Apple arbeitet weiter daran, seine Geräte zu Gesundheitswerkzeugen auszubauen. Eine neue Studie des Unternehmens zeigt, wie ein KI-Modell die Struktur elektrischer Aktivität im Gehirn aus unbeschrifteten EEG-Daten lernen kann. Das ist interessant, weil Apple parallel an Hardware arbeitet, die solche Signale direkt im Ohr messen könnte. Zusammen entsteht ein Bild davon, wie AirPods eines Tages nicht nur Musik abspielen, sondern auch Schlafphasen erkennen, Anomalien im Gehirn erfassen oder neurologische Aktivitäten auswerten könnten.
Die aktuelle Forschung dreht sich um die Frage, ob sich KI-Modelle selbst beibringen können, zeitliche Zusammenhänge in EEG-Signalen zu erkennen. Das wäre ein Vorteil, weil aktuelle Modelle stark auf menschlich kommentierte Daten angewiesen sind. Diese Kommentare sind teuer und zeitaufwendig, aber notwendig für Anwendungen wie Schlafphasenbestimmung oder Anfallserkennung. Apples Ansatz untersucht, ob sich diese Abhängigkeit reduzieren lässt. Parallel dazu gibt es ein Patent aus dem Jahr 2023, das beschreibt, wie AirPods mit mehreren Biosensoren ausgestattet werden könnten. Beide Entwicklungen hängen offiziell nicht zusammen. Sie zeigen jedoch, dass Apple an zwei Fronten gleichzeitig forscht, die sich sinnvoll ergänzen könnten.
PARS als neuer Ansatz für EEG-Signale
Die Studie trägt den Titel „Learning the relative composition of EEG signals using pairwise relative shift pretraining“ und stellt PARS vor, was für PAirwise Relative Shift steht. Der Ansatz gehört zum selbstüberwachten Lernen. Das Modell soll nicht fehlende Signale rekonstruieren, sondern vorhersagen, wie weit zwei zufällig ausgewählte EEG-Segmente zeitlich voneinander entfernt sind. Damit lernt die KI längere Muster in neuronalen Signalen und nicht nur lokale Strukturen.
In der Studie wird erklärt, dass aktuelle EEG-SSL-Methoden meist auf maskierte Rekonstruktion setzen. Maskierte Autoencoder füllen Lücken im Signal und konzentrieren sich auf kurze Zeitbereiche. Die Positionsvorhersage wurde bisher kaum genutzt, obwohl sie für langfristige Abhängigkeiten besser geeignet ist. PARS ändert das, indem der Encoder gezwungen wird, die relative zeitliche Zusammensetzung der Signale zu verstehen.
Die Forscher testen PARS über mehrere EEG-Benchmarks hinweg. Das vortrainierte Modell übertrifft bestehende Methoden bei drei von vier Aufgaben oder ist ihnen ebenbürtig. Dazu zählen Schlafphasen, die Erkennung abnormaler EEG-Muster, die Anfallserkennung und Motor Imagery Aufgaben. Das Ergebnis zeigt, dass PARS eine neue Form des selbstüberwachten EEG-Lernens sein kann, die weniger Labels benötigt und trotzdem starke Leistung liefert.
Die Rolle von Ohr-EEG in der Studie
Für das Training wurde unter anderem der Datensatz EESM17 genutzt, also Ear-EEG Sleep Monitoring 2017. Dieser Datensatz enthält Nachtaufzeichnungen von neun Probanden mit einem tragbaren 12-Kanal-Ohr-EEG-System und einem 6-Kanal-Kopfhaut-EEG-System. Ohr-EEG nutzt andere Elektrodenplatzierungen als klassische Kopfhautsysteme. Trotzdem lassen sich viele klinisch relevante Signale erfassen, darunter Schlafphasen und bestimmte Anfallsmuster.
