Innovative Hirn-Computer-Schnittstelle entschlüsselt Gedanken

STANFORD / LONDON (IT BOLTWISE) – Eine neue Hirn-Computer-Schnittstelle von Stanford decodiert innere Sprache mit hoher Genauigkeit und bietet Datenschutz durch Passwortschutz.

Ein Forscherteam der Stanford University hat eine bemerkenswerte Entwicklung im Bereich der Hirn-Computer-Schnittstellen (BCI) vorgestellt. Diese Technologie ermöglicht es, innere Sprache, also rein gedanklich vorgestellte Sätze, in Echtzeit zu decodieren. Bei vier Patientinnen und Patienten mit schwerer Lähmung konnten mithilfe implantierter Mikroelektroden im motorischen Kortex und Künstlicher Intelligenz innere Sätze mit einer Genauigkeit von bis zu 74 % entschlüsselt werden. Diese Ergebnisse wurden in der Fachzeitschrift Cell veröffentlicht.

Die technische Grundlage dieser Innovation liegt in der Kombination von Mikroelektroden und fortschrittlichen KI-Algorithmen. Die Elektroden erfassen neuronale Signale, die dann von der KI analysiert werden, um die gedanklich formulierten Sätze zu rekonstruieren. Diese Technologie könnte insbesondere für Menschen mit schweren motorischen Einschränkungen von großem Nutzen sein, da sie eine neue Form der Kommunikation ermöglicht.

Ein wesentlicher Aspekt dieser Entwicklung ist der Schutz der Privatsphäre. Die Forscher betonen, dass die Technologie mit einem Passwortschutz ausgestattet ist, um sicherzustellen, dass nur autorisierte Personen Zugriff auf die dekodierten Gedanken haben. Dies ist besonders wichtig, um die Integrität und Sicherheit der persönlichen Daten der Nutzer zu gewährleisten.

Die Marktauswirkungen dieser Technologie könnten erheblich sein. Während ähnliche Technologien bereits in der Entwicklung sind, hebt sich das Stanford-Projekt durch seine Genauigkeit und den integrierten Datenschutz ab. Experten sehen in dieser Entwicklung einen bedeutenden Schritt in Richtung einer breiteren Anwendung von BCIs, insbesondere in der medizinischen Rehabilitation und der Unterstützung von Menschen mit Behinderungen.

In Zukunft könnte diese Technologie weiter verfeinert werden, um eine noch höhere Genauigkeit und Benutzerfreundlichkeit zu erreichen. Die Forscher planen, die Technologie auf größere Patientengruppen auszuweiten und die Algorithmen weiter zu optimieren. Diese Fortschritte könnten die Tür zu neuen Anwendungen öffnen, die über die medizinische Nutzung hinausgehen, etwa in der Mensch-Maschine-Interaktion und der Steuerung von Geräten durch Gedanken.

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