Schweizer KI könnte bei Sprachstörung helfen

Ein Team der EPFL hat ein KI-Sprachmodell entwickelt, das erstmals auch die räumliche Anordnung neuronaler Cluster im Gehirn abbildet. Das Potenzial für klinische Anwendungen ist laut Expert:innen gross.

Lausanne. Das Gehirn organisiert Sprache bemerkenswert präzise: Neuronale Cluster spezialisieren sich auf verschiedene linguistische Aufgaben – etwa auf Verben oder Nomen. Bisherige KI-Sprachmodelle konnten diese funktionellen Gruppen gut abbilden, ignorierten jedoch die räumliche Struktur des Gehirns. Genau hier setzt die Arbeit des NeuroAI-Labors der École Polytechnique Fédérale de Lausanne (EPFL) an: Mit «TopoLM» haben Martin Schrimpf und sein Team erstmals ein Modell entwickelt, das sowohl die funktionelle als auch die räumliche Organisation neuronaler Einheiten integriert. Damit eröffnet das Modell neue Perspektiven für neurolinguistische Forschung und mögliche klinische Anwendungen – etwa bei Sprachstörungen.

«TopoLM» nutzt eine einfache, biologisch inspirierte Regel: Benachbarte «Units» im Modell übernehmen ähnliche Funktionen – ein Prinzip, das an die Organisation der Grosshirnrinde erinnert. Das Resultat ist ein Sprachmodell, dessen innere Struktur Cluster bildet, wie sie auch im menschlichen Gehirn beobachtet werden. Neben dem Fortschritt im Verständnis von Sprachverarbeitung im Gehirn verspricht «TopoLM» auch praktische Vorteile: Die klare Clusterbildung verbessert die Interpretierbarkeit des Modells – ein bislang grosses Problem komplexer KI-Systeme. In einem nächsten Schritt sollen nun bildgebende Studien zeigen, ob die vom Modell vorhergesagten neuronalen Cluster tatsächlich im menschlichen Gehirn existieren.

Die Leistung des Schweizer Forschungsteams wurde international anerkannt: Die Publikation wurde für einen mündlichen Vortrag auf der «International Conference on Learning Representations 2025» ausgewählt, einer der renommiertesten Konferenzen im Bereich maschinellen Lernens. (red)

Quelle: EPFL