近日，斯坦福大学的研究人员开发出一种新型脑机接口设备，可以直接将大脑与硅基技术连接起来。虽然脑机接口设备已经存在并用于假肢、疾病治疗和大脑研究，但这种最新设备可以记录更多数据，同时比现有设备侵入性更小。斯坦福大学材料科学与工程研究生AbdulmalikObaid表示，“以前没有人将这些2D硅电子器件与大脑的三维结构相匹配。我们不得不放弃我们已经知道的传统芯片制造方法，设计新工艺来集成硅电子被带入三个维度，我们必须以一种易于大规模应用的方式来做到这一点。”AbdulmalikObaid（左）、NickMelosh用他们创新设计的微线阵列来大规模记录神经元活动3月20日发表在《科学进展》期刊上，论文中的脑机接口设备由一束细小的电线组成，每根线的宽度不到人类最细头发的一半。这些细线可以轻轻地插入大脑，并在外部直接连接到硅芯片上，硅芯片记录每根线传输的大脑电信号，就像拍摄神经电活动的电影一样.该设备的当前版本包括数百条微线，但未来版本可能包含数千条微线。(a)CMOS芯片与微线线束集成的示意图。线束由近端（芯片）组成，(b)用于制作与CMOS像素和远端（大脑）（c）接触，用于记录组织活动，近端有部分暴露的金属线与芯片接触，远端（大脑）（c）用于记录组织活动。尖端线是分开的，以限制插入过程中的损坏。(d)一束800根微线，彼此间隔100μm，装置宽度小于0.6cm，适用于小动物研究。电信号是观察大脑活动的最有效方式，合著者、斯坦福大学材料科学与工程教授NickMelosh说，“通过这种微线阵列，我们可以看到单个神经元水平上发生了什么。近距离-微线阵列是一种顶部有硅芯片、底部有电线的装置，可以轻轻插入大脑，帮助研究人员拍摄神经元的活动。研究人员面临的一个主要挑战是如何构建这个阵列。它必须坚固耐用，即使其主要部件是数百根细线。解决方案是将每根线包裹在生物安全聚合物中，并将它们捆绑在金属环内。现有的BCI设备仅限于100根线，提供100个信号通道，每一个都必须用手小心地放在阵列中。研究人员通常需要数年时间才能完成阵列的设计和制造，但斯坦福的设计完全不同于现有的任何高密度记录设备。阵列的形状、尺寸和密度可以在制造过程中轻松改变。“几乎任何3D阵列都可用于同时记录不同深度的不同大脑区域，”共同作者、神经外科和神经病学助理教授JunDing说。“如果广泛应用，这项技术可以大大提高我们对健康和疾病状态下大脑功能的理解。”在对小鼠视网膜进行初步测试后，研究人员还在进行长期随访，以检查阵列的耐用性和大规模版本性能。如果这项技术被证明是可行的，它将有助于提高机械假肢的性能，帮助恢复语言和视力等等。脑机接口到底是什么？脑机接口=“大脑”+“机器”+“接口”，即人或动物大脑（或脑细胞培养物）与外部设备之间建立的信息交换通路。在电影《阿凡达》中，主人公使用机器将自己的意念直接移植到另一个非人类的躯体中，并可以随心所欲地操纵这个非人类的躯体，拥有所有的感知和操纵能力，展示了机器的主要功能脑机接口。脑机接口的几个基本模块：采集：侵入式：这类脑机接口通常直接植入大脑灰质，因此采集到的神经信号质量比较高。但其缺点是容易引发免疫反应和骨痂（疤痕），导致信号质量下降甚至消失。斯坦福大学的研究属于这一类。部分侵入式：端口一般植入颅腔内，但位于灰质之外。其空间分辨率不如侵入式脑机接口，但优于非侵入式脑机接口。另一个优点是触发免疫反应和愈伤组织的机会较小。信息分析主要基于皮层脑电图（ECoG）。非侵入性：不进入大脑，很容易像帽子一样戴在人体上，但由于颅骨对信号的衰减作用和神经元发出的电磁波的色散和模糊作用，录制信号的分辨率不高。这种信号波仍然可以被检测到，但很难精确定位发出信号的大脑区域或所涉及的单个神经元的放电。解码：数学上一般用PCA主成分分析和独立成分分析ICA来处理干扰信号，EGGEEG，ECoG等模型来分析。重新编码：你如何编码取决于你想做什么。例如，要控制机械臂拿起咖啡杯自己喝咖啡，需要编码成机械臂的运动信号。相关链接：https://zhuanlan.zhihu.com/p/26057046500美元玩转马斯克最爱的脑机接口！