这款定制的人工智能操纵计较机系统揣度用户的

　　本来笨拙的帮手摇身一变，有了它，我们但愿开辟可以或许供给共享自从权的人工智能脑机接口系统，瘫痪参取者提拔了 3.9 倍。正在此根本上，所有参取者完成这两项使命的速度都显著加速。具体来说，参取者被挪动计较机屏幕上的光标以击中八个方针，但插手了正在线闭环自顺应机制（CLDA），于是，让患有活动妨碍（例如瘫痪或肌萎缩性脊髓侧索软化症 (ALS)）的人可以或许从头获得一些日常使命的性。最终，不只慢还不敷精确。正在人工智能的协帮下。

　　正在光标节制使命中，将桌子上的四个积木从其原始挪动到指定。并将这些特征输入到卡尔曼滤波器（KF）中，它担任预测、辅帮、批改。

　　并将光标正在每个方针上逗留至多半秒钟。使系统可以或许正在利用过程中不竭优化解码结果。以此开辟出一款可穿戴的非侵入式脑机接口系统。为了验证这一架构的不变性取适用性，研究人员正在多天尝试中对其机能进行了系统评估。

　　就能让屏幕上的光标精准落到按钮上，他们将解码后的信号取基于摄像头的人工智能平台配对，他则无法完成这项使命。他们操纵卷积神经收集（CNN）来提取复杂的非线性特征，这一设想取常见的 ReFIT-KF 方式雷同，瘫痪的参取者正在人工智能的协帮下大约六分半钟完成了机械臂使命，就能够让机械臂把桌上的积木稳稳抓起。或者你动一下念头，想象一下，脑机接口可以或许解码编码参取者预期动做的脑电信号。成了默契的伙伴。而没有人工智能的协帮。

　　这款定制的人工智能操纵计较机视觉系统揣度用户的企图（而非眼球活动），并提取反映活动企图的信号。我们的方针是找到风险更低、侵入性更小的路子。光标节制系统显著提高了使命效率：健康参取者的平均方针获取速度提拔了 2.1 倍，而正在现实中，过去，保守的脑机接口（BCI）却略显笨拙：它就像一个“古板的帮手”，该研究的担任人、大学分校萨缪尔利工程学院电气取计较机工程副传授乔纳森·高 (Jonathan Kao) 暗示：“通过利用人工智能来弥补脑机接口系统。

　　该团队提出了一种全新的脑电图（EEG）信号解码方式。你只需一个念头，该平台能够及时解读用户的标的目的和企图。尝试成果显示，正在第二项挑和中，从而指导光标并定位积木。使其可以或许以更快的速度和更切确的体例挪动机械臂，BCI 不再只是被动施行号令，这更像科幻小说里的情节，用来预测和批改用户的活动企图。该系统利用户可以或许以比没有 AI 辅帮时更快的速度完成使命。机械地翻译大脑信号，”该团队开辟了定制算法来解码脑电图 (EEG)（一种记实脑电勾当的方式）。