Während Prof. Kinfe damit den klinischen und translationalen Rahmen des Gesprächs setzte, führte PD Dr. Achim Schilling die Diskussion weiter zur technologischen Grundlage moderner Neurotechnologie. Im Mittelpunkt standen Brain Computer Interfaces, also Systeme, die Hirnaktivität messen, analysieren und in Steuersignale für technische Anwendungen übersetzen können. Schilling sprach über moderne Sensorik, Elektronik, Signalverarbeitung, Data Science und KI-Verfahren, die solche Systeme überhaupt erst möglich machen. Zudem ordnete er aktuelle Entwicklungen und bestehende KI-Systeme ein, sprach über Chancen und Grenzen der Technologie und griff auch verbreitete Vorstellungen rund um Brain Computer Interfaces auf, etwa das Bild des „Gedankenlesens“. Besonders deutlich wurde, wie spannend die Verbindung von Neurowissenschaft und Künstlicher Intelligenz, also NeuroKI, für beide Felder ist.
PD Dr. Patrick Krauss erweiterte das Gespräch um die theoretische und kognitive neurowissenschaftliche Perspektive. Sein Fokus lag auf grundlegenden Prinzipien komplexer neuronaler und kognitiver Prozesse sowie auf der Frage, was KI von biologischen Nervensystemen lernen kann. Im Podcast ging es unter anderem um Künstliche Intelligenz nach dem Vorbild des Gehirns, also um die Frage, wie sich Prinzipien des menschlichen Gehirns nutzen lassen, um zukünftige KI-Systeme leistungsfähiger, robuster und effizienter zu machen. Ebenso wurde diskutiert, wie mathematische und computergestützte Modelle helfen können, komplexe Prozesse des Gehirns besser zu verstehen. Aus dieser Perspektive entwickelte sich auch ein spannender Austausch über grundlegende Fragen der Neurowissenschaft, darunter Bewusstseinstheorien, Entscheidungsprozesse und die Frage nach dem freien Willen. Dabei wurde deutlich, wie eng Grundlagenforschung, Künstliche Intelligenz und moderne Neurowissenschaft heute miteinander verbunden sind.
Diese thematische Breite verweist zugleich auf die internationale Vernetzung des MCNN. Die Sektion arbeitet mit Partnern aus Klinik, Forschung und Technik zusammen, darunter die BG Klinik Ludwigshafen, die Zurcher University of Applied Sciences (ZHAW), das Zentralinstitut für Seelische Gesundheit, das Pattern Recognition Lab der FAU Erlangen Nürnberg und das Universitätsklinikum Erlangen. So entsteht ein Umfeld, in dem klinische Fragestellungen, neurotechnologische Entwicklung, Künstliche Intelligenz und Grundlagenforschung gemeinsam gedacht und in konkrete Forschungsprojekte überführt werden können.
Die Podcast Folge zeigt damit eindrucksvoll, welches Potenzial im Zusammenspiel von klinischer Versorgung, Neurotechnologie, Künstlicher Intelligenz und Grundlagenforschung für die Medizin der Zukunft liegt. Der ERCM Podcast macht diese Entwicklungen einem breiten Publikum zugänglich und bietet spannende Einblicke für Fachpublikum ebenso wie für alle, die sich für moderne Medizin, Neurotechnologie und KI interessieren.
