AI为脑机接口提供新可行性！这一研究刊登《自然》周刊

2024-02-03 电商

凶联社

否有关键技术必需无论如何根据小脑频率修复本能所看到的好像？解答是迄今为止还没有。不过卢森堡苏黎世美国联邦理工大学（EPFL）的研究成果小组已经朝着这个方向上方向发展了。

他们带入了一种原先插值，用于构建人工脊髓网络模型，以精确捕捉到小脑动态。

这种原先插值被称作CEBRA，基于人工智能（AI）的信息挖掘关键技术，可以研修脊髓示例中所的背后本体，并阐释小脑和行为密切间的关系的背后间的关系。

研究成果显示，CEBRA不仅能提取小脑图像脑脊髓元的信息来计算所见屏幕，它还可以用来计算哺乳类小腿的运动等。

迄今为止，这项研究成果已经被刊发于科学顶刊《人为》杂志上。

捕捉到小脑屏幕

EPFL的研究成果小组让50只肠道拍照一段长30秒的黑白经典电影剪辑片段，并移位了9次，每一次研究成果小组上才会将电容器磁性或是光学磁入肠道小脑图像脑地区，来查阅肠道的脊髓元大型活动频率，并传送给CEBRA。

随后，研究成果小组对CEBRA展开训练，让其将查阅来的肠道零碎脊髓信息与原经典电影联系出去，并预期肠道真实看到的剪辑片段。

能够陈述的是，这套AI工具并不是从无到有地重现肠道脑中所的屏幕，而是将肠道看到的经典电影片段与训练的经典电影帧相异出去。

（注解：肠道看到的经典电影屏幕（上）与CEBRA修复的屏幕（下）的对比）研究成果证明，CEBRA的截取统计分析多达95%以上，也就是以 95% 的统计分析计算下一个屏幕。

脑机硬件的未来该系统设计

积极支持这项研究成果的EPFL区域性脊髓科学秘书长Mackenzie Mathis解释道，“比如说，CEBRA是基于对比研修，这是一种研修高斯信息如何被须要或比如说到一个被称作‘自生维度’的低球面中所的关键技术，反之亦然相同的信息点就才会相近，而差异很小的信息点则才会相斥。”

“这种比如说作法可以用来推断信息中所背后的间的关系和本体。”

CERA也不局限于脊髓科学研究成果，它还可以用来计算哺乳类小腿的运动，例如计算肠道在比赛场地中所自由跑得的位置。

CEBRA 的最终目标，是阐释复杂该系统中所的本体。而本能小脑作为我们混沌中所最复杂的本体，它将是 CEBRA 的鹰眼试验中所维度。

根据Mathis的说法，对于研究成果医护人员来说，下一步显然是使用CEBRA来增强脑机硬件的脊髓截取。

Mathis指出，“这项研究成果是脊髓关键技术中所构建轻量脑机硬件关键技术（BMI）所需插值的不可忽视一步。”