女人戴着脑电波扫描耳机
量子传感器是一种很有前途的技术,以推进非侵入性bci应用。
来源:伤风/ Gorodenkoff

用于下一代脑机接口的量子传感器

把大脑和机器连接起来一直是人类强大的梦想。从《星际迷航》(Star Trek)里的博格(Borg)到《黑客帝国》(Matrix),这些曾经是科幻小说的东西如今已经成为主流,这要归功于埃隆·马斯克(Elon Musk)和马克·扎克伯格(Mark Zuckerberg),他们在神经技术领域投入了创业精神。最近,Surjo R. Soekadar教授概述了脑机接口的当前和未来应用。

报告:Sascha Keutel

“脑-机接口将任何形式的大脑活动,无论是电的、磁的或代谢的,转换成外部机器的控制命令,例如机器人设备、计算机或其他机器外骨骼柏林医科大学临床神经技术研究小组负责人Soekadar在量子技术应用国际会议上解释道。

bci是基于这样一种认识:大脑产生的电场可以在头皮上测量,并代表我们大脑活动的图像。由于人们将特定的思想与特定的模式联系起来,计算机就可以被教得出关于我们思想的结论。

入侵BCI

借助于神经网络模型,深度学习大数据bci实时翻译大脑活动。在医学上,它们被用来缓解症状阿尔茨海默氏症,癫痫,帕金森症疾病,开发neuroprostheses,以恢复感觉器官的功能,或最终改善人类的认知能力。

将BCI与技术电路连接的一种方法是将电极植入大脑。马斯克的Neurolink计划将微米级的线植入大脑区域。每根线都包含许多电极,并将它们连接到通过机器人系统插入的植入物Link上。

“这些bci将大脑活动,例如与运动想法相关的活动,转化为感觉反馈;感觉反馈再次调节。这个闭环系统是神经元如何精确调整它们的工作,并导致大脑的重组,”Soekadar解释道。

然而,这些bci有几个缺点。Soekadar警告说:“最先进的BCI植入有感染和出血的风险。”“直到几年前,还没有可以完全植入体内的设备;总有一根电线从脑袋里伸出来。这些设备没有永久使用的认证。”

此外,病人不能在实验室之外使用这些设备,这些设备要花费数千美元。“这些都是演示或出版物,以展示其潜力。但受试者在日常生活中并没有真正从中受益。如果你想移除这些设备,就需要进行另一次手术。”

该专家认为,侵入性bci将仅用于少数患者,主要用于研究,但不会大规模使用。“当涉及到所有这些神经和精神疾病时,我无法想象将微电极植入大脑将成为标准程序。”

非侵入式脑机接口

这就是索卡达关于量子传感器的研究发挥关键作用的地方。这些新一代的传感器可以测量神经磁场,这是迄今为止只有静态脑磁图仪才能实现的壮举。

量子传感器允许从头骨表面记录大脑活动,这是以前无法实现的空间和时间分辨率。该系统应该能够控制机器人的复杂动作,或者根据大脑的神经磁活动重建想象中的语言。

最广泛使用的是光泵磁力仪(OPM),它使用气体原子作为灵敏的探针来测量最小的磁场。除了opm,科学家们还在开发基于钻石的量子传感器。理论上,这些钻石磁强计可以获得更高的分辨率。

应用程序

Soekadar认为,辅助性和恢复性神经外骨骼是改善严重瘫痪患者生活条件的有效临床工具。然而,到目前为止,无创BCI只能控制手的开合。他们不能解读单个手指的动作或不同的抓握类型。此外,反复使用大脑外骨骼可以导致功能和结构的可塑性,从而导致神经恢复。

下一步,Soekadar的研究旨在改善大脑功能,如工作记忆、情绪调节或更复杂的感觉运动整合。他说:“当我们将bci与神经调节结合起来,并理解个体大脑活动、大脑功能和行为之间的原因和联系时,我们可以将bci的范围扩展到精神病学的应用,例如抑郁症或痴呆症。”“我们将使用适应性脑刺激来稳定和改善这些不同的大脑功能。”

前景

辅助bci是恢复运动功能的有效临床工具。Soekadar说:“量子传感器是目前最有希望推进非侵入式bci应用的技术,但仍有许多技术挑战需要掌握。”他总结道:“但我非常乐观地认为,这些挑战可以在未来五年内被掌握,它们将丰富神经科学和BCI领域。”

订阅我们的时事通讯

相关文章

大脑控制的计算机正在成为现实,但主要障碍仍然存在

大脑控制的计算机正在成为现实,但主要障碍仍然存在

越来越多的研究人员和公司正转向脑机接口,但从用户培训到侵入式大脑植入程序的现实,仍然存在重大挑战。

算法设计出能够感知的软机器人

算法设计出能够感知的软机器人

深度学习技术优化了机器人身上传感器的布置,确保了机器人的高效运行。

深度学习电子皮肤解码复杂的人体动作

深度学习电子皮肤解码复杂的人体动作

一种深度学习驱动的单张力电子皮肤传感器可以从远处捕捉人类的动作。

神经假肢解码瘫痪人的语言

神经假肢解码瘫痪人的语言

研究人员开发了一种“语言神经假肢”,使严重瘫痪的人能够用句子进行交流。

当机器人回以微笑的时候

当机器人回以微笑的时候

研究人员利用人工智能教机器人做出适当的人类面部反应,这种能力可以在人类与机器人同事和护理人员之间建立信任。

脑-机接口将大脑中的笔迹转化为文本

脑-机接口将大脑中的笔迹转化为文本

科学家们使用一个植入的传感器来记录与手写相关的大脑信号,并利用这些信号在电脑上实时生成文本。

半自动铣削系统提高了安全性和精度

半自动铣削系统提高了安全性和精度

亨宁·温德哈根教授是手术室半自动系统的忠实粉丝,这种系统可以帮助植入手术,但让外科医生坐在驾驶座上。

用于机器人模拟皮肤特征的传感器

用于机器人模拟皮肤特征的传感器

研究人员已经开发了一种新的具有皮肤相似特性的软触觉传感器。

如何用人工智能和超级计算机训练机器人

如何用人工智能和超级计算机训练机器人

计算机科学家使用TACC系统生成用于机器人训练的合成对象。

受欢迎的文章

订阅简报
Baidu