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    行业

    科技部发布科技创新2030—“脑科学与类脑研究

    ”重大项目2021年度申报指南

    2021年9月份,科技部发布科技创新 2030—“脑科学与类脑研究”重大项目2021年度项目申报指南,资助金额超31亿。为我国脑科学与类脑研究的发展提供了有力的支持和引导作用,给整个行业带来巨大的信心。

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    (全文下载)超31亿! 科技部发布科技创新2030—“脑科学与类脑研究”重大项目2021年度申报指南

    脑机接口标准化白皮书

    2021年7月份,由中国电子标准院正式发布了由电子标准院与全国各大顶尖科研院所、高校共同编制的《脑机接口标准化白皮书(2021版)》。该白皮书介绍了脑机接口技术的基本概念、技术实现原理、技术系统组成、全球脑机接口相关产业情况、梳理了国际相关标准化组织及相关工作和进展。该白皮书还详细阐述了我国自2013年以来在脑机接口领域的标准化工作并介绍了未来该领域的工作挑战和工作建议。根据标准化工作基础,白皮书尝试分析标准化需求,建立了基于标准需求的典型标准框架,包括信号采集层、数据层、解析层、应用层和反馈层等;从技术和伦理两方面分析目前在脑机接口领域开展标准化工作面临的问题与挑战,并从关键技术和标准研究、产学研用协同、推动应用落地和国际标准化引领等方面提出对策建议。

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    全文下载!脑机产业迎来“新标准”,CESI发布《脑机接口标准化白皮书》

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    脑机接口最新突破

    猴子用意念玩游戏!

    2021年4月份,马斯克的Neuralink公司演示了他们如何使用自主研发的传感器硬件和大脑植入来记录一只9岁的猕猴(名为Pager)在屏幕上玩游戏Pong。给脑机接口技术未来的应用带来巨大的想象力。

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    马斯克脑机接口最新突破:猴子用意念玩游戏!

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    学术

    Nature封面

    意念手写字速度破纪录!

    2021年5月份,由斯坦福大学、霍华德·休斯医学研究所(HHMI)、布朗大学等机构的科研人员联合研究,该研究首次从脑电信号中解码手写字母的动作,使瘫痪人士意念中的写字动作可以实时转换成屏幕上的文字。

    该项研究结果显示意念写字速度破纪录,写字速度能达到每分钟90个字符,原始准确率为94.1%。利用计算机通用自动校正功能,内容正确率进一步提高到99%以上。远超其他脑机接口的意念写字速度。

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    Nature封面:脑机接口重大突破!意念手写字速度破纪录!

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    美国“脑计划”取得重大进展

    美国“脑计划”之细胞普查项目(BICCN)揭示了哺乳动物(小鼠、猴子和人类)初级运动皮层的细胞类型图谱和神经元解剖接线图。该图谱为更深入地研究哺乳动物大脑其余部分的细胞类型奠定了基础。这些发现以17篇相关论文的形式发表在《自然》杂志专辑上。

    美国国立卫生研究院(NIH)院长弗朗西斯·柯林斯表示,“由于这项开创性的合作,我们现在对大脑运动皮层中发现的脑细胞及其基本功能特性有了全面了解。该图谱将为未来研究物种内部和跨物种大脑的结构和功能提供了跳板。”

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    美国“脑计划”取得重大进展,从小鼠到猴子再到人类

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    脑电植入治疗抑郁症的新方法

    2021年10月份,加州大学旧金山分校(UCSF)的研究人员在《Nature Medicine》杂志上发表了他们的研究成果。在该项研究中,研究人员首次确定并调节了与抑郁症状唯一相关的大脑回路。

    具体来说,研究人员发现了Sarah大脑的哪一部分与负面情绪有关以及哪一部分会对缓解刺激做出反应后,研究人员将他们的发现整合到一个永久性植入物中,其作用类似于神经起搏器。Sarah大脑植入该类似于神经起搏器的植入物的一年后,她的抑郁症状成功得到了缓解。

