Gehirn-Computer-Schnittstellen: Die nächste Grenze der Mensch-Maschine-Interaktion

Bis 2030 wird der globale Markt für Gehirn-Computer-Schnittstellen voraussichtlich über 6 Milliarden US-Dollar erreichen, angetrieben durch Fortschritte in der Neurowissenschaft und der künstlichen Intelligenz.

Gehirn-Computer-Schnittstellen: Die nächste Grenze der Mensch-Maschine-Interaktion

Die Vorstellung, Gedanken direkt in Befehle für Computer umzuwandeln, war einst Stoff für Science-Fiction. Heute rückt diese Vision dank der rasanten Entwicklung von Gehirn-Computer-Schnittstellen (BCIs) immer näher an die Realität heran. BCIs stellen die ultimative Schnittstelle zwischen unserem biologischen Gehirn und der digitalen Welt dar, eine Verbindung, die das Potenzial hat, die Art und Weise, wie wir leben, arbeiten und kommunizieren, grundlegend zu verändern. Diese Technologie verspricht, Barrieren zu überwinden, die Gesundheit zu verbessern und uns neue Wege der Interaktion mit unserer Umwelt zu eröffnen.

Die Forschung in diesem Bereich hat in den letzten Jahrzehnten enorme Fortschritte gemacht. Was einst mit rudimentären Geräten zur Messung elektrischer Hirnaktivität begann, entwickelt sich nun zu hochentwickelten Systemen, die komplexe neuronale Signale dekodieren und in präzise Steuerungssignale umwandeln können. Diese Entwicklung eröffnet faszinierende Möglichkeiten, von der Wiederherstellung verlorener Funktionen bei Menschen mit Behinderungen bis hin zur Erweiterung menschlicher kognitiver Fähigkeiten.

Was sind Gehirn-Computer-Schnittstellen (BCIs)?

Gehirn-Computer-Schnittstellen, oft als BCIs (Brain-Computer Interfaces) oder BCI-Systeme (Brain-Machine Interfaces) bezeichnet, sind Kommunikationssysteme, die einen direkten Kommunikationsweg zwischen dem Gehirn und einem externen Gerät schaffen. Im Wesentlichen ermöglichen BCIs dem Gehirn, mit einem Computer oder einem anderen Gerät zu interagieren, ohne auf die üblichen peripheren Nerven und Muskeln zurückzugreifen. Dies geschieht, indem neuronale Aktivität erfasst, analysiert und in Befehle umgewandelt wird, die von einem externen Gerät ausgeführt werden können.

Das Kernprinzip eines BCI-Systems besteht darin, Hirnsignale zu messen, diese Signale zu verarbeiten und zu interpretieren, und anschließend eine entsprechende Aktion auf einem externen Gerät auszulösen. Dieser Prozess kann in mehrere Schlüsselkomponenten unterteilt werden: Signalaufnahme, Signalverarbeitung und -analyse sowie Befehlsausführung und Rückmeldung. Die Art und Weise, wie diese Schritte implementiert werden, variiert stark je nach Art des verwendeten BCI.

Die Funktionsweise im Detail

Die Aufnahme von Hirnsignalen erfolgt typischerweise über Elektroenzephalographie (EEG), Magnetenzephalographie (MEG), Evozierte Potentiale (EPs) oder invasive Methoden wie Elektrokortikographie (ECoG) und Einzelzellableitungen. Jede dieser Methoden hat ihre eigenen Vor- und Nachteile hinsichtlich räumlicher und zeitlicher Auflösung sowie ihrer Invasivität. Die verarbeiteten Signale werden dann mithilfe von Algorithmen analysiert, oft unter Einsatz von maschinellem Lernen, um Muster zu erkennen, die spezifischen Gedanken oder Absichten entsprechen.

Beispielsweise kann ein BCI darauf trainiert werden, die Aktivität in bestimmten Hirnregionen zu erkennen, wenn eine Person sich vorstellt, eine linke oder rechte Hand zu bewegen. Diese Aktivitätsmuster werden dann in entsprechende Befehle für einen Cursor auf einem Bildschirm oder einen Roboterarm übersetzt. Die Geschwindigkeit und Genauigkeit dieses Prozesses sind entscheidend für die Praktikabilität des BCI-Systems im realen Einsatz.

