LONDON (IT BOLTWISE) – Forschende zeigen mit EEG-Daten, dass Träume nicht erst beim Einschlafen beginnen. Stattdessen tauchen mehrere mentale Zustände bereits im Übergang zwischen Wachsein und Schlaf auf – teils sogar „paradox“. Damit rückt das Gehirn als dynamisches System in den Fokus, und KI-basierte Profile könnten künftig Schlafqualität sowie mentale Muster besser vorhersagen.
Wer glaubt, dass die Grenze zwischen Wachsein und Träumen scharf ist, wird durch die neuen Daten aus dem Schlaflabor eines Besseren belehrt: Beim Einschlafen verschwimmt das klassische „Wenn ich wach bin, denke ich; wenn ich schlafe, träume“-Modell. Die Studie, veröffentlicht in Cell Reports, zeigt, dass mehrere Arten von Gedankenbildern und inneren Reflexionen nicht an den Zeitpunkt des „Umschaltens“ gebunden sind. Damit verändert sich auch die Erwartung an Schlaf-Tracker: Entscheidend wird weniger der Moment des Einschlafens als die Dynamik des Gehirns in diesem Zwischenraum.
Technisch liefert die Arbeit einen sauberen Messansatz, der die Übergangsphase greifbar macht. 103 Teilnehmende bekamen im Labor die Elektroden einer EEG-Messung auf den Kopf, während sie ein Nickerchen machten. Die Forschenden nutzen dabei typische Marker: Schnelle Alpha-Wellen ordnen sie dem Wachzustand zu, während langsamere Theta- und Sigma-Wellen sowie die für leichtere Schlafstadien charakteristischen Muster auftreten. Um das „Driften“ zeitlich zu treffen, wurden die Teilnehmenden in mehreren Intervallen durch akustische Reize unterbrochen und anschließend zu ihrem Erleben kurz vor dem Alarm befragt. So entstand ein Datensatz aus geordneten, aber nicht vorab klassifizierten mentalen Zuständen.
Der eigentliche Erkenntnissprung kommt durch die Auswertung mit maschinellem Lernen. Anstatt die Berichte in starre Kategorien zu pressen („Das ist sicher wach“, „das ist sicher ein Traum“), gruppierte ein Machine-Learning-Algorithmus 375 Erlebnisse aus der Einschlafphase in sogenannte „mental states“. Die Eingrenzung erfolgte über vier Antwortdimensionen: wie „ungewöhnlich“ und wie kontinuierlich bzw. Fragmentiert die Erlebnisse wirkten, wie stark Spontaneität ohne willentliche Kontrolle wahrgenommen wurde sowie wie sehr sich die Teilnehmenden selbst eher wach oder eher schlafend einordneten. Ergebnis: Erinnerungsfragmente, Gedanken über die Umgebung, traumartige Bildhaftigkeit und bewusste Reflexionen konnten als wiederkehrende Muster identifiziert werden.
Überraschend ist danach die Verteilung dieser Muster über Vigilanzniveaus hinweg. Die Forschenden hätten erwartet, dass rationale Gedanken primär im Wachzustand auftreten und traumähnliche Inhalte erst in tieferen Schlafphasen häufiger werden. Doch die Daten zeigen etwas anderes: Alle vier Zustände tauchten sowohl während des Wachseins als auch während Schlafstadium N1 (Schlafbeginn) und N2 (etablierterer Schlaf) auf. Das bedeutet nicht, dass Schlaf „beliebig“ wird, sondern dass kognitive Inhalte nicht strikt an „wach“ oder „schlafend“ gekoppelt sind. Dass einzelne Teilnehmende trotz erkennbarer Wachmarker von traumartigen Bildern berichten oder im EEG klaren Schlafmarker tragen und dennoch über Arbeit nachdenken, ist genau diese Lücke zwischen biologischer Messgröße und subjektivem Erleben.
Um die Mechanik dahinter zu erklären, arbeiteten die Forschenden mit feineren Zeitfenstern und detaillierteren Messungen, statt grobe Mittelwerte zu betrachten. Damit konnten sie Gehirnsignaturen identifizieren, die mit bestimmten mentalen Zuständen zusammenhängen. Traumähnliche Bildhaftigkeit ging dabei mit schwächerer Kommunikation zwischen weit entfernten Regionen einher – ein Muster, das sich sowohl im Wachzustand als auch im Schlaf zeigte. Historisch knüpft das an die bekannte Hypnagogie an, also den „dämmerungsartigen“ Zustand zwischen Wachen und Schlafen, der seit Jahren beschrieben wird, aber meist schwer klassifizierbar war. Marktseitig verschiebt das den Fokus Richtung Neuroanalytik: EEG-orientierte Wearables und Schlaf-Apps könnten künftig nicht nur Zeit im Bett schätzen, sondern mental-cognitive Profile ableiten.
Für Unternehmen entsteht daraus ein zweigleisiger Fahrplan: Einerseits wächst die Nähe zu KI-gestützter Gesundheitsanalyse, andererseits steigen die Anforderungen an Datenschutz und Sicherheitskonzepte. Ein Online-Tool namens Drifting Minds soll weitere Schlaf-Profile über rund 5.000 Teilnehmende in mehreren Kontinenten erfassen und Zusammenhänge mit Alter, Geschlecht, Kultur sowie Merkmalen wie Kreativität, Angst, mentaler Bildfähigkeit und Schlafqualität prüfen. Gleichzeitig müssen Datenflüsse aus Fragebögen und EEG-Wearables besonders restriktiv behandelt werden, denn es handelt sich um hochsensible Gesundheits- und Verhaltensdaten. Wettbewerber wie Schlaf-Ökosysteme von großen Consumer-Plattformen (etwa Smartwatch-Ansätze) verbessern zwar bereits die Schlafphasenerkennung, bewegen sich aber typischerweise auf einer gröberen Ebene; die Studie deutet darauf hin, dass die nächste Stufe stärker interpretierende Modelle benötigt.
In den kommenden Monaten dürfte der entscheidende Fortschritt weniger in „mehr Sensoren“ liegen, sondern in der Fähigkeit, Übergänge als kontinuierlichen Prozess zu modellieren. Wenn mentale Zustände über EEG-Signaturen hinweg vergleichbar sind, kann das die Trainingslogik von Modellen vereinheitlichen: statt starre Schwellen zu verwenden, lassen sich Wahrscheinlichkeitsschichten über Zeit lernen. Für die Produktentwicklung bedeutet das: Unternehmen können Schlaf-Analytics künftig als Ergebnis eines zeitabhängigen Klassifikators aufbauen, der mit Unsicherheit arbeitet und Nutzererlebnisse besser erklärt. Für die Forschung wiederum stellt sich die Frage, ob die Reihenfolge der Zustände zwischen Menschen variiert und was das über individuelle Kognition aussagt. Praktisch heißt das: Wer an KI-gestützte Schlaf- und Neurotechnologie arbeitet, sollte Messdesign, Modellgüte und Datenschutz früh gemeinsam entwerfen.
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