    脑电植入:治疗抑郁症的新方法?重磅!UCSF研究人员成功治疗一例重度抑郁症患者

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    被称为下一代的脑机接口

    2021年8月份由布朗大学等多所高校及公司的联合项目的研究成果发表在《Nature Electronics》上,研究人员创造了一种脑机接口(BCI),它使用由一种被称为“神经颗粒”的微芯片组成的无线网络进行神经记录和刺激,并展示了使用近50个这种自主神经颗粒来记录啮齿动物的神经活动。

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    新型脑机接口实现无线通信

    布朗大学研究者提出面向下一代脑机接口系统

    脑机接口告别“超丑大头套” 脑皮层放入迷你传感器 比芝麻粒还小

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    神经科学家发现

    人类大脑中处理语言声音的新途径

    经过多年的研究,神经科学家发现了人类大脑中处理语言声音的新途径。2021年8月份,发表在《Cell》杂志上的研究结果表明,听觉和语言处理是并行进行的,这与长期以来认为大脑处理听觉信息然后将其转化为语言信息的理论相矛盾。

    更多详细信息:

    Cell | 改写理论,华人神经科学发现人类大脑中处理语言声音的新途径

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    华人团队首次实现

    闭环脑机接口对疼痛的调控与治疗

    2021年6月份,纽约大学医学院 Wang Jing 教授和陈哲教授作为共同通讯作者(第一作者为张巧生博士),在 Nature 子刊 Nature Biomedical Engineering 在线发表了题为:A prototype closed-loop brain–machine interface for the study and treatment of pain 的研究论文。

    该研究首次实现了对急慢性疼痛感知信息的实时解码以及光遗传刺激反馈,从而达到了对疼痛的实时闭环调控与治疗。 

    更多详细信息:

    Nature子刊:脑机接口新突破,华人团队首次实现闭环脑机接口对疼痛的调控与治疗

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    破解人类感知之谜!

    今年首个诺奖和你我都有关

    2021年诺贝尔生理学或医学奖授予美国科学家大卫·朱利叶斯(David Julius)和阿登·帕塔普蒂安(Ardem Patapoutian),以表彰他们在“发现温度和触觉感受器”方面的贡献。

    诺贝尔奖获得者的开创性发现,解释了热、冷和触觉如何在我们的神经系统中触发信号。获奖者发现的离子通道对许多生理过程和疾病至关重要。

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    破解人类感知之谜!今年首个诺奖和你我都有关

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  • 参考 马斯克脑机接口最新突破:猴子用意念玩游戏! https://venturebeat.com/2021/08/14/brain-computer-interfaces-are-making-big-progress-this-year/ 不用于商业行为,转载请联系后台 若有侵权,请后台留言,...

    NextMind's neural controller allows gameplay via a brain-computer interface.

    Image Credit: NextMind

    2021年虽然已经过去了8个月,但不可否认的是,2021年已经成为脑机接口(BCI)融资创纪录的一年,是2019年9700万美元的三倍。BCI将人类的脑电波转换成机器可以理解的指令,允许人们可以用他们的大脑来操作计算机。就在前几周,埃隆·马斯克(Elon Musk)的BCI公司Neuralink宣布获得2.05亿美元的C轮融资。几天前,另一家BCI公司Paradromics宣布获得2000万美元的种子轮融资。

    几乎在同一时间,Neuralink的竞争对手 Synchron宣布已获得 FDA 的突破性批准,可以对其旗舰产品 Stentrode 进行人类患者的临床试验。甚至在获得批准之前,Synchron 的 Stentrode 就已经在澳大利亚进行了临床试验,有四名患者接受了植入物。

    Above: Synchron’s Stentrode at work.