Historische Entwicklung und Meilensteine

Die Wurzeln der BCI-Forschung reichen bis in die Mitte des 20. Jahrhunderts zurück, als Hans Berger die Elektroenzephalographie (EEG) entwickelte und damit die Möglichkeit schuf, elektrische Aktivität im Gehirn zu messen. Frühe Forschungen konzentrierten sich auf das Verständnis der Gehirnwellenmuster und ihre Korrelation mit bestimmten Zuständen wie Schlaf oder Wachheit. Ein entscheidender Schritt war die Entdeckung von sensorisch-motorischen Rhythmen, die auf die Vorstellung von Bewegungen hinweisen.

In den 1970er und 1980er Jahren begannen Forscher wie Jacques Vidal, die Möglichkeiten von EEG-basierten BCIs für die direkte Steuerung von Geräten zu untersuchen. Die ersten funktionsfähigen BCIs zur Steuerung von Computern und Prothesen entstanden in den 1990er Jahren, oft unter Verwendung invasiverer Methoden für eine höhere Signalgenauigkeit. Meilensteine wie die Entwicklung von BCI-Systemen für Querschnittsgelähmte, die es ihnen ermöglichten, Computer zu bedienen oder mit ihrer Umwelt zu interagieren, markieren wichtige Fortschritte.

Arten von BCIs: Invasiv vs. Nicht-invasiv

Die Welt der Gehirn-Computer-Schnittstellen lässt sich grob in zwei Hauptkategorien einteilen: invasive und nicht-invasive BCIs. Diese Unterscheidung basiert auf der Art und Weise, wie die neuronalen Signale vom Gehirn erfasst werden. Jede Methode hat ihre eigenen Stärken und Schwächen, die ihre Anwendbarkeit in verschiedenen Szenarien bestimmen.

Invasive BCIs

Invasive BCIs erfordern chirurgische Eingriffe, um Elektroden direkt auf der Oberfläche des Gehirns (Elektrokortikographie, ECoG) oder in das Gehirngewebe (Einzelzellableitungen) zu implantieren. Diese Methode liefert die höchste Signalqualität und Auflösung, da die Elektroden sehr nah an den Neuronen platziert sind, deren Aktivität gemessen werden soll. Dies ermöglicht eine präzisere Dekodierung von Hirnaktivität und damit potenziell komplexere Steuerungsfähigkeiten.

Die Vorteile invasiver BCIs liegen in ihrer überlegenen Signal-Rausch-Verhältnis und der Fähigkeit, Signale von einzelnen Neuronen oder kleinen Neuronenpopulationen zu erfassen. Dies ist entscheidend für Anwendungen, die eine sehr feine Steuerung erfordern, wie z. B. die Bedienung hochentwickelter Roboterarme oder die Wiederherstellung von Sprachfunktionen. Die Nachteile sind jedoch erheblich: das Risiko von Infektionen, Gewebeverlust und langfristige Entzündungsreaktionen sind ernsthafte Bedenken. Zudem sind diese Systeme teuer und erfordern spezialisierte medizinische Infrastruktur.

Nicht-invasive BCIs

Nicht-invasive BCIs erfassen Hirnsignale von außerhalb des Schädels, typischerweise mittels Elektroenzephalographie (EEG). EEG-Systeme verwenden Elektroden, die auf der Kopfhaut platziert werden, um die elektrische Aktivität des Gehirns zu messen. Diese Methode ist sicher, kostengünstig und einfach anzuwenden, hat aber auch Nachteile. Die Signale sind schwächer und stärker verrauscht, da sie durch Schädelknochen und Gewebe gedämpft und gestreut werden.

Trotz der geringeren Signalqualität haben nicht-invasive BCIs in den letzten Jahren erhebliche Fortschritte gemacht, insbesondere durch den Einsatz fortschrittlicher Signalverarbeitungs- und maschinellen Lernalgorithmen. Sie eignen sich gut für Anwendungen, bei denen eine grobe Steuerung ausreicht, wie z. B. das einfache Auswählen von Optionen, das Spielen von Computerspielen oder die Überwachung des geistigen Zustands. Ihre Zugänglichkeit und Sicherheit machen sie zu einer attraktiven Option für den Massenmarkt.