Das macht Ohr-EEG für Wearables interessant. Wenn sich Gehirnsignale am Ohr zuverlässig messen lassen, bieten Geräte wie AirPods eine ideale Grundlage für diskrete biometrische Sensoren. Die Studie selbst erwähnt AirPods zwar nicht. Sie zeigt aber, dass Ohr-basierte Daten qualitativ gut genug sind, um ein selbstüberwachtes Modell wie PARS zu trainieren.
Das Patent von 2023 und die Hardware-Vision von Apple
Apple hat 2023 ein Patent eingereicht, das ein tragbares elektronisches Gerät zur Messung von Biosignalen beschreibt. Dort wird explizit erwähnt, dass Gehirnaktivität auch im oder um das Außenohr gemessen werden kann. Das Patent nennt Vorteile wie bessere Tragbarkeit und geringere Sichtbarkeit der Elektroden gegenüber Kopfhaut-EEG. Es nennt aber auch die Probleme. Dazu gehört die notwendige individuelle Anpassung an das Ohr, damit Elektroden sicher Kontakt halten. Das ist schwierig, weil Ohrformen je nach Person stark variieren und sich sogar über die Zeit verändern.
Das Patent beschreibt eine Lösung. Statt weniger präzise platzierte Elektroden zu verwenden, stattet Apple das Gerät mit mehr Elektroden aus, als nötig wären. Ein KI-Modell bewertet diese anhand von Impedanz, Geräuschpegel, Kontaktqualität und Abstand zwischen aktiven und Referenzelektroden. Danach vergibt es Gewichte und baut aus allen Signalen eine einzige optimierte Wellenform. Zusätzlich beschreibt das Patent Tipp- oder Druckgesten am Ohrhörer, um Messungen zu starten oder zu stoppen, sowie verschiedene Designvarianten für die Platzierung der Sensoren.
Apple erwähnt, dass die gewonnenen Biosignale für Anwendungsfälle wie Schlafüberwachung oder das Erkennen von Anfällen genutzt werden könnten. Diese Beispiele entsprechen fast exakt den Aufgaben, die auch in der PARS-Studie untersucht wurden.
Verbindung zwischen Forschung und möglicher Zukunft der AirPods
Die Studie und das Patent stehen offiziell nicht in direktem Zusammenhang. Trotzdem ergibt sich ein klarer Trend. Apple erforscht Methoden, um EEG-Daten effizient zu interpretieren, und gleichzeitig Hardware, die solche Signale am Ohr aufnehmen kann. Dazu kommt der aktuelle Stand der AirPods. Die AirPods Pro 3 verfügen bereits über einen PPG-Sensor für die Herzfrequenzmessung. Apple erweitert die biometrischen Fähigkeiten der Ohrhörer also Schritt für Schritt.
Es ist daher nicht weit hergeholt, dass zukünftige AirPods EEG-Sensoren enthalten könnten. Das würde sie zu Wearables mit deutlich erweitertem Funktionsspektrum machen. Neben Musik und Kommunikation könnten sie neurologische Informationen in Echtzeit liefern oder wichtige Gesundheitsfunktionen unterstützen.
Warum AirPods mehr werden könnten als Audio-Geräte
Die Studie zeigt, dass ein KI-Modell anhand roher, nicht kommentierter EEG-Daten lernen kann, wie Segmente zeitlich zueinander stehen. Das erhöht die Effizienz und macht die Analyse von Gehirndaten zugänglicher. Gleichzeitig zeigt das Patent von 2023, dass Apple an passenden Ohr-Sensoren arbeitet, die EEG-Signale erfassen könnten. Ob das am Ende in einem Produkt wie AirPods landet, ist offen. Es ist aber erkennbar, dass Apple KI, Sensorik und Wearables immer enger verzahnt. Damit könnten AirPods langfristig zu Geräten werden, die nicht nur akustische Inhalte liefern, sondern auch tiefere Einblicke in die eigene Gesundheit ermöglichen. (Bild: Shutterstock / Ivan_Shenets)
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