    然而,许多人对Neuralink 的进展以及 BCI 即将到来的说法持怀疑态度。尽管 BCI 及其应用的定义可能含糊不清,但我建议从不同的角度来解释另一个领域的突破如何使 BCI 的承诺比以前更加切实可行。

    BCI的核心是扩展我们人类的能力或补偿失去的能力,例如对瘫痪的人。

    这一领域的公司通过两种形式的BCI来实现这一目标——侵入式和非侵入式。在这两种情况下,大脑活动都被记录下来,以将神经信号转换成指令,如用机械臂移动物品、头脑打字或通过意念说话。这些强大翻译背后的引擎是机器学习,它从大脑数据中识别模式,并能够在许多人类大脑中归纳这些模式。

    1

    模式识别与迁移学习

    将大脑活动转化为行动的能力其实在几十年前就已经实现了。如今,私营企业面临的主要挑战是为大众打造商业产品,让它们能够在不同的大脑中找到共同的信号,并转化为类似的动作,比如表示“移动我的右臂”的脑电波模式。

    想要实现这一点,可能微调才能做到。在上面Neuralink的MindPong演示中,恒河猴经过了几分钟的校准,然后模型被微调到他的大脑神经活动模式。我们可以预期这个例程也会发生在其他任务上,尽管在某些情况下,引擎可能足够强大,无需任何微调就能预测正确的命令,这就是所谓的零样本学习(zero-shotlearning)。

    幸运的是,人工智能在模式识别方面的研究取得了巨大进步,特别是在视觉、音频和文本领域,产生了更强大的技术和架构,使人工智能应用程序能够泛化。

    开创性的论文《Attentionis all you need》,其提出的“Transformer”架构激发了许多其他激动人心的论文。它于 2017 年底发布,带来了跨领域和模式的多项突破,例如谷歌的 ViT、DeepMind 的多模式感知器和 Facebook 的 wav2vec 2.0。每一个都在各自的基准测试中取得了最先进的结果。

    基于Transformer模型的Encoder-Decoder模型示意图

    Transformer 架构的一个关键特征是其零样本和少样本学习能力,这使得 AI 模型可以泛化。

    2

    丰富的数据

    最先进的深度学习模型,如上述Google、DeepMind 和 Facebook的模型,需要大量的数据。作为参考,OpenAI著名的GPT-3模型(能够生成类人语言的Transformer)使用45GB的文本进行训练,包括CommonCrawl、WebText2和Wikipedia数据集。

    在线数据是推动计算机生成的自然语言应用程序最近爆炸式增长的主要催化剂之一。当然,脑电图(EEG)数据不像维基百科(Wikipedia)页面那么容易获得,但这种情况正在发生改变。

    世界各地的研究机构正在发布越来越多的BCI相关数据集,使研究人员可以在彼此的学习基础上进行研究。例如,多伦多大学的研究人员使用了天普大学医院脑电图语料库(TUEG)数据集,该数据集包含了超过10000人的临床记录。在他们的研究中,在他们的研究中,他们使用了一种受谷歌BERT 自然语言Transformer 启发的训练方法来开发一个预训练模型,该模型可以对用各种硬件记录的原始 EEG 序列以及跨各种主题和下游任务进行建模。然后他们展示了这种方法如何产生适合大量未标记 EEF 数据和下游 BCI 应用的表示。

    研究实验室收集的数据是一个很好的开始,但在现实世界的应用中可能还不够。如果BCI要加速发展,我们需要看到人们可以在日常生活中使用的商业产品出现。随着OpenBCI这样的项目使人们可以买得起硬件,以及其他商业公司现在向公众推出他们的非侵入性产品,数据可能很快就会变得更容易获取。其中的两个例子包括,去年NextMind为想要在NextMind的硬件和API上编写代码的开发人员推出了一个开发工具包,还有Kernel,它计划发布其非侵入式大脑记录头盔Flow。

    3

    硬件和边缘计算

    BCI应用程序具有实时操作的限制,比如打字或玩游戏。如果从想法到行动的延迟超过1秒,那么用户体验就会变得难以接受,因为交互将会变得迟缓且不一致(游戏邦注:想想一款延迟1秒的第一人称射击游戏)。

    将原始EEG数据发送到远程推理服务器,然后将其解码为具体的动作,并将响应返回给BCI设备,就会引入这种延迟。此外,发送敏感数据(比如你的大脑活动)会带来隐私问题。

    最近AI芯片的发展可以解决这些问题。像英伟达和谷歌这样的巨头都在打造更小、功能更强大的芯片,并在边缘进行了优化。这进而可以使BCI设备脱机运行,避免发送数据,消除与之相关的延迟问题。

