LAS VEGAS / LONDON (IT BOLTWISE) – Das Startup Sabi hat 50 Millionen US-Dollar eingesammelt, um eine EEG-Kappe zu bauen, die Gedanken in Text und KI-Befehle übersetzen soll. Die Sensoren sollen berührungslos durch die Haare messen und bis zu 100.000 Kanäle in die Kappe integrieren. Sabi kombiniert das mit einem „Brain Foundation Model“ aus mehr als 100.000 Stunden EEG-Daten. Auf der CES in Las Vegas soll ein erster Prototyp auf eine Warteliste folgen.
Sabi will die Interaktion mit KI von Tastatur und Sprache lösen, indem das Startup Gedanken als Eingabesignale direkt in Text und Befehle übersetzt. Dafür hat das Unternehmen nach eigenen Angaben eine Seed-Finanzierung über 50 Millionen US-Dollar eingesammelt. Die Runde wird von Khosla Ventures angeführt; außerdem beteiligen sich unter anderem Accel, Initialized Capital, DST Global, Collaborative Fund, Ascend sowie der frühere OpenAI-Produktchef Kevin Weil. Im Kern geht es weniger um ein weiteres Sprach-Interface, sondern um einen neuen „Input-Layer“, der ohne Sprechen auskommt und damit besonders in Situationen adressieren soll, in denen man nicht tippen oder laut kommunizieren möchte.
Technisch setzt Sabi auf Elektroenzephalografie (EEG), also auf Messungen elektrischer Hirnaktivität über Sensoren. Klassische EEG-Systeme erfordern typischerweise Kontaktgel und sitzen eng auf der Kopfhaut; Sabi umgeht diesen Ansatz mit einer berührungslosen Messung durch die Haare hindurch. Die Sensoren sollen laut Beschreibung bis zu fünf Millimeter Abstand überbrücken, wobei jeder einzelne Sensor nur etwa ein bis fünf Millimeter groß sein soll. Entscheidend ist dabei die Skalierung: In der Kommunikation heißt es, dass sich eine sehr große Anzahl von Sensoren in die Kappe integrieren lässt, was die Auflösung der erfassten Hirnsignale erhöhen könnte. Ergänzend entwickelt das Startup einen eigenen EEG-Chip, der in internen Tests eine deutlich höhere Energieeffizienz versprechen soll, was für eine mobile, kabellose Nutzung mit weniger thermischer Last und längerer Laufzeit relevant ist.
Damit ist das Signal noch nicht die „Botschaft“: Die eigentliche Übersetzung übernimmt ein KI-Modell, das Sabi als Brain Foundation Model bezeichnet. Trainiert werden soll es mit mehr als 100.000 Stunden an EEG-Aufnahmen von Proband: innen, die sich Wörter vorstellen oder mentale Aufgaben lösen. Sabi ordnet das als den größten bekannten Datensatz dieser Art ein und zielt damit auf ein Fundament, das nicht nur einzelne Trainingssitzungen ersetzt, sondern auch die Generalisierung über unterschiedliche Denkaufgaben hinweg verbessern soll. Die angekündigten Fähigkeiten klingen dabei nach drei Ebenen: gedachte Wörter als Text auf einem Bildschirm wiederzugeben, trainierte mentale Befehle an KI-Assistenten weiterzureichen und eine Art nächste-Taste-Vorhersage zu liefern. In der Produktlogik wäre das ähnlich zu Tastatur-Voraussagen, nur dass die Eingabe nicht gedrückt, sondern aus Hirnsignalen geschätzt wird.
Für die Machbarkeit ist die Kombination aus „durch Haare messen“ und hoher Entschlüsselungsgenauigkeit der kritische Punkt. Sabi verweist darauf, dass die Kappendaten bereits in der Sensorik verschlüsselt werden und auch verschlüsselt verarbeitet werden sollen, sodass Serverbetreiber die Rohsignale nicht sehen. Diese Architekturidee adressiert Datenschutz- und Bedrohungsmodelle, setzt aber voraus, dass die Rechenkette (Modellinferenz, ggf. Vorverarbeitung) weiterhin mit verschlüsselten Darstellungen funktioniert. Gleichzeitig zeigt der Blick in die bisher veröffentlichte Forschung, warum Genauigkeit schwer ist: In einer Meta-Studie mit 35 Proband: innen lag die Fehlerquote bei der Entschlüsselung getippter Buchstaben aus EEG-Signalen im Schnitt bei 67 Prozent, also waren zwei von drei Zeichen falsch. Magnetoenzephalografie (MEG) schnitt in derselben Quelle deutlich besser ab, benötigt jedoch einen raumfüllenden Scanner. Selbst wenn MEG präziser ist, bleibt EEG wegen der fehlenden „Labor-Umgebung“ attraktiver – Sabi versucht genau diese Lücke zu schließen, indem das System weniger invasiv und alltagsnäher wird.
Die industrielle Dimension der Entwicklung zeigt sich auch an der frühen Demo-Planung und an der Teamzusammensetzung. Neben CEO und Mitgründer Rahul Chhabra ist CTO Atmadeep Banerjee beteiligt, der als Co-Autor an einer Studie zur Rekonstruktion aus nicht-invasiven Hirnscans mitgearbeitet hat. Als Zieltermin nennt Sabi die Elektronikmesse CES im Januar in Las Vegas für einen ersten Prototyp; Geräte für eine Warteliste sollen vorbereitet werden. Einen Preis nennt das Startup noch nicht, was für potenzielle Anwender vor allem deshalb relevant ist, weil EEG-Kappen derzeit eher an Forschungslabore gekoppelt sind und die Hürde für einen Massenmarkt stark vom Kostenprofil abhängt. Außerdem nennt Sabi für die Datensicherheit eine Ende-zu-Ende-Verschlüsselung in der Verarbeitungskette, was in der Praxis nicht nur Hardware, sondern auch Software- und Infrastrukturentscheidungen beeinflusst.
Gleichzeitig ist Sabi nicht der einzige Versuch, das „Wettlauf ums Gehirn“ technologisch zu drehen. Elon Musks Neuralink setzt auf Implantate, die zwar potenziell andere Signalqualitäten liefern können, aber das Thema Invasivität in den Vordergrund rücken. OpenAI-Chef Sam Altman treibt parallel mit Merge Labs eine eigene Richtung voran, und Meta arbeitet sowohl an nicht-invasiven Ansätzen als auch an Sensorik für Muskel- und Bewegungsdaten. Besonders für Unternehmen und Entwickler stellt sich deshalb weniger die Frage, ob das Interface „funktioniert“, sondern ob es sich in bestehende Workflows integrieren lässt: In einem Szenario wie Kundenservice oder Accessibility wäre entscheidend, wie stabil die Signalerkennung über Sessions ist, wie schnell sich das System kalibrieren lässt und wie robust es gegen Umgebungs- und Nutzerunterschiede bleibt. Wenn Sabis Kappe tatsächlich eine brauchbare Text- und Befehlseingabe ohne Labor und ohne Operation ermöglicht, würde das die Konkurrenz nicht nur technologisch, sondern auch im Produktdesign unter Druck setzen – vor allem dann, wenn sich die erwartete Genauigkeit verifizieren lässt.
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