Hybride und semi-invasive Ansätze

Neben den rein invasiven und nicht-invasiven Methoden gibt es auch hybride und semi-invasive Ansätze. Hybride BCIs kombinieren Signale aus dem Gehirn mit anderen physiologischen Signalen, wie z. B. Augenbewegungen oder Muskelaktivität, um die Leistung zu verbessern. Semi-invasive Methoden, wie z. B. die transkranielle Magnetstimulation (TMS) in Kombination mit EEG, können ebenfalls zur Steuerung oder Modulation der Hirnaktivität eingesetzt werden, ohne dass ein chirurgischer Eingriff erforderlich ist.

Diese Ansätze versuchen, die Vorteile der verschiedenen Methoden zu vereinen. Beispielsweise kann die Kombination von EEG mit Muskelaktivität (EMG) die Genauigkeit der Steuerung verbessern, indem sie beispielsweise dem Benutzer ermöglicht, eine bestimmte Bewegung zu initiieren und das BCI die Feinabstimmung übernimmt. Solche kombinierten Systeme sind oft robuster und vielseitiger.

Technologische Fortschritte und aktuelle Forschung

Die rapide Entwicklung im Bereich der künstlichen Intelligenz (KI), insbesondere des maschinellen Lernens und der Deep Learning-Algorithmen, hat die Leistungsfähigkeit von BCIs revolutioniert. Diese Algorithmen sind in der Lage, komplexe Muster in den oft chaotischen Hirnsignalen zu erkennen und zu interpretieren, was zu einer erheblichen Verbesserung der Genauigkeit und Geschwindigkeit von BCI-Systemen geführt hat.

Künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen

KI-gestützte BCIs können sich an die individuellen Hirnaktivitätsmuster eines Benutzers anpassen und mit der Zeit immer besser darin werden, dessen Absichten zu verstehen. Deep Learning-Modelle, wie z. B. Convolutional Neural Networks (CNNs) und Recurrent Neural Networks (RNNs), werden eingesetzt, um Hirnsignale zu dekodieren und in Steuerbefehle umzuwandeln. Dies ermöglicht es BCIs, komplexe Aufgaben auszuführen, die zuvor als unmöglich galten.

Ein Beispiel hierfür ist die Dekodierung von Sprachsignalen aus der Hirnaktivität, die es gelähmten Menschen ermöglichen könnte, wieder zu sprechen. Forscher arbeiten daran, die neuronalen Muster zu entschlüsseln, die mit dem Sprechen verbunden sind, und diese in synthetische Sprache zu übersetzen. Dies ist ein äußerst komplexes Feld, da die neuronalen Korrelate des Sprechens vielfältig und kontextabhängig sind.

Neue Sensortechnologien

Fortschritte in der Materialwissenschaft und Nanotechnologie führen zur Entwicklung immer kleinerer, flexiblerer und leistungsfähigerer Sensoren für BCIs. Dies reicht von ultradünnen, flexiblen Elektroden, die sich besser an das Gehirngewebe anpassen, bis hin zu drahtlosen Sensoren, die eine größere Bewegungsfreiheit für den Benutzer ermöglichen. Ziel ist es, die Interferenz mit alltäglichen Aktivitäten zu minimieren und den Tragekomfort zu maximieren.

Diese neuen Sensoren versprechen auch, die Sicherheit und Langlebigkeit von implantierbaren BCIs zu verbessern. Durch die Verwendung biokompatibler Materialien und die Entwicklung von Systemen, die weniger anfällig für Entzündungen sind, können die Risiken chirurgischer Eingriffe reduziert und die Lebensdauer der Implantate verlängert werden. Die drahtlose Energieübertragung und Datenübertragung sind weitere wichtige Entwicklungsbereiche.

Neurofeedback und Gehirnstimulation

Neben der Steuerung von Geräten werden BCIs auch für Neurofeedback und Gehirnstimulation eingesetzt. Neurofeedback-Systeme geben Benutzern eine Rückmeldung über ihre Hirnaktivität, sodass sie lernen können, diese Aktivität gezielt zu modulieren. Dies wird zur Behandlung von Erkrankungen wie ADHS, Depressionen oder zur Verbesserung der kognitiven Leistung eingesetzt. Gehirnstimulationsmethoden wie die transkranielle Gleichstromstimulation (tDCS) oder die tiefe Hirnstimulation (DBS) können ebenfalls mit BCIs kombiniert werden, um die neuronale Funktion zu beeinflussen.

