格勒诺布尔大学的科学家花了两年时间,让四肢瘫痪的人用大脑控制的外骨骼来移动手臂和腿,甚至在有保护的情况下走上楼梯。这名28岁的男子的颈部脊髓损伤使他的上肩膀瘫痪。当他进入研究室时,他只能移动二头肌和右腕,这样他只能用极为有限的操作方法来控制轮椅,完成更多的动作。

研究人员在他的大脑和皮肤之间的头部两侧植入了一个64电极传感器,能够读取和感知运动皮层中的大脑活动。然后,他们开始使用深入学习人工智能来识别、学习和提高病人的大脑活动能力,对每个动作和指令进行训练,从而训练病人移动虚拟肢体,就像操作电子游戏一样。

首先,患者学会执行简单的任务,如打开和开关闭合,然后逐渐网球拍可左右移动屏幕上。然后,他终于戴着耳机VR完成了对虚拟肢体肌肉中,这些运动的复杂性开始增加,控制接口移动到机械骨架。这样的装置具有14个不同的接头,14个不同的自由运动,这允许患者移动他们的手臂和腿。在一个练习中,他能够用他的小手和触控目标的立方体,八个自由度移动和旋转臂的右手腕,显示71%的这些试验的成功率。

在另一项测试中,患者使用外骨骼向前移动,但这次手术的大脑指令是一个简单的启动/停止开关,而不是一组更复杂的肌肉和肢体运动。尽管如此,他在39次总高度145米(476英尺)的训练中完成了480步(将外骨骼绑在屋顶上以防摔倒)。

Alim-Louis Benabid教授是格勒诺布尔大学的名誉教授,也是cyna实验室的临床执行委员会主席,他说病人“认为他们快速增加的假体活动是有益的”,但是他的进步并没有改变他的临床地位。

可以看出,目前大脑计算机接口仍然相当粗糙,并且即使使用侵入性植入物也难以解密来自感应性运动皮层的电信号。尽管该系统比以前的许多尝试更强大,但至少每7周仍需要重新校准一次。

AI深入研究可能被证明是一个有价值的工具,发现大量的数据从大脑扫描设备型号,像Neuralink公司的安迪·赫伦麝香(伊隆·马斯克)这种要求是在比目前的敏感技术的大脑活动数据读取更高层次发展装置,以及进一步增强该效果。该研究小组正在继续与外骨骼的研究和开发机构合作,下一个目标是让患者“不使用自动吊挂系统行走和平衡。”

标签: none

添加新评论