Gehirnchip ohne Operation: Eine Strickmütze soll eure Gedanken lesen und in Text verwandeln

Strickmütze statt Gehirn-OP: Sabi baut ein BCI-Wearable mit bis zu 100.000 EEG-Sensoren, das innere Sprache in Echtzeit in Text übersetzen soll. (© Sabi)

»Was wäre, wenn ihr eurem Computer nicht diktieren müsstet – sondern einfach denken könntet?«

Mit dieser Frage läutet ein Start-up namens »Sabi« ein Gedankenspiel ein, das auch 2026 noch nach Science-Fiction klingt. Denn bei dem Produkt, das CEO Rahul Chabbra noch in diesem Jahr auf den Markt werfen will, handelt es sich um eine gehirnlesende Strickmütze.

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Kein Chip, sondern 100.000 Sensoren

Das Gerät funktioniert über EEG (Elektroenzephalografie), also Metallsensoren auf der Kopfhaut, die elektrische Hirnaktivität messen und in Echtzeit auf einem Bildschirm in Text ausgeben. Investor Vinod Khosla – Gründer von Khosla Ventures und früher OpenAI-Investor – fasst das Potenzial so zusammen:

Die größte und mächtigste Anwendung von BCI wäre, wenn ihr mit eurem Computer sprechen könnt, indem ihr darüber nachdenkt. Wenn eine Milliarde Menschen BCI täglich nutzen soll, darf das nicht invasiv sein.

Das grundlegende Problem nicht-invasiver BCI-Technik ist physikalischer Natur: Hirnströme müssen Schädelknochen und Haut durchdringen, bevor sie gemessen werden können – was die Signale erheblich abschwächt. Implantierte Geräte wie Neuralink sitzen direkt am Hirngewebe und empfangen deshalb viel stärkere Signale.

Sabis Antwort ist eine drastische Skalierung der Sensordichte: Während die meisten EEG-Geräte mit einem Dutzend bis einigen Hundert Elektroden arbeiten, soll die Mütze zwischen 70.000 und 100.000 miniaturisierte Sensoren enthalten.
Als Ursprungsziel peilt Sabi rund 30 Wörter pro Minute an – langsamer als die meisten Menschen tippen, aber laut Chhabra mit zunehmender Nutzungszeit verbesserbar.

Das »Brain Foundation Model«: KI für viele Köpfe zugleich

Ein zentrales technisches Problem macht innere Sprache schwer zu dekodieren: Selbst wenn zwei Menschen denselben Satz im Kopf formulieren, feuern ihre Neuronen leicht unterschiedlich. Bei implantierten BCIs werden KI-Modelle deshalb nur auf Daten einer einzigen Person trainiert – das ist bei einem Massenprodukt keine Option.

Sabi löst das mit einem »Brain Foundation Model«. Gemeint ist ein großes KI-Modell, das auf Hirnaktivitätsdaten vieler Menschen trainiert wird, um grundlegende Muster zu lernen, die innerer Sprache entsprechen.
Eigenen Angaben zufolge hat das Unternehmen 100.000 Stunden Hirnaktivität von 100 freiwilligen Probanden gesammelt.

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Die unabhängige Neurotech-Beraterin JoJo Platt aus San Francisco sieht gegenüber Wired eine kritische Hürde: Die meisten BCIs müssen vor jeder Nutzung kalibriert werden, weil Hirnsignale je nach Müdigkeit oder Konzentration täglich schwanken.

Zum Thema Datenschutz erklärt Chhabra indes, dass alle Daten Ende-zu-Ende verschlüsselt werden, bevor sie das Gerät verlassen. Sabis KI-Modelle werden auf diesen verschlüsselten Daten trainiert.

Für die Sicherheitsarchitektur zieht Sabi Experten von der Stanford University und anderen Institutionen hinzu. »Wir müssen anerkennen, dass neuronale Daten die privatesten Daten sind, die ein Mensch haben kann. Sie nicht sorgfältig zu behandeln wäre schlicht ungerecht«, so Chhabra.