新火種
2023-09-21 
AI為腦機(jī)接口提供新可行性！這一研究刊登《自然》雜志
財(cái)聯(lián)社5月8日訊（編輯 周子意）是否有技術(shù)能夠僅僅根據(jù)大腦信號(hào)重建人類所看到的東西？答案是目前還沒有。不過瑞士洛桑聯(lián)邦理工學(xué)院（EPFL）的研究團(tuán)隊(duì)已經(jīng)朝著這個(gè)方向上邁進(jìn)了。
他們引入了一種新的算法，用于構(gòu)建人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，以精確捕捉大腦動(dòng)態(tài)。
這種新的算法被稱為CEBRA，基于人工智能（AI）的機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)，可以學(xué)習(xí)神經(jīng)代碼中的隱藏結(jié)構(gòu)，并揭示大腦和行為之間的隱藏關(guān)系。
研究顯示，CEBRA不僅能提取大腦視覺皮層神經(jīng)元的數(shù)據(jù)來預(yù)測(cè)所見畫面，它還可以用來預(yù)測(cè)靈長(zhǎng)類動(dòng)物手臂的運(yùn)動(dòng)等。
目前，這項(xiàng)研究已經(jīng)被發(fā)表于科學(xué)頂刊《自然》雜志上。
捕捉大腦畫面
EPFL的研究團(tuán)隊(duì)讓50只小鼠觀看一段長(zhǎng)30秒的黑白電影剪輯片段，并重復(fù)了9次，每一次研究團(tuán)隊(duì)都會(huì)將電極探針或是光學(xué)探針插入小鼠大腦視覺皮層區(qū)域，來收集小鼠的神經(jīng)元活動(dòng)信號(hào)，并傳送給CEBRA。
隨后，研究團(tuán)隊(duì)對(duì)CEBRA進(jìn)行訓(xùn)練，讓其將收集來的小鼠原始神經(jīng)數(shù)據(jù)與原電影聯(lián)系起來，并預(yù)期小鼠真實(shí)看見的剪輯片段。
需要說明的是，這套AI工具并不是從無到有地重現(xiàn)小鼠腦中的畫面，而是將小鼠看見的電影片段與訓(xùn)練的電影幀對(duì)應(yīng)起來。
（注：小鼠看見的電影畫面（上）與CEBRA重建的畫面（下）的對(duì)比）研究證明，CEBRA的解碼準(zhǔn)確率高達(dá)95%以上，也就是以 95% 的準(zhǔn)確率預(yù)測(cè)下一個(gè)畫面。
腦機(jī)接口的未來應(yīng)用
領(lǐng)導(dǎo)這項(xiàng)研究的EPFL綜合神經(jīng)科學(xué)主席Mackenzie Mathis解釋道，“具體來說，CEBRA是基于對(duì)比學(xué)習(xí)，這是一種學(xué)習(xí)高維數(shù)據(jù)如何被安排或嵌入到一個(gè)被稱為‘隱空間’的低維空間中的技術(shù)，如此一來類似的數(shù)據(jù)點(diǎn)就會(huì)相近，而差異較大的數(shù)據(jù)點(diǎn)則會(huì)相斥?！?/p>
“這種嵌入方法可以用來推斷數(shù)據(jù)中隱藏的關(guān)系和結(jié)構(gòu)?！?/p>
CERA也不局限于神經(jīng)科學(xué)研究，它還可以用來預(yù)測(cè)靈長(zhǎng)類動(dòng)物手臂的運(yùn)動(dòng)，例如預(yù)測(cè)小鼠在場(chǎng)地中自由奔跑的位置。
CEBRA 的最終目標(biāo)，是揭示復(fù)雜系統(tǒng)中的結(jié)構(gòu)。而人類大腦作為我們宇宙中最復(fù)雜的結(jié)構(gòu)，它將是 CEBRA 的終極測(cè)試空間。
根據(jù)Mathis的說法，對(duì)于研究人員來說，下一步顯然是使用CEBRA來增強(qiáng)腦機(jī)接口的神經(jīng)解碼。
Mathis指出，“這項(xiàng)研究是神經(jīng)技術(shù)中實(shí)現(xiàn)高性能腦機(jī)接口技術(shù)（BMI）所需算法的重要一步。”
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