一种由人工智能驱动的新脑机接口（BCI）使一名瘫痪且无法说话或移动的男子能够通过想象自己进行动作来控制机械臂抓取和移动物体。
值得注意的是，这种BCI在7个月内无需调整即可工作，而其他设备通常只能使用一两天。在接受《医学景观新闻》采访时，加州大学旧金山分校威尔神经科学研究所的神经学家Karunesh Ganguly博士解释说，旧的BCI系统使用植入大脑组织中的微小电极记录来自单个或小群神经元附近的信号。然而，由于大脑的移动，这些信号不稳定。
新的BCI系统使用表面记录，这种方法侵入性较小且更稳定。“这种方法更多是在大脑表面本身进行记录。虽然仍然需要手术，但它能够更稳定地记录信号。”Ganguly说道。
此外，BCI的人工智能组件可以跟踪随时间变化的学习“漂移”。最初，系统需要大约8到9天的时间来稳定，之后系统可以在长达7个月的时间内保持稳定，然后再进行简短的重新校准。
这项研究于3月6日在《细胞》杂志在线发表。
为了测试这种人工智能驱动的BCI，研究人员与一名几年前因中风而瘫痪的男子合作。他无法说话或移动。植入其大脑表面的电极在他想象移动身体不同部位时记录了大脑活动，并利用这些数据训练了人工智能。
通过练习，这名男子能够让机械臂拾起积木，转动它们，并将它们移到新位置。他还能够打开一个柜子，取出一个杯子，并将其举到饮水机前。
七个月后，参与者在经过15分钟的“调校”以调整他的运动表征自开始使用设备以来的变化后，仍能够控制机械臂。其他人工智能驱动的BCI可能需要每天重新训练，因为大脑信号会变化。这个新系统减少了这一负担。
“这就像每天重新学习骑自行车和在一周或两周内学会骑自行车并从此以后随时准备出发之间的区别。”Ganguly说。
研究人员现在正在改进人工智能模型，以使机械臂更快、更平滑地移动。目标是使系统能够在日常生活中和社区中无监督地使用。
“这种人与人工智能之间的学习融合是下一代脑机接口的下一阶段。我们需要实现复杂、逼真的功能。”Ganguly在新闻稿中表示。
这项研究得到了美国国立卫生研究院和加州大学旧金山分校威尔神经科学研究所的资助。
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