Die Kombination von BCI und Neurofeedback ermöglicht es Patienten, aktiv an ihrer Genesung mitzuwirken. Indem sie beispielsweise sehen, wie ihre Gehirnaktivität sich verändert, wenn sie sich auf eine bestimmte Aufgabe konzentrieren, können sie lernen, diese Konzentration gezielt zu erhöhen. Dies ist besonders wertvoll in der Rehabilitation nach Schlaganfällen oder bei neurologischen Erkrankungen.

Anwendungsbereiche: Von Medizin bis Alltag

Das transformative Potenzial von Gehirn-Computer-Schnittstellen erstreckt sich über eine Vielzahl von Sektoren, wobei die medizinische Rehabilitation und die Wiederherstellung verlorener Funktionen derzeit die prominentesten Anwendungsbereiche darstellen. Die Fähigkeit, direkt mit der digitalen Welt zu interagieren, eröffnet jedoch auch neue Horizonte in Bereichen wie Unterhaltung, Bildung und sogar alltägliche Produktivität.

Medizinische Rehabilitation und Wiederherstellung

BCIs bieten Hoffnung für Menschen mit schweren motorischen Behinderungen, wie z. B. Querschnittslähmung, Amyotrophe Lateralsklerose (ALS) oder Schlaganfallpatienten. Durch die Ermöglichung der Steuerung von Rollstühlen, Kommunikationsgeräten oder sogar Roboterarmen können BCIs die Lebensqualität dieser Personen erheblich verbessern und ihnen ein höheres Maß an Unabhängigkeit zurückgeben. Systeme, die es gelähmten Patienten ermöglichen, mit den Augen eine Tastatur zu bedienen, sind bereits im Einsatz, aber die Vision geht weiter.

Besonders vielversprechend ist die Anwendung zur Wiederherstellung von Mobilität. Forscher arbeiten an BCIs, die es Lähmungsopfern ermöglichen, künstliche Beine oder Exoskelette zu steuern und so wieder gehen zu können. Dies könnte eine revolutionäre Therapie für Menschen darstellen, die derzeit auf Rollstühle angewiesen sind. Die Möglichkeit, Gedanken direkt in Bewegung umzusetzen, ist eine der tiefgreifendsten Anwendungen.

Verbesserte Kommunikation und Interaktion

Für Menschen, die nicht sprechen können, bieten BCIs die Möglichkeit, eine Stimme zu erlangen. Durch die Dekodierung von Gedankenmustern, die mit der Sprachabsicht verbunden sind, können BCIs synthetische Sprache generieren oder Text auf einem Bildschirm anzeigen. Dies ist ein lebensverändernder Fortschritt für Menschen mit Erkrankungen wie ALS oder Locked-in-Syndrom, bei denen die Fähigkeit zur verbalen Kommunikation verloren geht.

Diese Technologie könnte auch die Art und Weise verändern, wie wir im Alltag kommunizieren. Stellen Sie sich vor, Sie könnten E-Mails tippen oder Anrufe tätigen, indem Sie einfach darüber nachdenken. Zwar sind wir noch nicht ganz so weit, aber die Richtung ist klar: BCIs versprechen, die Kommunikationsbarrieren zu senken und die Interaktion mit Technologie nahtloser zu gestalten.

Erweiterung menschlicher Fähigkeiten und Unterhaltung

Über die medizinischen Anwendungen hinaus erforschen Forscher das Potenzial von BCIs zur Erweiterung menschlicher kognitiver Fähigkeiten. Dies könnte die Verbesserung der Konzentration, des Gedächtnisses oder sogar die direkte Schnittstelle zu virtuellen oder erweiterten Realitäten beinhalten. Die Immersion in Spiele und Unterhaltung könnte ein neues Niveau erreichen, wenn Benutzer ihre Umgebung und Charaktere direkt mit ihren Gedanken steuern könnten.

Die Gaming-Industrie ist besonders an BCIs interessiert. Die Möglichkeit, Spiele mit bloßer Gedankenkraft zu spielen, würde ein völlig neues Niveau an Immersion und Kontrolle bieten. Dies könnte nicht nur für Unterhaltungszwecke interessant sein, sondern auch für die Entwicklung von Trainings- und Lernprogrammen, die auf einer persönlicheren und interaktiveren Ebene ablaufen.

