文／陳根
近年來，“腦機接口”作為前沿科技，一直頗受業(yè)界關(guān)注。
其中，將腦機接口設(shè)備以各種形式植入大腦，在先進算法的支持下，將其電信號轉(zhuǎn)化為各種設(shè)備的控制輸入以控制體外裝置，從而治療一些疑難疾病，這被視為腦機接口一個極具潛力的前景。
事實上，早先美國國防部資助的項目就提出了“腦控機械臂”的需求，期望以腦機結(jié)合的手段幫助戰(zhàn)爭中那些 “缺胳膊少腿”的傷兵。借助于腦機接口和機械臂，讓他們能實現(xiàn)生活自理。
盡管腦機接口領(lǐng)域取得了很大進展，但由于現(xiàn)有系統(tǒng)每天都要重新設(shè)置和重新校準，它們無法利用大腦的自然學習過程。這就意味著，使用腦機接口設(shè)備控制體外裝置的患者需要反復地練習腦機接口設(shè)備，像是讓一個人從零開始一次又一次地學騎自行車一樣。
每天都要開始這一過程，則會嚴重限制可實現(xiàn)的控制水平。甚至可能需要數(shù)小時才能掌握腦機接口設(shè)備的控制權(quán)，這令參與者有時不得不完全放棄。
現(xiàn)在，加州大學舊金山分校威爾神經(jīng)科學研究所（UCSF Weill Institute for Neurosciences）的研究人員突破了這一局限，開發(fā)出的機器學習技術(shù)能夠幫助癱瘓個體學習使用大腦活動控制計算機光標，而無需每天進行大量的再培訓。
具體來說，研究人員開發(fā)了一種BCI算法，利用機器學習將ECoG電極記錄的大腦活動與用戶期望的光標移動相匹配。最初，研究人員遵循每天重置算法的標準做法。參與者可以通過觀察屏幕上的光標移動來開始特定的移動。
逐漸地，計算機算法會自我更新，使光標的運動與大腦活動相匹配，從而有效地將光標的控制權(quán)傳遞給用戶。經(jīng)過足夠的研究，研究人員發(fā)現(xiàn)他們實際上可以關(guān)閉該算法的自動更新功能，用戶只需插入并開始每天使用它。
即使不進行任何日常校準，在44天的使用期內(nèi)，性能也不會下降，用戶也可以連續(xù)幾天不使用它，而且性能只會略有下降。
這項“即插即用”的技術(shù)是腦機接口領(lǐng)域一個重大突破，為腦機接口使用的持續(xù)性和便捷性提供了幫助，其研究已發(fā)表在《自然生物技術(shù)》雜志上。
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