栗子 鱼羊 发自 凹非寺
量子位 报导 | 大众号 QbitAI
你幻想的脑机接口，是不是要带个帽子，上面有许多洞洞，把脑袋搞成一个蜂窝？
我司一璞小姐姐
不不不，现在不必了。
只要在脖子后边贴一张薄薄的软软的“膏药”，再套一条时髦的发带，不必植入任何设备，也不必打针古怪的试剂，就能用意念来操控机器了。
比方，脑电波操控轮椅：
来自老西红柿
啊不对，是这个：
已加快
行进，撤退，左转，右转。
体系能读懂人的心，经过6个人类亲自测验，接纳每个指令的精确率，都超过了90%。
这样，高位截瘫的人类，动动脑子就能够出去玩了。
这是佐治亚理工学院的Woon-Hong Yeo教授，带领团队成员，借用深度学习开宣布的新式脑机接口，登上了Nature的机器智能子刊。
它不止能分配轮椅，还能协助小机器人灵敏走位：
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它很薄，但很有深度
佐治亚理工学院的这套可穿戴脑机接口，明显比传统设备简便许多，只要一条发带，和一贴“膏药”。
他们为其取名SKINTRONICS。
这一套新设备，其实是新式纳米膜电极，柔性电子设备和深度学习算法结合的产品。
在硬件上，主要有三个组成部分。
首要，是高度灵敏的，装置在头发上的电极。电极能够经过头发与头皮直触摸摸。
传统的“湿”电极与导电凝胶耦合，以充沛捕获信号，需求花费很多的时刻来设置并进行定时保护。此外，水基凝胶还会跟着时刻的消逝而蒸腾，导致皮肤电极触摸阻抗衰减。
相比之下，SKINTRONICS选用的干电极，功能更为优异。
当施加细微的向下压力时，干发电极的导电挠性弹性体支腿会细微打开，与头皮更好地触摸。
其次，是超薄纳米膜电极。
这一块皮肤状电极具有网眼结构，选用气溶胶喷发印刷，能够拉伸。这样的规划能削减运动伪影，并增强皮肤与电极之间的触摸阻抗。
整个体系实践选用了三个弹性头皮电极，用发带固定。而皮肤状印刷电极则被放置在耳后，经过柔性薄膜电缆连接到SKINTRONICS体系中。
最终，便是那块“膏药”——柔性无线电子设备。
经过微细加工技能，资料搬运印刷和软硬件部件集成的一套组合拳，多通道柔性电子体系被封装在柔软的弹性膜中。
柔软到即便弯折180°，也不会对设备发生晦气影响。
这一块柔性电路集成了蓝牙模块，大脑记载的脑电图数据会在其间进行处理，然后经过蓝牙传输到电脑上，有用规模为15米。
不过，光靠传感器是不行的。
横在面前的还有两个难题：
一是，SSVEP信号比较低，在几十微伏的规模，和身体里的电噪音很挨近。所以，这样的信号不简略剖析。
二是，人类的大脑有个体差异，每个人宣布的信号都会有所不同，简略影响体系对用户指令的了解。
假如了解有误差，就没办法依照人类的主意，来操控轮椅了。
所以，研讨人员想到了深度学习。
一只CNN要学会依据脑电信号，精确剖析出人类的指令。
而人类宣布指令的办法，是做出某个动作：闭眼、看上面、看下面、看左面、看右边。不同的动作，有不同的脑电信号：
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AI依照频率 (Hz) 的不同，把信号分成了5类，对应的指令是：
一是无动作，二是往前走，三是逆时针，四是顺时针，五是往撤退。
练习好的CNN，学到了一套权重，对分类更有协助的参数，能够拎出来。
由于，它们代表了那些电极地点的点位，宣布的信号愈加有用。究竟，不同方位收成的信号质量并不相同。
筛选一部分获取信号不给力的电极，能够有用削减传感器的数量。只保存方位最佳的电极，也有助于AI了解人类的目的。
研讨人员说，AI不需求提早了解特定的信号品种，深度学习在传统办法很难分解出特征的情况下，就派上了用场。
离线练习完结之后，团队在6个人类身上进行了轮椅操控测验。
成果，AI对4种指令的判别，精确率都在90%以上：
成功了。
不过，就像最初说到的那样，这一套指令不止能拿来操控轮椅。
小机器人的走位，也能够靠它分配：
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就连播映课件的时分，也用得上：
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大约，也能拿来打游戏吧。
当然，这项研讨的价值，还不止于此。
助力病理研讨
经典的EEG（脑电图）体系有必要掩盖大部分头皮才干取得信号，在运用傍边，无疑给运用者带来了身体和心理上的两层压力。
而这样小型、可穿戴式的脑机接口设备，将改动这一现状，为运动障碍人士带来更多的便当。
论文的通讯作者Woon-Hong Yeo介绍说，下一步研讨，将会集在彻底弹性的，无线自粘式电极的研讨上。这样的电极能够直接装置在有头发的头皮上，无需再借发带之力。
而且，他们会进一步将电子器件小型化，以集成更多电极。这样，SKINTRONICS体系将能用来检测运动障碍者的运动诱发电位或运动心像（Motor Imagination），服务于未来的医治运用研讨。
注：运动心像，是人在心理上模仿/排练某种动作的进程，可用作精力恢复。
在另一位论文作者Audrey Duarte的一项睡觉研讨中，就现已用上了这套简略的EEG监测体系，来监测人们在自己家中睡觉时的神经活动。
运用以往的设备，这类研讨只能在实验室中进行，还会让受试者感到适当不舒服。
或许，阿尔兹海默症等杂乱病症的神经病理学研讨，也将从此处取得新的打破。
研讨团队
论文的通讯作者，是佐治亚理工学院机械工程学院和生物医学工程系的助理教授Woon-Hong Yeo。
Woon-Hong Yeo本科毕业于韩国仁荷大学，2011年在华盛顿大学拿到博士学位，17年成为佐治亚理工学院的助理教授。
一作Musa Mahmood是Woon-Hong Yeo的弟子，从弗吉尼亚联邦大学（VCU）一路跟随Yeo来到佐治亚理工学院，现在在Yeo的课题组读博。
研讨团队还包含Yeo课题组的Yun-Soung Kim，Saswat Mishra和Robert Herbert，以及佐治亚理工学院心理学学院副教授Audrey Duarte，肯特大学的Deogratias Mzurikwao，和威奇托州立大学的Yongkuk Lee。