ElonMusk的Neuralink最新的脑机接口技术分为以下四个方面：Threads——由美国国家实验室的VanessaTolosa开发的单一多触点柔性电极。机器人——在大脑皮层植入Threads的手术机器人。Components(Electronics)——对记录信号进行滤波、数模转换和尖峰检测（spikedetection）的电子元件，代表技术是DJSeo的N1传感器，DJSeo之前在大学从事Neuraldust项目加州，伯克利。Algorithms——脑机接口算法，由加州大学旧金山分校教授PhilipSabes开发。其中一部分是PhilipSabes。他出生于著名的萨贝斯学校，在剑桥大学学习了两年数学。毕业于麻省理工学院，获得博士学位，后在加州理工学院从事博士后研究，现为加州大学旧金山分校教授。他是不折不扣的神经科学专家。图片来源：https://profiles.ucsf.edu/philip.sabesNeuralink计划将电极植入初级运动皮层（Primarymotorcortex）、背侧前运动皮层（Dorsalpremotorcortex）、辅助运动区（Supplementarymotorarea）和负责身体感觉的体感皮层（Somatosensorycortex）。图片来源：Neuralink会议JagSingh，英特尔软件工程师，加州大学戴维斯分校CS专业和生物学导师，技术和人工智能爱好者与省理工团队已有的版本没有太大不同，并可用于导航、网络查询、短信、智能家居管理或任何数量的日常任务。挑战马斯克的脑机接口！俄罗斯最强读心术，通过脑电波知道你在看什么，由俄罗斯公司Neurobotics和莫斯科物理技术研究所（MIPT）的研究人员共同完成。他们开发了一种依赖人工神经网络和脑电图(EEG)的脑机接口。脑电图是一种通过放置在头皮上的电极记录脑电波的技术。该系统分析大脑活动，以实时重建接受脑电图检查的人所看到的内容。效果如下：研究人员开发了一个深度学习模型，由两个分别训练的深度学习网络组成，其中一个用于解码不同类别的图像，第二个将EEG特征转换到图像解码器的空间Domain（空间域）。在实验的第一部分，神经生物学家让健康受试者观看10秒的YouTube视频剪辑，总时长为20分钟。该小组选择了五个视频类别。通过分析脑电图数据，研究人员发现每种视频的脑电波模式都不同。这使得团队能够实时分析大脑对视频的反应。在实验的第二阶段，从最初的五个类别中随机选择了三个类别。研究人员开发了两种神经网络：一种是从“噪音”中生成随机类别特定图像，另一种是从EEG中生成类似的“噪音”。然后，该团队训练这些网络以一种将EEG信号转换为与测试对象观察到的图像相似的实际图像的方式协同工作。脑机接口（BCI）系统的运行算法用意念控制电子设备！NextMind推出399美元的脑机接口开发套件NextMind正在开发一种脑机接口，可以将来自视觉皮层的信号转换为数字指令，让用户可以通过视觉将指令输入计算机和AR/VR耳机，并向开发者提供开发套件和具有内部测试资格的合作伙伴，价格为399美元。NextMind的设备重约60克，有八个测量大脑活动的电极。NextMind并行处理两个轨道以解码和完成用户意图。轨道一是视觉意图，轨道二是视觉想象。.NextMind发明的这种新方法，称为数字神经同步，本身并不解码意图本身，只解码意图的输出。例如，如果用户对某个物体的关注度更高，则该物体与大脑之间存在神经共振。用户越专注，共鸣就会增加，机器学习就越解码。具体视觉内容。这与眼动仪有着根本的不同。目前NextMind设备是不能闭眼使用的，以后会改进。事实证明，视觉皮层既是用户输入外界信息的区域，也是用户记忆、想象和梦想的输出区域。视觉皮层中为用户提供视觉意识的神经元是用来处理外部信息的神经元。NextMind声称不需要额外的设备就可以在同一硬件上同时使用这两个轨道。不同的软件和算法只会处理不同的任务。脑机接口是一门复杂的交叉学科，需要神经科学、计算机科学、人体工程学等学科，研究难度大，但也有必要。通过脑机接口，可以将超声波等非人类感知转化为人类感知。实力，前途一片光明。
