die ersten klinischen Studien geben. Noch „wenige Jahre“ dürfte es dauern, bis die Ideen seines Teams in der Medizin Anwendung finden, schätzt er.

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