22.02.2022

Brain Changer: Per Eigen-„Inception“ zu neuen Verhaltensmustern

Ein Vorsatz hat meist eine kurze Lebensdauer. Vor allem wenn es um Themen wie Rauchen, Stress oder Abnehmen geht. Brain Changer arbeitet hierbei mit visueller Hilfe einer Computersoftware, damit Vorhaben zur gesünderen Lebensweise, nicht bloß solche bleiben.
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Brain Changer, 2 Minuten 2 Millionen, Neuro
(c) Brain Changer - Ein Neurologe entwickelte eine Software, um sich neues Verhalten leichter anzueignen.

Rauchen. Hoher Alkoholkonsum. Übergewicht, Bewegungsmangel, Stress. Alles schlechte Gewohnheiten, die man trotz jährlichem Vorsatz nur schwer loswird. Brain Changer hat eine Idee, wie Verhaltensänderungen gelingen könnten.

Gründer Marcus Täuber ist Neurobiologe, Autor und Leiter des „Instituts für mentale Erfolgsstrategien“ und bietet seinen Kunden an, rauchfrei zu werden, abzunehmen, Stress abzubauen oder das Selbstbewusstsein zu stärken. Und so soll es klappen: Nachdem man sich als interessierte Person für ein Programm entschieden hat, wählt man online aus der Brain Changer-Datenbank Bilder aus, die man mit seinem eigenen Ziel als positiv assoziiert.

Vorsätze müssen in die Tiefen des Gehirns

Innerhalb der folgenden drei Monate zeigt Brain Changer vollkommen „random“ dem User regelmäßig jene Bilder an, die mit einem motivierenden Begleittext unterlegt sind. Sie erscheinen ganz einfach als kurze Einblendung während der Arbeit am PC oder beim alltäglichen Surfen. Und sollen als eine Art motivierende „Inception“ dienen.

So sollen die „guten Vorsätze“ in die Tiefen des Gehirns eindringen und sich dort festsetzen. Durch die positiven Bilder und Sätze wird laut Gründer das Limbische System angeregt, womit man gewünschte Gewohnheiten verinnerlichen soll.

Dabei stützt sich der Neurobiologe auf Erkenntnisse der Hirnforschung und Motivationspsychologie sowie auf Werke von u.a. Milne, Orbell, und Sheeran aus 2002, Brunstein (2006), Murayama (2018) und Storch und Ruth, die das „Zürcher Ressourcen Modell“ – von Maja Storch und Frank Krause in den 1990er-Jahren für die Universität Zürich entwickelt – in Theorie und Praxis vor einem Jahr durchleuchtet haben.

Brain Changer fürs „neue Denken“

Vorrangig und kurz erklärt geht es um die Behauptung, dass richtig erstellte Vorsätze die Wahrscheinlichkeit, ein neues Verhalten zu beginnen, von 39 auf 91 Prozent erhöhen können. Jedoch sei in den ersten zwei bis drei Monaten das Verhalten noch nicht ausreichend automatisiert. Rückfälle daher nicht unüblich.

Die personalisierte Software – zunächst nur für Windows-PC – zeigt jene Bilder und Affirmationen, die zu zufälligen Zeiten, von zufälliger Dauer (0,5 bis fünf Sekunden), in zufälliger Kombination (Bild-Affirmation) mit Übergangseffekten eingeblendet werden.

Dabei sollen jene Motivationskicks mit Überraschungsfaktor das Gehirn (Nucleus accumbens) in eine angenehme Spannung versetzen. Die hohe Zahl an Wiederholungen über drei Monate würden zudem dazu führen, dass sich neues Denken und Handeln im Hirn (Basalganglien) einschleife.

Bilder und bildhafte Sätze sollen somit als Vermittler zwischen Verstand und Bauchgefühl dienen und eine starke Wirkung auf das eigene Handeln ausüben. „Der Brainchanger stimuliert über Bilder und bildhafte Sätze positive Affekte, die helfen, an der Umsetzung der Veränderung dranzubleiben. So wird das neue Verhalten verankert“, schreibt das Unternehmen auf seiner Homepage.


