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Russland: Träume können mithilfe eines Neuro-Headsets aufgezeichnet werden

Freigeschaltet am 07.06.2021 um 10:19 durch Anja Schmitt
Symbolbild
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Image by Claudio_Scott from Pixabay

In Russland ist eine Technologie entwickelt worden, um Träume mithilfe eines Neuro-Headsets „nachzubilden“. Dies teilte die Pressestelle der NTI-Plattform (Nationale Technologische Initiative) mit.

Weiter ist auf der deutschen Webseite des russischen online Magazins "SNA News " zu lesen: "Es sei bereits eine Gehirn-Computer-Schnittstelle entwickelt worden, die Elektroenzephalographie (EEG) und neuronale Netze verwendet. Wissenschaftler gehen davon aus, dass es bereits 2025 möglich seinkönnte, die eigenen Träume mit einem Neuro-Headset aufzuzeichnen.

An dem Projekt zur Schaffung von assistiven Neurotechnologien wird mit Unterstützung von NeuroNet NTI seit 2017 gearbeitet. Sein Hauptziel ist die Verbesserung von Rehabilitationsmöglichkeiten nach einem Schlaganfall, so NTI.

Wie ein Mitarbeiter von NeuroNet NTI, der Leiter des Neurorobotik-Labors des Moskauer Instituts für Physik und Technologie, Wladimir Konischew, erklärte, träumen die Menschen in der Rem-Phase, die durch hohe Hirnaktivität gekennzeichnet ist.

„Wir werden die Träume wahrscheinlich nicht im Detail nachstellen können, aber es wird uns gelingen, die Kategorie zu definieren: angenehm, unangenehm, Albtraum, sexuell usw. Das heißt, Sie können Ihre Gefühle aus dem Schlaf heraus verstehen“, sagte er.

Laut NTI wurden die Experimente zur Rekonstruktion von Bildern, die im Gehirn entstehen, bereits 2019 aufgenommen. Den Teilnehmern wurden verschiedene Videos gezeigt – mit Rennen, Wasserfällen, Gesichtern von Menschen – während gleichzeitig ein Elektroenzephalogramm (EEG) aufgezeichnet wurde.

Es stellte sich heraus, dass sich die Frequenzcharakteristik der Wellenaktivität des EEG für verschiedene Kategorien von Videos deutlich unterscheidet. In der zweiten Phase sahen sich die Teilnehmer des Experiments andere Videos an, jedoch zum gleichen Thema, und das neuronale Netzwerk analysierte die EEG-Daten und erstellte Frames, mit denen die Kategorie bestimmt werden konnte – die Genauigkeit lag bei 90 Prozent.

Quelle: SNA News (Deutschland)

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