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NextMind称实现了实时脑机交互,思维代替双手将变为可能?_AG百家乐

2020-08-27 20:22:02

AG百家乐_ 1月 7日消息,据外媒 Venturebeat 报导, NextMind 正在研发一种动态的脑-机模块:可将大脑视觉皮层的信号切换为机器可以加载的数字指令,这样一来,我们就可以通过大脑收到的视觉信号来掌控计算机、AR/VR 眼镜等设备。同时,NextMind 将在本月发售面向开发者和合作伙伴的研发套件,售价 399 美元。【 图片来源:VB 所有者:VB 】公开发表资料表明,NextMind 是依赖机器学习算法建构非侵入性神经界面的初创公司之一。2019 年 9 月,Facebook 并购了 Ctrl-labs ,后者当时正在研发一种肌电描记器腕带,可以将肌肉神经信号转换成机器指令。

而 NextMind 目前正在研发的无创设备,是一种脑电图(EEG)加载分析装置,戴着在人脑后部视觉皮层所在的部位。NextMind 在 CES 2020上取得了“ VR / AR 最佳创新奖”和“可穿着技术荣誉奖( Honoree in wearable technologies )”。NextMind 目前由 15 人构成,产于在软件、机器学习、硬件和游戏研发等领域。

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两条途径如何构建动态对话呢?第一步解码意图输入。NextMind期望可以必要通过大脑来构建动态交互。构建不仅是“看见的”,堪称“想起的”的。

当用户专心于仔细观察某项事物时,这项事物的对应信号就不会对系统在大脑的视觉皮层,反映为脑电图的独有波动。大脑的视觉皮层不仅不会接管眼睛输出的信息,同时也不会缩放这些神经信号。

Kouider 说道,“我们对大脑的运作方式尤其是视觉意识、感官和注意力的运作方式有很好的解读,这也是我们需要发明者这种被称作“数字神经实时”的新方法的原因。我们不解码视觉意图本身,而是解码视觉意图的输入。”Kouider 之后说,“当用户环顾四周并探讨于某个对象时,有关这个对象的神经信号就不会缩放,我们就不会告诉用户想要移动或转录这个物体。

物体和大脑之间是不存在神经回响的,注意力就越集中于,回响就就越强劲,机器学习解码的程度就不会越高。最后,我们就可以证实用户是要移动那个东西。”这也是为什么NextMind的设备大同小异眼动仪( eye tracker )。眼动仪无法感官用户意图的。

Kouider荐了一个非常简单的例子,他在自己面前高举一个杯子,并身旁躺在自己前面的人。此时,眼动仪无法辨别 Kouider 是在看著人还是杯子。但是,NextMind 设备就可以,它不仅告诉你看见了什么,还能告诉你想看的是什么。

目前,解码视觉意图输入只是第一步,第二步分段的轨道是解码视觉想象力(visual imagination),这样即使用户闭着眼睛,设备一样可以告诉用户在想要什么,也就是可以朗读脑海中的画面。Kouider 说道“大脑视觉皮层既是外部世界信息输出的区域,又是记忆、想象力的输入区域。

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视觉皮层中获取视觉意识的神经元就是用来处置外界信息的神经元。”解码视觉意图和解码视觉想象力这两条轨道将在同一硬件上一起应用于。有所不同的软件和算法将针对性的处置有所不同的任务。

介于视觉信息和视觉想象这两个极端之间的就是视觉注意力。人们对视觉注意力的掌控是自上而下的,它不受前额叶皮层等其他大脑区域的掌控。视觉注意力的集中于不会强化一些特定的神经元,这就是 NextMind 所要理解的东西。

重约60克,具备8个电极在 2017 年 9 月创办 NextMind 之前,Kouider 是理解神经科学教授,曾在《科学》和《大自然》上公开发表过有关视觉意识和大脑的论文。他的工作主要针对无法讲出或无法传达自己思想的人群。

在累积了许多无自创解码神经信号的专业知识后,Kouider 期望研发一种确实可以动态交互的产品。所以,NextMind 的目标是做到从视觉皮层动态地解码视觉意识,展开脑机交互。Kouider 期望让这个技术普遍的普及,让用户可以借以与任何显示器展开脑机交互。NextMind 的设备重约 60 克,具备 8 个电极,用作测量大脑活动。

8 个是保证数据不遗失情况下的大于电极数目。另外,确实构建突破的是 NextMind 可以让电极本身提供更好的神经数据,从而提升机器学习的效果。

他们用于了新的高灵敏度材料,使其设备的 SNR(信噪比)比临床脑电图提升了大约4倍。并且电极的形状很像梳子,可以穿越头发触达头皮以取得较好的信号。在第一次用于时,NextMind 的设备首先要对用户的大脑展开可行性理解。

它不会通过一次校准和软件训练来创建用户的神经特征模型。过程还包括用户必须将注意力集中于在一些不会经常出现在屏幕上有所不同方位的绿色三角形图案。

整个过程只必须几分钟,用户必须保持沉默以取得一个更为精确的模型。和平双手Kouider 说道,“视觉皮层包括有关形状、方向、边界、颜色和运动各类信息。

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”目前这些测试必须依赖特定的形状和颜色,但 Kouider 回应,迅速 NextMind 的设备就将挣脱对于颜色的倚赖,可以解码给定形状,甚至不必须明确图案。“我们改良了硬件,我们改良了机器学习算法。

这些都可以提升设备对于视觉神经信息的理解。”“目前硬件是最主要的容许。但这不仅是我们的问题,也牵涉到到任何必须光学问题。

虽然核磁共振( MRI )的图像分辨率很高,但我们认同没法用它。就像任何机器学习创业公司都面对的问题一样,数据量容许了可以回头多近。”到目前为止,NextMind 的研究成果还逗留在展示阶段,他们也在希望找寻十分低价值的应用于场景。

因此,公司目前打算发售研发套件。第一,他们期望借以取得更加多数据以提高其机器学习算法;第二,他们也期望借以探寻更好的用于场景。

Kouider 提及,NextMind 引发了自动驾驶汽车制造商的兴趣。他们设想将电极必要放到汽车座椅上,车辆有可能仍然必须方向盘,乘客可以躺在座椅上并掌控汽车,同时也不必须配戴任何设备。Kouider 回应,“如果用于较小的版本,将 NextMind 的设备后置在 AR 头显设备的头拿着,它将沦为一个很好的潜在应用于场景。

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用户可以将其与手势因应用于,还可以将其与眼动跟踪因应用于。”Kouider 提及的另一个应用于场景是神经监测。

比如飞机经常出现了故障,警报听见,但飞行员没注意到也没做到任何对系统,NextMind 的设备就可以检测到这一情况,并据此调整警报,让它更为显著。“但是对我们而言,最重要的是展开掌控,而不是监控,为此我们也在大大优化算法让它更慢。”“我们最主要的成就是第一次构建了动态的大脑对话,” Kouider 说道。

“不过用没法三四年,我就可以闭上眼睛思维一下我的妻子和孩子,他们的照片就不会表明在屏幕上,这样的场景早已不远处了。从理论上这行得通,只是必须对神经信号更进一步的处置。虽然我们告诉大脑运营的原理,但是一旦牵涉到到要实时处理,就不会显得十分棘手。

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