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澳门葡京线上官网:现实应用仍存技术障碍

时间:2020/4/9 13:05:51   作者:   来源:   阅读:0   评论:0
内容摘要:"脑机接口的一个核心难题是神经信息的解码和翻译,脑电信号噪声大,背后的神经编码机制复杂未知,这些都是挑战" .洪波认为,以深度学习为代表的人工智能技术发展,为脑机接口打开一条应对该挑战的新路径。不过,在洪波看来,人工智能与脑机接口结合,也带来新难题用户:如何获...
"脑机接口的一个核心难题是神经信息的解码和翻译,脑电信号噪声大,背后的神经编码机制复杂未知,这些都是挑战" .洪波认为,以深度学习为代表的人工智能技术发展,为脑机接口打开一条应对该挑战的新路径。

不过,在洪波看来,人工智能与脑机接口结合,也带来新难题用户:如何获得大量的训练数据?来自人脑的高精度神经数据通常只在临床条件下才能获得,这会使神经网络训练陷入困境。


"这项技术目前主要用于癫痫外科的临床,帮助外科医生在切除癫痫病灶之前,确定关键的语言功能区。要让渐冻人、高位截瘫等残疾患者用上这样的脑机接口,还要继续解决长效电极和解码效率的问题" .洪波说。

他认为,相关技术在未来实际应用中,仍然有很大的技术障碍,例如高密度的微电极阵列目前还无法长期植入,难以作为未来脑机接口的标准电极。

洪波团队也在和材料、微电子以及临床团队合作,开发可以长期植入的微创解决方案。他告诉记者,根本上说,人工智能应用于脑机接口,关键门槛还是长期可靠的神经电极和清晰准确的神经解码规律。

"人们所期待的戴上脑电帽就能读出心里话,从科学和工程角度来看还有很远的距离。但脑科学和人工智能技术的结合,有可能加速这些探索和研发的进程" .洪波说。

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