Krankheiten wie amyotrophe Lateralsklerose (ALS), Verletzungen der Halswirbelsäule oder Schlaganfälle im Bereich des Hirnstamms können dazu führen, dass Betroffene ihre Fähigkeit zu sprechen verlieren. Manche Menschen können sich zunächst noch anderweitig verständlich machen, doch mit zunehmenden Lähmungen schränken sich die Möglichkeiten immer mehr ein. Forschende versuchen daher, mit Schnittstellen zwischen Gehirn und Computer Signale direkt aus dem Gehirn der Betroffenen auszulesen und in Sprache umzuwandeln, um ihnen eine Kommunikation mit der Außenwelt zu ermöglichen. Die meisten bisherigen Technologien sind allerdings langsam und fehleranfällig.
Erkennung von Lauten
Nun haben zwei Forschungsteams unabhängig voneinander neue Hirn-Computer-Schnittstellen entwickelt, die eine natürlichere Kommunikation ermöglichen sollen. Während die meisten früheren Ansätze darauf basierten, dass eine künstliche Intelligenz aus den Hirnströmen ganze Wörter aus einem vorgegebenen Wortschatz erkennt, setzen die beiden neuen Geräte auf die Erkennung einzelner Phoneme, also der Laute, aus denen alle Wörter aufgebaut sind. Im Englischen, der Sprache, auf der die Versuche stattfanden, gibt es 39 Phoneme, im Deutschen sind es 40.
Statt also auf Anhieb ganze Wörter erkennen zu müssen, leitet der Algorithmus aus den Hirnströmen der Testperson ab, welchen Laut sie gerade formen will. Eine Sprachsoftware setzt dann die einzelnen Laute zu Wörtern zusammen und nutzt dabei ähnliche Mechanismen wie ein Autokorrekturprogramm. „Das System ist darauf trainiert, zu wissen, welche Wörter vor anderen kommen sollten und welche Phoneme welche Wörter bilden“, erklärt Francis Willett von der Stanford University in Kalifornien, der gemeinsam mit seinem Team eines der beiden nun vorgestellten Geräte entwickelt hat. „Wenn einige Phoneme falsch interpretiert wurden, kann es immer noch eine gute Vermutung anstellen.“
Höhere Geschwindigkeit
Das von Willett und seinem Team entwickelte Implantat testete eine 68-jährige Frau, bei der 2012 ALS diagnostiziert wurde und die inzwischen aufgrund von Lähmungen der Sprechmuskulatur nicht mehr verbal kommunizieren kann. Im März 2022 implantierten die Forschenden der Probandin zwei Sensoren mit winzigen Elektroden an zwei mit Sprache assoziierte Stellen im Gehirn. Rund 100 Stunden lang trainierten Probandin und Forschungsteam die verbundene Software, indem die Probandin immer wieder versuchte, vorgegebene Sätze zu sprechen, während die Software die Hirnsignale aufzeichnete und den Lauten zuordnete.
Inzwischen ist die Probandin in der Lage, über die Gehirn-Computer-Schnittstelle mit einer Geschwindigkeit von durchschnittlich 62 Wörtern pro Minute zu kommunizieren – mehr als dreimal so schnell wie es mit bisherigen Geräten möglich war. Die natürliche Sprechgeschwindigkeit im Englischen beträgt etwa 160 Wörter pro Minute. Bei einem Wortschatz von 125.000 Wörtern kam die Software auf eine Fehlerquote von 23,8 Prozent. Begrenzten die Forschenden den Wortschatz auf 50 Wörter, lag die Fehlerquote bei 9,1 Prozent.