Ethische und soziale Implikationen

Mit der rasanten Entwicklung von Gehirn-Computer-Schnittstellen (BCIs) treten auch tiefgreifende ethische und soziale Fragen in den Vordergrund. Die Möglichkeit, Gedanken zu lesen, zu manipulieren oder direkt in digitale Systeme einzuspeisen, wirft Bedenken hinsichtlich Datenschutz, Autonomie und sozialer Gerechtigkeit auf. Eine sorgfältige Abwägung dieser Aspekte ist unerlässlich, um sicherzustellen, dass die Technologie zum Wohle der Menschheit eingesetzt wird.

Datenschutz und Sicherheit des Gehirns

Die Privatsphäre unseres Gehirns ist vielleicht die intimste Form der Privatsphäre. BCIs, die Gehirnaktivität erfassen, können potenziell Zugang zu unseren Gedanken, Emotionen und sogar unbewussten Reaktionen geben. Die Speicherung und Verarbeitung dieser sensiblen Daten erfordert höchste Sicherheitsstandards, um Missbrauch, Hacking oder unbefugten Zugriff zu verhindern. Die Frage, wer Zugang zu diesen Daten hat und wie sie verwendet werden dürfen, ist von entscheidender Bedeutung.

Wir müssen uns fragen, ob unsere Gedanken und Absichten zu Daten werden, die verkauft, analysiert oder gegen uns verwendet werden können. Die Entwicklung robuster Verschlüsselungsmethoden und klarer rechtlicher Rahmenbedingungen ist unerlässlich, um die Integrität unserer geistigen Privatsphäre zu gewährleisten. Die Möglichkeit, dass Unternehmen oder Regierungen direkt auf unsere Gedanken zugreifen, ist eine beängstigende Vorstellung, die wir ernst nehmen müssen.

Autonomie und freier Wille

BCIs, die die Hirnfunktion beeinflussen oder manipulieren können, werfen Fragen hinsichtlich der Autonomie und des freien Willens auf. Wenn ein BCI externe Befehle direkt in unser Gehirn einspeist oder unsere Entscheidungsfindung subtil beeinflusst, wo liegt dann die Grenze zwischen Eigeninitiative und externer Beeinflussung? Dies ist besonders relevant, wenn solche Technologien für Zwecke wie Marketing oder politische Beeinflussung eingesetzt werden könnten.

Die Definition von Zustimmung wird komplex, wenn ein BCI die Fähigkeit hat, die eigene Zustimmung zu beeinflussen. Wir müssen sicherstellen, dass die Entscheidungen, die wir treffen, wirklich unsere eigenen sind und nicht durch externe, technologische Einflüsse verzerrt werden. Die Bewahrung der menschlichen Autonomie sollte im Zentrum jeder BCI-Entwicklung stehen.

Soziale Gerechtigkeit und Zugang

Wie bei vielen neuen Technologien besteht die Gefahr, dass BCIs bestehende soziale Ungleichheiten verschärfen. Wenn hochentwickelte BCIs nur für eine wohlhabende Elite zugänglich sind, könnten sie eine neue Form der technologischen Kluft schaffen, die zu einer "gedankengesteuerten" Gesellschaft führt, in der die einen überlegene Fähigkeiten besitzen als die anderen. Der Zugang zu lebensverbessernden BCI-Technologien sollte fair und gerecht gestaltet sein.

Es ist wichtig, dass Regierungen und Organisationen daran arbeiten, den Zugang zu BCI-Technologien für alle zu gewährleisten, die davon profitieren könnten, insbesondere für Menschen mit Behinderungen. Dies erfordert Investitionen in Forschung und Entwicklung sowie die Schaffung von Rahmenbedingungen, die eine breite Verfügbarkeit und Erschwinglichkeit fördern. Ohne solche Maßnahmen könnten BCIs zu einem weiteren Privileg der Wohlhabenden werden.

Die Debatte über die ethischen Implikationen von BCIs ist noch jung, aber von entscheidender Bedeutung. Internationale Gremien und Gesetzgeber beginnen, sich mit diesen Fragen auseinanderzusetzen, um sicherzustellen, dass die Entwicklung von BCIs im Einklang mit menschlichen Werten und Rechten verläuft. Es bedarf einer offenen und inklusiven Diskussion, um die bestmöglichen Richtlinien zu entwickeln.

