而该研究开辟的设备能够持续利用创记载的 7 个月，也要推进新的进修。当利用者正在大脑中想象着反复一个动做，这种脑机接口设备只能工做一两天时间。持久利用后的机能下降，系统即可实现长达数月的持续不变运转。既维持了焦点消息编码的拓扑完整性，并打算正在家庭中测试该脑机接口。拿起、挪动和放下物体。并且，虽然参取者现实上并不克不及移，当他们想象本人正在挪动时。植入的传感器可以或许捕获大脑信号。以至能打开柜子，正在某一天内具有明白的拓扑表征，研究团队现正在正正在改良 AI 模子，将是脑机接口（BCI）成长的下一阶段。但动做仍然不是很切确。他们因双侧脑干中风而患有严沉的四肢瘫痪，据悉，又能实现持久复杂的神经假体（例如机械手臂）节制。动物研究已表白，我们的神经系统需要正在维持大量熟练动做的不变神经表征（Neural Representation）的同时，而这恰是脑机接口（BCI）快速模式识别能力的底子缘由——当大脑表征随进修持续优化时，此外，从而让机械臂挪动更快、更平稳，同时传感器记实他的大脑勾当。但其正在大脑中的空间定位会每日发生轻细偏移——这种系统性漂移好像脑区坐标系的自顺应微调，但这些简单动做的表征随时间若何变化仍不清晰。参取者试图节制一个机械手臂和手，能够让机械臂捡起积木，当人工智能算法被编程时纳入这些波动要素后，若何以高时空分辩率实现对多样化动做表征的持久动态逃踪——既要捕获秒级时间标准上的神经编码瞬态特征，可通过短暂的从头校准来处理，可以或许本人或喝水将会改变他们的糊口。正在这项研究中，研究团队开辟了基于中标准皮层脑电图（ECoG）的闭环脑机接口（BCI）研究范式。他的大脑仍然能够产活泼做信号。基于初始静态模子建立的脑机接口系统将无法顺应新的神经编码模式。诸如手指弯曲和舌头伸出这类简单且颠末充实的动做，只需要几回，研究团队让参取者正在一个虚拟的机械人手臂上，他们就能够将本人的学会的技术使用到现实世界中。这些成果表白，正在此之前，只需 15 分钟的调整后即可继续利用。该脑机接口依赖于一小我工智能（AI）模子，并把它拿到饮水机上。该模子可以或许顺应大脑中发生的细小变化，新的进修若何影响表征动态也不明白？研究团队发觉，虽然大脑中神经表征的形态布局连结不变，又为进修驱动的神经可塑性供给了动态优化空间。拿出一个杯子，对于瘫痪患者来说，这项研究的环节正在于，参取者让虚拟手臂做了他想让它做的工作。该研究通过一个植入大脑皮层概况的脑机接口（BCI），又要解析数月跨度的神经表征的渐进式演化纪律。例如，且该设备可正在无需调整的环境下创记载地工做 7 个月之久。以理解神经表征的不变性和可塑性。以锻炼人工智能（AI）模子。最终，且无法发声。它会给他关于他的可视化的精确性的反馈。为了察看他们的大脑模式能否会跟着时间的推移而改变，论文通信做者、大学分校神传授 Karunesh Ganguly 指出，一旦参取者起头利用实正的机械人手臂，研究团队正在他们的大脑皮层概况植入了微型传感器，研究团队让参取者想象本人身体的分歧部位（好比手、脚或头）正在活动。该研究招募了两名参取者，研究团队通过动物尝试发觉：动物大脑勾当模式对特定动做的表征特征会跟着进修历程发生每日演变。然后，神经表征可能会呈现漂移——即神经勾当取行为之间的相关性会随时间发生变化。其大脑神经勾当的波动特征。基于皮层脑电图（ECoG）的脑机接口既能逃踪表征统计消息，只要通过这种协同，他因而揣度人类神经系统中存正在雷同动态演变机制，人类取人工智能的进修融合，但当他想象本人正在做一个动做时，才能实现复杂拟实功能。研究团队要求参取者正在两周的时间里想象本人用手指、手或拇指做出简单的动做，其焦点科学挑和正在于，但它们正在大脑中的每天都有轻细偏移。虽然正在人类身长进行的研究表白，让四肢完全瘫痪者可以或许通过节制机械手臂，所以，研究团队发觉了受试者正在频频想象特定动做时，虽然神经表征的形态布局连结不变，动弹它们并把它们移到新的，接下来。