    4

    最后的想法

    几千年来,人类的大脑并没有太大的进化,而我们周围的世界在过去的十年里发生了巨大的变化。人类已经达到了一个转折点,它必须增强其大脑能力,以跟上我们周围的技术创新。

    很有可能,目前将大脑活动减少为电信号的方法是错误的,如果像Kernel和NextMind这样的软件不能产生有前景的商业应用,我们可能会经历一个BCI冬天。但其潜在的好处是不可忽视的——从帮助那些已经放弃正常生活想法的瘫痪者,到改善我们的日常体验。

    BCI仍处于起步阶段,有许多挑战需要解决,还有许多障碍需要克服。然而,对于一些人来说,这应该已经足够令人兴奋,可以放下一切并开始构建。

    参考

    马斯克脑机接口最新突破:猴子用意念玩游戏!

    https://venturebeat.com/2021/08/14/brain-computer-interfaces-are-making-big-progress-this-year/

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  • 传统的脑机接口(Brain Computer Interface,BCI)有许多不足,如基于运动想象的BCI需要受试者进行大量练习;基于P300位的BCI需要多次重复闪烁;基于SSVEP的BCI上的控制命令数量受刺激频率及其他因素影响.为此,研究...
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    由中国科学院、中国工程院主办,中国科学院学部工作局、中国工程院办公厅、中国科学报社承办,腾讯集团发展研究办公室协办的中国科学院院士和中国工程院院士投票评选的2020年中国十大科技进展新闻、世界十大科技进展新闻,2021年1月20日在京揭晓。此项年度评选活动至今已举办了27次。评选结果经新闻媒体广泛报道后,在社会上产生了强烈反响,使公众进一步了解国内外科技发展的动态,对普及科学技术起到了积极作用。

    其中,脑-机接口技术助瘫痪男子重获触觉的研究入选2020年世界十大科技进展新闻。

    在2010年遭受严重脊髓损伤后,伊恩·伯克哈特在他的运动皮层植入了微型芯片,将大脑电信号转到电脑上控制手臂,使其能够再次抓住和感觉物体。来源:Battelle Memorial Institute

    4月23日,美国巴泰尔科研中心和俄亥俄州立大学韦克斯纳医学中心的研究团队在《细胞》上发文,他们成功利用脑—机接口(BCI)系统帮一位瘫痪患者恢复了手部触觉。

    这项技术能捕捉到人所无法感知的微弱神经信号,并通过发回受试者大脑的人工感觉反馈来增强这些信号,从而极大地优化受试者的运动功能。

    BCI系统在改进后成为首个同时恢复运动与触觉功能的系统,不仅能让受试者仅靠触觉就能感知到物体,还能够感知握持或捡拾物体时所需的压力。

    对于正常人来说触觉是最理所当然的能力,但那些脊髓损伤或脊髓疾病导致的瘫痪者要想恢复肢体功能,却必须经过重建触觉这一步。

    脊髓严重损伤的受试者恢复了手部触觉

    美国巴泰尔科研中心(Battelle Institute)和俄亥俄州立大学韦克斯纳医学中心(the Ohio State University Wexner Medical Center)的研究团队已经成功利用脑机接口(BCI)系统帮一位脊髓严重损伤的受试者恢复了手部触觉,并于4月份在Cell上发表了相关研究成果《Restoring the Sense of Touch Using a Sensorimotor Demultiplexing Neural Interface》。

    导读

    脊髓损伤(SCI)后,可以使用脑机接口(BCI)恢复瘫痪肌肉,以增强运动功能。触觉是运动功能的关键组成部分。在这里,研究人员证明具有临床完全脊髓损伤的人类参与者可以利用BCI利用自己的手残留的触摸信号来同时恢复运动功能和触觉活力。在初级运动皮层(M1)中,同时从正在进行的传出运动意图中多路分解残留的知觉下手部触摸信号,从而实现皮质内控制的闭环感觉反馈。使用闭环解复用BCI几乎完全恢复了检测物体触摸的能力,并显着改善了几种感觉运动功能。还可以从M1解码传入的握力强度级别,从而可以通过触摸信号调节握力。这些结果表明,可以从皮层解码知觉下的神经信号,并将其转化为意识知觉,从而显着增强功能。

