Forschende der EPFL haben eine KI entwickelt, die berechnet, wie das Gehirn stimuliert werden muss, damit ganze Objekte entstehen – nicht nur Lichtpunkte. Erste Tests an Affen verliefen vielversprechend.
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Statt das Gehirn mit groben Reizen zu fluten, fragt die KI zuerst, was es überhaupt sehen soll – ein neuer Weg für Sehprothesen.
An der EPFL ist Forschenden ein Schritt gelungen, der Sehprothesen für Blinde grundlegend verändern könnte: eine KI, die berechnet, wie man das Gehirn stimulieren muss, damit ganze Objekte entstehen – nicht bloss Lichtpunkte.
Heutige Hirn-Sehprothesen funktionieren grob: Elektroden reizen den Sehkortex und erzeugen einzelne helle Punkte, sogenannte Phosphene. Daraus ein Gesicht oder einen Gegenstand zusammenzusetzen, ist mühsam bis unmöglich. Das Team des NeuroAI Lab von Martin Schrimpf an der EPFL hat dafür ein KI-Modell entwickelt, das den umgekehrten Weg geht: Es sagt voraus, welches Stimulationsmuster nötig ist, damit im Gehirn die Wahrnehmung eines bestimmten Objekts entsteht. Geleitet wurde die Arbeit von Johannes Mehrer.
Geprüft wurde das Modell nicht im Simulator, sondern live. Forschende in Amsterdam setzten es bei zwei Affen ein, die für andere Experimente bereits Hirnimplantate trugen. Das Modell erwies sich als erstaunlich treffsicher darin, vorherzusagen, welches Muster das Verhalten der Tiere bei der Objekterkennung tatsächlich beeinflusst. Konkret konnten die Forschenden die Wahrnehmung gezielt verschieben: Zeigt man ein Bild, lässt sich seine Repräsentation im Gehirn in eine gewünschte Richtung lenken. Vorgestellt wurden die Resultate im April an der KI-Konferenz ICLR 2026 in Rio de Janeiro.
Der Haken: Die Affen waren nicht blind und hatten die Bilder bereits gesehen. Die KI konnte ihre Wahrnehmung also nur verändern, nicht von Grund auf erzeugen. Genau das – einem blinden Gehirn ohne jede visuelle Vorlage ein Bild einzuspielen – bleibt das nächste, deutlich schwierigere Ziel.
Für dich heisst das: Wir sind nicht plötzlich beim künstlichen Auge angekommen. Aber der Ansatz dreht das Problem um – statt das Gehirn mit gröberen Reizen zu überfluten, fragt die KI zuerst, was das Gehirn überhaupt sehen soll. Dass diese Grundlagenarbeit aus Lausanne kommt, zeigt einmal mehr, wie weit vorne die Schweizer KI-Forschung in der Neurotechnologie mitspielt.