Hirnimplantate lassen Affen virtuelle Welten allein durch Gedanken navigieren

Eine breitere Form der Gehirn-Computer-Steuerung

Forscher haben gezeigt, dass mit Gehirn-Computer-Schnittstellen ausgestattete Rhesusmakaken virtuelle Umgebungen allein mit neuronaler Aktivität navigieren können. Das weist auf natürlichere Formen der Maschinensteuerung hin als viele heutige BCI-Systeme sie bieten. Die Arbeit ist nicht nur deshalb bemerkenswert, weil die Tiere ein cursorähnliches Objekt bewegen konnten, sondern auch, weil sie sich durch reichere virtuelle Szenarien bewegen konnten, einschließlich einer avatarähnlichen Fortbewegung, die eher daran erinnert, wie ein lebender Körper oder ein Rollstuhl eines Tages gesteuert werden könnte.

Laut dem bereitgestellten Quellenmaterial erhielt jeder der drei Affen drei separate Implantate mit jeweils 96 Elektroden, also insgesamt rund 300 Elektroden pro Tier. Die Sensoren wurden nicht nur im primären motorischen Kortex platziert, der in der Forschung zu Gehirn-Computer-Schnittstellen häufig verwendet wird, sondern auch in dorsalen und ventralen prämotorischen Arealen, die mit höherstufiger Bewegungsplanung verbunden sind. Signale aus diesen Regionen wurden von einem KI-Modell dekodiert und in die Steuerung von Objekten und Avataren auf einem 3D-Monitor übersetzt.

Warum die Platzierung der Sensoren wichtig ist

Ein Großteil der bisherigen BCI-Forschung verlangte von menschlichen Teilnehmern, sich eine bestimmte körperliche Handlung vorzustellen, etwa das Bewegen eines Fingers, um einen Cursor zu verschieben oder ein Element auf dem Bildschirm auszuwählen. Dieser Ansatz kann funktionieren, wird aber oft als unintuitiv und geistig anstrengend beschrieben. Der bereitgestellte Quellentext zitiert den Forscher Peter Janssen mit der Einschätzung, dass die neue Implantatplatzierung möglicherweise eine abstraktere und intuitivere Ebene der Bewegungsplanung anspricht, statt den Nutzer zu zwingen, eine unbequeme isolierte Bewegung zu simulieren.

Falls diese Interpretation Bestand hat, wäre das ein bedeutsamer Wandel. Eine Gehirn-Computer-Schnittstelle wird nützlicher, wenn sie das Gehirn bittet, Absicht auf eine Weise auszudrücken, die es natürlich repräsentiert, statt den Nutzer zu einer seltsamen Ersatzsprache aus Muskelvorstellungen zu zwingen. In den berichteten Experimenten konnten die Tiere eine Kugel steuern, die sich aus einer festen Perspektive durch eine Landschaft bewegte, und auch animierte Affen-Avatare aus der dritten Person heraus lenken. Die Forscher sagten, spätere Tests hätten auch die Navigation durch virtuelle Gebäude, das Öffnen von Türen und das Bewegen zwischen Räumen umfasst.

Diese Entwicklung ist wichtig, weil sie auf eine BCI hindeutet, die nicht auf eindimensionale Zeigefunktionen beschränkt ist. Sie beginnt, eher wie generalisierte Navigation auszusehen.

Von virtuellen Umgebungen zur Mobilität in der realen Welt

Die im Quellenmaterial beschriebenen langfristigen Anwendungen sind praktisch und nicht theatralisch. Janssen und Kollegen hoffen, dass der Ansatz eines Tages Menschen mit Lähmungen dabei helfen könnte, virtuelle Räume natürlicher zu erkunden oder elektrische Rollstühle in der physischen Welt zu steuern. Das ist ein wichtiger Unterschied. Ziel ist nicht bloß, auffällige Demonstrationen von Tieren in VR zu liefern. Es geht darum herauszufinden, ob neuronale Signale, die mit beabsichtigter Bewegung verbunden sind, so dekodiert werden können, dass Trainingsaufwand sinkt und Assistenzsysteme mehr leisten können.

Es gibt offensichtliche Grenzen. Humanstudien liegen noch in weiter Ferne, und die Quelle merkt an, dass die Identifikation entsprechender Implantationsorte beim Menschen weitere Arbeit erfordert, weil diese Hirnareale noch nicht präzise genug kartiert sind, um direkt klinisch übertragen zu werden. Dennoch halten die Forschenden das Konzept für beim Menschen machbar, und es könnte sogar einfacher werden, sobald menschliche Teilnehmer direkt angeleitet werden können.

Das Experiment steht damit an der Schnittstelle von Neurowissenschaft, KI und Assistenztechnologie. KI ersetzt hier nicht die neuronale Schnittstelle, sondern fungiert als Übersetzer, der komplexe Muster der Hirnaktivität in nutzbare Befehle umwandelt. Je besser die Dekodierungsmodelle werden, desto eher ist der Übergang von starren BCI-Aufgaben zu Systemen möglich, die sich weniger wie das Bedienen einer Maschine und mehr wie das Ausdrücken einer Absicht anfühlen.

• Drei Rhesusmakaken wurden jeweils mit rund 300 Elektroden in motorischen und prämotorischen Hirnregionen implantiert.
• Ein KI-Modell dekodierte neuronale Signale in Bewegung in virtuellen Umgebungen.
• Der Ansatz könnte künftige BCIs für Lähmungen und eine intuitive Rollstuhlsteuerung unterstützen.

Die tiefere Bedeutung der Studie liegt nicht darin, dass sich Affen durch eine digitale Welt bewegten. Entscheidend ist, dass die Steuerung möglicherweise aus einer höherstufigen Repräsentation des Bewegungswunsches kam, statt aus einer erzwungenen mentalen Simulation eines einzelnen Körperteils. Wenn künftige Arbeiten das bestätigen, könnten BCIs weniger fremd in der Anwendung und deutlich nützlicher im Alltag werden.

Dieser Artikel basiert auf einer Berichterstattung von New Scientist. Zum Originalartikel.