    该项研究的受试者是一位名叫Ian Burkhart的男子,他2010年在潜水时遭遇事故,损伤了脊髓。Burkhart 自2014年起一直参与“神经生命”(NeuroLife)项目并与科学家们合作,该项目旨在恢复他右臂的功能。

    研究人员对颈脊髓损伤的患者进行了大量手臂和手皮肤刺激实验发现,在颈脊髓损伤后,手臂和手的皮肤刺激引起对侧初级运动皮层(M1)的强烈神经反应。

    颈脊髓损伤后,手臂和手的皮肤刺激引起对侧初级运动皮层(M1)的强烈神经反应

    巴泰尔科研中心首席研究员Patrick Ganzer表示:“这项技术能够捕捉人感知不到的触觉刺激,并把它加强至人能感知到的强度。同时,研究人员在这个过程中改进了一些功能,这是我们在首次成功恢复受试者触觉时的大发现。”  

    M1中的感觉和运动事件可以被解码,

    从而使感觉运动的多路复用BCI控制和增强感觉运动功能

    研究人员设计并研发了一种装置,通过他皮肤上的电极系统和植入他大脑皮层运动区域的微型电脑芯片来发挥功能。该装置用电线绕过了他脊髓损伤的地方,将运动信号从大脑传送到肌肉,在它的帮助下,Burkhart能够控制自己的右臂和右手完成端起咖啡杯、刷信用卡等动作,还可以玩吉他英雄游戏。 

    感知运动解复用:实时神经活动、解码和设备控制

    研究人员发现,虽然Burkhart的手基本没有知觉,但当手部皮肤受到刺激时,一个微弱的神经信号仍然会传进他的大脑,只是该信号过于微弱,无法形成感知。对这种现象Ganzer解释道,即使像Burkhart这种临床鉴定为脊髓完全损伤的人,往往也有几束神经纤维保持完整。

    研究人员通过触觉反馈装置,将触碰时微弱到难以察觉的神经信号人工地发回给Burkhart。触觉反馈常用于手机或游戏手柄的振动功能,以便让用户感觉到装置在运行。经过改良的新系统可以利用人工触觉反馈将Burkhart皮肤上的微弱/亚感知触觉信号发送回他的大脑。 

    可以从M1解码活动对象触摸以控制闭环感官反馈并增强手部感官功能

    评估触摸解码器:跨线索类型的实时解码

    改进的BCI系统给触觉功能带来的好处

    • 该系统能让类似Burkhart仅靠触觉就能感知到物体的患者自己能找到并捡拾自己看不见的物品;

    • 该系统也成为首个同时恢复运动功能与触觉功能的BCI系统,而且受试者一旦在运动过程中感知到经过增强的触觉,便能拥有更强的控制感,做起事情也更快;

    • 经过这些改进的BCI系统能够感知握持或捡拾物体时所需的压力,比如对泡沫塑料杯之类的易碎物品需要轻轻地拿,而捡起重物的时候则需要用力抓握。 

    Burkhart表示:“想想就觉得很神奇,这个设备原先只能让我单向地控制自己的手,但现在我还能从它那里感受到手上的知觉。”

    全文地址:

    https://www.cell.com/cell/fulltext/S0092-8674(20)30347-0

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  • 你是否想过像科幻电影里一样,拥有意念操控物体的超能力?多年来,研究人员一直在努力制造一种设备,让人们可以用他们的思想控制并独立地进行某些活动。不同的机构和组织一直在致力于建造无缝意念控制的...

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    你是否想过像科幻电影里一样,拥有意念操控物体的超能力?

