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大脑控制的外骨骼可使四肢瘫痪的人恢复行走和操作物体

中国航拍网2023-05-27航拍作品航拍图
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  航拍眉山,航拍图,光谷航拍格勒诺布尔大学的科学家们花了两年的时间令一个四肢瘫痪的人用一个大脑控制的AI外骨骼来移动他的手臂和腿甚至在有保护的前提下走路爬楼梯这位28岁的患者曾遭受颈椎脊髓损伤使他的从肩部高位瘫痪他进入研究室时仅能移动二头肌和右手腕从而只能够使用极为有限的操作方法控制轮椅以及完成更多行动

  研究人员在他的大脑和皮肤之间的头部的每一侧植入了一个64电极传感器能够读取并感知运动皮层中的大脑活动然后他们开始使用深度学习AI来识别、学习和增强患者用于每个动作和命令的大脑活动从而训练患者移动虚拟肢体就像操作视频游戏一样

  患者首先学会了完成简单的任务例如打开和关闭开关然后逐渐可以在屏幕上左右移动乒乓球拍然后他最终戴着VR头戴式设备完成了虚拟肢体上的肌肉运动这些运动的复杂性开始增加并将控制界面移动到了机械外骨骼上这种设备具有14种不同的关节提供14种不同的运动自由度它使患者能够移动自己的手臂和腿部在一项练习中他能够用双手伸出并触摸立方体上的目标以八个自由度移动手臂并正确旋转手腕在这些测试中显示出71%的成功率

  在另一项测试中患者使用外骨骼向前走但是此操作的大脑命令是简单的启动/停止开关而不是一组更为复杂的肌肉和四肢运动尽管如此他还是在39次训练中完成了攀登480个台阶一共145米(476英尺)的总高度(外骨骼拴在屋顶上以防止跌倒)

  CENA实验室的Clinatec执行委员会主席格勒诺布尔大学名誉教授AlimLouis Benabid教授表示患者“认为自己迅速增加的假肢活动性是有益的”但他的进步没有改变他的临床状况

  可见在当下脑机接口仍然相当粗糙即使使用侵入性植入物也很难破译来自感觉运动皮层的电信号而且尽管该系统比以前的许多尝试更强大但仍需要至少每7周重新校准一次

  深度学习AI可能会被证明是发现来自大脑扫描设备的大量数据中的模式的宝贵工具像埃隆·马斯克(Elon Musk)的Neuralink这样的公司声称正在开发能够以比当前更高的敏锐度读取大脑活动数据的设备技术进一步提高效果研究团队正在与外骨骼研发机构继续合作下一个目标是使患者能够“不使用天花板悬挂系统自动行走和平衡”

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