Wer mehr über Neurologie erfahren möchte, hat heute Abend bei „2 Minuten 2 Millionen“ Gelegenheit dazu. Weiters dabei: Green-Bag, Linear X Blades und Tutorium.

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KI-Agenten sollen in Unternehmen und Organisationen zunehmend komplexe Aufgaben übernehmen – etwa die Analyse von Hunderttausenden Seiten interner Berichte, Dokumente und Richtlinien. Bisherige Retrieval-Systeme stoßen dabei jedoch an technische und ökonomische Grenzen, meint man beim Wiener Startup AI Baseline. Ein KI-Agent beginne bei aktuellen Ansätzen nämlich für jede neue Frage eine eigenständige Suche, wodurch dieselben Dokumente immer wieder neu verarbeitet werden müssten. Das führe zu einem hohen Verbrauch an kostenpflichtigen Modell-Tokens, Rechenleistung und Zeit. Bei anspruchsvollen Fragen könne die Beantwortung bis zu 40 Minuten dauern, während die zugrunde liegenden Textfragmente oft nicht mehr bis zur Originalquelle zurückverfolgt werden können.

„Knowledge Space“ für mehr Effizienz und Transparenz

Um dieses Zusammenspiel aus Effizienz- und Transparenzproblemen zu lösen, hat das von CEO Xenia Galkina und CTO Alexander Czech gegründete Unternehmen eine neue Retrieval-Architektur entwickelt. Das System bildet Informationen in einer logisch verknüpften Ebene ab, wodurch die Herkunft der Daten über die Struktur des sogenannten „Knowledge Space“ erhalten bleibt. Da die aufwendige Strukturierung einmalig bei der Datenaufnahme erfolgt, soll der anschließende Rechercheprozess auch bei großen Datenmengen wirtschaftlich und nachvollziehbar bleiben. Das Versprechen des Startups: Organisationen müssen bei KI-Anfragen nicht mehr zwischen Geschwindigkeit, Kosten und Qualität wählen.

Überzeugende Benchmark-Vergleiche

Eigenen Benchmark-Tests zufolge soll der „Research Mode“ von AI Baseline im Vergleich zu herkömmlichem agentischen RAG eine um 44 Prozent höhere Antwortqualität liefern, bis zu 22-mal schneller arbeiten und 72 Prozent weniger Input-Tokens verbrauchen. Bei maximaler Performance erreicht das System laut Unternehmensangaben mehr als die doppelte Antwortqualität bei nahezu neunfacher Geschwindigkeit und rund 15 Prozent geringeren Kosten.

20.000 GPU-Stunden auf Supercomputer Leonardo im AI:AT Hub

Das im Dezember 2025 gegründete bzw. im Hub aufgenommene Startup wird von NVIDIA Inception sowie AWS unterstützt und ist Mitglied im AI:AT Coworking Hub der AI Factory Austria. Für die Entwicklung der ersten Produktversion nutzte das bootstrappende Team unter anderem 20.000 GPU-Stunden auf dem europäischen Supercomputer Leonardo, die über die AI Factory Austria und EuroHPC bereitgestellt wurden. „Die Arbeit im AI:AT Hub war für uns ein echter Booster“, heißt es von CEO Xenia Galkina. Der Zugang zu Hochleistungsinfrastruktur habe es erst möglich gemacht, die Technologie in dieser Größenordnung umzusetzen. CTO Alexander Czech verweist zudem auf den Wert des Netzwerks: „Ebenso wertvoll ist die Community: Der Austausch mit anderen Gründern […] und der Zugang zu Experten […] haben uns geholfen, über die Technologie selbst hinauszudenken“.

Die Lösung richtet sich laut AI Baseline vor allem an technische Teams in regulierten und datenintensiven Branchen wie Life Sciences, Healthcare, Recht, Finanzforschung und dem öffentlichen Sektor. Während der aktuellen Beta-Phase kann die Architektur über eine API oder als Claude Skill getestet werden. Zudem sucht das Unternehmen derzeit Design-Partner für seine Ingestion Engine.

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