    多年来,研究人员一直在努力制造一种设备,让人们可以用他们的思想控制并独立地进行某些活动。

    不同的机构和组织一直在致力于建造无缝意念控制的机器人来执行各种任务。

        之前的工作

    2017年,麻省理工学院(MIT)的计算机科学和人工智能实验室(CSAIL)和波士顿大学(Boston University)在开发意念控制机器人方面取得了突破。他们为自己的系统创造了新的机器学习(ML)算法,可以在10到30毫秒内分析脑电波。

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    Image source: MIT

    2020年,苏黎世联邦理工学院的研究人员尝试了一种不同的方法来帮助不能说话的残疾人。他们使用深度学习模型将功能磁共振成像扫描数据转换为固定词汇中的特定词汇,通过将这些词汇转换为连贯的文本来理解一个人的想法。

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    改进的解码器的架构

    来自电气和电子工程师协会(IEEE)的研究人员最近开发了一个名为BrainGate的系统,可以让四肢瘫痪的人在平板电脑上进行网页浏览和操作移动应用程序。它与其他脑机接口(BCI)基本相同,但它是无线的。这为潜在的应用开辟了新的可能性。

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    无线系统的一些组件

        意念控制机械臂

    EPFL 学习算法和系统实验室负责人 Aude Billard 教授和 EPFL 脑机接口实验室前负责人José del R. Millán 教授开展了一个项目,为患有运动障碍的人开发机器人辅助系统。

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    Billard 教授这表示,种机器人辅助系统是为那些因脊髓损伤而遭受永久性神经损伤、失去运动功能的人设计的。这将帮助他们恢复一些失去的灵活性,并执行简单的任务。

    这两个研究小组开发了一种计算机程序,可以仅通过意念来控制机器人;不需要语音控制或触摸。该系统通过配备电极的头帽接收来自人脑的输入,用于对用户的大脑信号进行脑电图 (EEG) 扫描。

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    Prof. Aude Billard, the head of EPFL’s Learning Algorithms and Systems Laboratory © Alain Herzog 2021 EPFL

    患者仅通过看着机械臂,就可以使用机械臂。机器人会自动理解它是否做错了什么,因为我们的大脑会发出信号告诉机器人做对与否。

    该系统结合使用了反强化学习(IRL)技术和脑机接口(BCI)来解码错误相关电位(ErrP),这使得系统根据用户的ErrP有一个奖励功能。换句话说,通过一种“打一试”的方法,机器人通过解读用户的大脑信号来了解用户的需求。据该研究的主要作者Iason Batzianoulis说,从技术角度来看,特别困难的是“将病人的大脑信号‘翻译’为机器人执行的动作。”他们通过机器学习将每个大脑信号与特定的任务联系起来。

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    机械臂避障示意图。(a)机械臂初始规划的移动路径;(b)该论文方法的说明。机械臂执行更难任务时的移动路径;(c)第一个实验方案;(d)第二个实验方案

    该系统结合使用逆向强化学习(IRL) 技术和脑机接口 (BCI) 来解码错误相关电位 (ErrP),这使得系统可以根据用户的 ErrP 获得奖励功能。换句话说,机器人通过“试探性”的方法,通过解读用户的大脑信号来确定用户的需求。

    根据第一作者 Iason Batzianoulis 的说法,从技术角度来看,特别困难的是“将患者的大脑信号‘转化’为机器人执行的动作。”他们通过使用机器学习将每个大脑信号与特定任务联系起来实现一点。

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    © 2021 EPFL

    值得一提的是,该领域的首次突破是在 2019 年由卡内基梅隆大学的研究人员与明尼苏达大学合作完成的。EPFL 研究人员的这项新研究代表了构建此类设备的重大进步,这些设备可为四肢瘫痪患者和上身运动功能受限的人提供日常帮助。

        未来是意念控制的

    尽管这项技术将用于帮助有运动障碍的人,但它不仅限于临床应用。Neuralink 正在开发名为 LINK 的“大脑芯片”,当植入我们大脑的运动皮层区域时,可以治愈从残疾到抑郁症的各种疾病。不过,据埃隆·马斯克(Elon Musk)称,LINK 的潜力在科幻领域。他相信有一天它会让我们存储我们的记忆并重播它们!

    参考

    Iason Batzianoulis et al, Customizing skills for assistive robotic manipulators, an inverse reinforcement learning approach with error-related potentials, Communications Biology (2021). 

    DOI: 10.1038/s42003-021-02891-8

    https://techxplore.com/news/2021-12-mind-controlled-robots-closer.html

    https://analyticsindiamag.com/mind-controlled-robots-a-step-closer-to-realization/


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