Die Zukunft der BCIs: Was erwartet uns?

Die Zukunft der Gehirn-Computer-Schnittstellen (BCIs) ist von bahnbrechenden Innovationen geprägt, die das Potenzial haben, die Menschheit auf eine Weise zu verändern, die wir uns heute kaum vorstellen können. Von nahtlosen Schnittstellen zur Steuerung unserer digitalen Welt bis hin zur potenziellen Erweiterung menschlicher kognitiver Fähigkeiten – die Entwicklungsschritte sind atemberaubend.

Weiterentwickelte nicht-invasive Technologien

Während invasive BCIs weiterhin für spezialisierte medizinische Anwendungen eine wichtige Rolle spielen werden, liegt ein Großteil der zukünftigen Entwicklung im Bereich der nicht-invasiven BCIs. Forscher arbeiten intensiv daran, die Signalqualität, die Benutzerfreundlichkeit und die Funktionalität von Geräten wie EEG-Headsets zu verbessern. Fortschritte in der Materialwissenschaft, der Miniaturisierung und der KI werden es ermöglichen, BCIs zu entwickeln, die nicht nur präziser, sondern auch unauffälliger und bequemer zu tragen sind.

Die Vision ist, dass nicht-invasive BCIs so alltäglich werden wie Smartphones heute. Man könnte sich ein intelligentes Headset vorstellen, das nicht nur die Hirnaktivität misst, sondern auch als Schnittstelle zu Augmented-Reality-Displays dient, personalisierte Lernerfahrungen ermöglicht oder die mentale Fitness überwacht. Die Integration von BCIs in Wearables wird die Interaktion mit Technologie noch intuitiver machen.

Direkte neuronale Schnittstellen und Gehirn-zu-Gehirn-Kommunikation

Langfristig wird die Forschung auch auf die Entwicklung direkterer neuronaler Schnittstellen abzielen, die eine noch feinere Kontrolle und tiefere Integration ermöglichen. Dies könnte die Fähigkeit umfassen, direkt mit anderen Gehirnen zu kommunizieren, was zu einer Art "gedanklicher Telepathie" führen könnte. Solche Entwicklungen sind noch im experimentellen Stadium, aber sie eröffnen faszinierende Spekulationen über die Zukunft der menschlichen Interaktion.

Die Forschung im Bereich der Gehirn-zu-Gehirn-Kommunikation (GBCI) untersucht die Möglichkeit, Informationen direkt von einem Gehirn in ein anderes zu übertragen. Dies könnte nicht nur die Kommunikation revolutionieren, sondern auch neue Formen der Zusammenarbeit und des Lernens ermöglichen. Stellen Sie sich vor, Sie könnten Wissen oder Fähigkeiten direkt "downloaden", anstatt sie mühsam erlernen zu müssen.

BCIs als Erweiterung der menschlichen Kognition

Die ultimative Vision für BCIs könnte darin liegen, die menschliche Kognition selbst zu erweitern. Dies bedeutet nicht nur die Verbesserung bestehender Fähigkeiten wie Gedächtnis oder Aufmerksamkeit, sondern potenziell auch die Ermöglichung neuer Denkweisen oder die Verbindung mit künstlicher Intelligenz auf einer tieferen Ebene. Die Grenze zwischen Mensch und Maschine könnte zunehmend verschwimmen.

Die Integration von BCIs mit fortschrittlicher KI könnte zu einer symbiotischen Beziehung führen, in der menschliche Kreativität und intuition mit der Rechenleistung und Analysefähigkeit von Maschinen kombiniert werden. Dies könnte zu beispiellosen Durchbrüchen in Wissenschaft, Kunst und anderen Bereichen führen. Die Herausforderung wird darin bestehen, diese Integration so zu gestalten, dass die menschliche Identität und Autonomie bewahrt bleibt.

Die Reise der Gehirn-Computer-Schnittstellen hat gerade erst begonnen, und die Möglichkeiten sind schier unbegrenzt. Mit fortschreitender Forschung und Entwicklung werden BCIs zweifellos eine immer wichtigere Rolle in unserem Leben spielen und die Grenzen dessen, was menschlich möglich ist, neu definieren.