Wir möchten Sie auf die nächste Einreichungsfrist für Vorschläge für das Programm „Collaborative Research in Computational Neuroscience“ der National Science Foundation (NSF), USA, und mehrerer internationaler Partnerorganisationen aufmerksam machen. Die Frist endet bereits am 12. November 2025!

Stellen Sie sich vor, Sie unterhalten sich auf einer Party und versuchen, Ihrer Freundin zuzuhören, die Ihnen von ihrem Tag erzählt, während andere Leute gleichzeitig reden, lachen und feiern – schwierig, nicht wahr? Die Herausforderung, einem Sprecher zuzuhören, wenn mehrere Personen gleichzeitig sprechen, wird als Cocktailparty-Problem bezeichnet. Forscher:innen des Max-Planck-Instituts für Kognitions- und Neurowissenschaften und der Universität Leipzig haben in Zusammenarbeit mit Kolleg:innen des Max-Planck-Instituts für Empirische Ästhetik und der Universität Lübeck untersucht, was im Gehirn passiert, wenn wir versuchen, uns auf einen Sprecher zu konzentrieren und einen anderen zu ignorieren. In der neuen Studie, die jetzt im Journal of Neuroscience veröffentlicht wurde, zeigen sie, dass die Verarbeitung sowohl der Stimme, der wir Aufmerksamkeit schenken, als auch der Stimme, die wir ignorieren, eine entscheidende Rolle dabei spielt, wie gut wir Sprache verstehen.

Vom dualen System zum Netzwerk: Forschungsteam aus Chemnitz, Santiago de Chile und Magdeburg hat eine neue Sicht auf die Handlungssteuerung im Gehirn und ihren Nutzen für die Entwicklung neuroinspirierter KI.

Forschende des Deutschen Primatenzentrums (DPZ) – Leibniz-Institut für Primatenforschung in Göttingen haben herausgefunden, dass sich das Gehirn großflächig über mehrere Hirnregionen neu organisiert, wenn es lernt, Bewegungen mit Hilfe einer Gehirn-Computer-Schnittstelle in einer virtuellen Umgebung auszuführen. So konnte gezeigt werden, wie sich das Gehirn anpasst, wenn es motorische Prothesen steuert. Die Erkenntnisse helfen nicht nur, die Entwicklung von Gehirn-Computer-Schnittstellen voranzutreiben, sondern verbessern auch unser Verständnis der grundlegenden neuronalen Prozesse, die dem motorischen Lernen zugrunde liegen (PLOS Biology).

Der weltweit anerkannte Experte für maschinelles Lernen und neuronale Netze, BIFOLD Co-Direktor und Professor an der TU Berlin, Prof. Dr. Klaus‑Robert Müller, wurde von der IEEE Computational Intelligence Society (CIS) mit dem „Neural Network Pioneer Award 2026“ ausgezeichnet. Der Preis würdigt seine „Beiträge zu der Theorie und Praxis des kern-basierten Lernens“. Unter kern-basiertem Lernen versteht man ein zentrales Verfahren des maschinellen Lernens, das Muster in Daten mit Hilfe spezieller mathematischer Funktionen erkennt.

Ein Team des Universitätsklinikums der Technischen Universität München hat einem vom Hals abwärts gelähmten Mann eine Hirn-Computer-Schnittstelle eingesetzt. Der fünfstündige Eingriff war der erste seiner Art in Europa. Das Gerät ermöglicht Forschung, die Betroffenen in Zukunft mehr Teilhabe, Unabhängigkeit und Lebensqualität eröffnen könnte. Konkret will das Team den 25-Jährigen in die Lage versetzen, sein Smartphone und einen Roboterarm allein mit seinen Gedanken zu steuern.

Biologische Gehirne sind extrem energieeffizient. Kann sich die künstliche Intelligenz hier ein paar Tricks abschauen? Neue Erkenntnisse zu energiesparender Informationsverarbeitung beschreiben Forschende des FIAS zusammen mit Kolleg:innen aus Frankreich in der Zeitschrift Nature Communications.

Studie der Technischen Universität Chemnitz untersucht Gespräche zwischen Menschen und Robotern – und erklärt die Hintergründe in einem Podcast.

Sehen ist mehr als Licht auf der Netzhaut – es ist ein fein abgestimmtes Zusammenspiel neuronaler Netzwerke. Eine Studie von Forschenden des Frankfurt Institute for Advanced Studies (FIAS) und internationaler Partner:innen zeigt, wie das Gehirn nach dem Augenöffnen lernt, visuelle Reize zuverlässig zu verarbeiten. Durch Erfahrung werden Eingangssignale präziser und stimmen sich zunehmend mit vernetzten Schaltkreisen ab – ein Prozess, der eindeutige Seheindrücke erst ermöglicht. Diese Kenntnisse können Künstliche Intelligenz (KI) und Therapien verbessern.

Dr. Oliver Barnstedt und Dr. Anggi Hapsari erhalten jeweils einen ERC Starting Grant.