你是否想过像科幻电影里一样，拥有意念操控物体的超能力？
多年来，研究人员一直在努力制造一种设备，让人们可以用他们的思想控制并独立地进行某些活动。
不同的机构和组织一直在致力于建造无缝意念控制的机器人来执行各种任务。
之前的工作
，麻省理工学院(MIT)的计算机科学和人工智能实验室(CSAIL)和波士顿大学(Boston University)在开发意念控制机器人方面取得了突破。他们为自己的系统创造了新的机器学习(ML)算法，可以在10到30毫秒内分析脑电波。
Image source: MIT
，苏黎世联邦理工学院的研究人员尝试了一种不同的方法来帮助不能说话的残疾人。他们使用深度学习模型将功能磁共振成像扫描数据转换为固定词汇中的特定词汇，通过将这些词汇转换为连贯的文本来理解一个人的想法。
改进的解码器的架构
来自电气和电子工程师协会(IEEE)的研究人员最近开发了一个名为BrainGate的系统，可以让四肢瘫痪的人在平板电脑上进行网页浏览和操作移动应用程序。它与其他脑机接口(BCI)基本相同，但它是无线的。这为潜在的应用开辟了新的可能性。
无线系统的一些组件
意念控制机械臂
EPFL 学习算法和系统实验室负责人 Aude Billard 教授和 EPFL 脑机接口实验室前负责人José del R. Millán 教授开展了一个项目，为患有运动障碍的人开发机器人辅助系统。
Billard 教授这表示，种机器人辅助系统是为那些因脊髓损伤而遭受永久性神经损伤、失去运动功能的人设计的。这将帮助他们恢复一些失去的灵活性，并执行简单的任务。
这两个研究小组开发了一种计算机程序，可以仅通过意念来控制机器人；不需要语音控制或触摸。该系统通过配备电极的头帽接收来自人脑的输入，用于对用户的大脑信号进行脑电图 (EEG) 扫描。
Prof. Aude Billard, the head of EPFL’s Learning Algorithms and Systems Laboratory © Alain Herzog EPFL
患者仅通过看着机械臂，就可以使用机械臂。机器人会自动理解它是否做错了什么，因为我们的大脑会发出信号告诉机器人做对与否。
该系统结合使用了反强化学习(IRL)技术和脑机接口(BCI)来解码错误相关电位(ErrP)，这使得系统根据用户的ErrP有一个奖励功能。换句话说，通过一种“打一试”的方法，机器人通过解读用户的大脑信号来了解用户的需求。据该研究的主要作者Iason Batzianoulis说，从技术角度来看，特别困难的是“将病人的大脑信号‘翻译’为机器人执行的动作。”他们通过机器学习将每个大脑信号与特定的任务联系起来。
机械臂避障示意图。（a）机械臂初始规划的移动路径；（b）该论文方法的说明。机械臂执行更难任务时的移动路径；(c)第一个实验方案；(d)第二个实验方案
该系统结合使用逆向强化学习(IRL) 技术和脑机接口 (BCI) 来解码错误相关电位 (ErrP)，这使得系统可以根据用户的 ErrP 获得奖励功能。换句话说，机器人通过“试探性”的方法，通过解读用户的大脑信号来确定用户的需求。
根据第一作者 Iason Batzianoulis 的说法，从技术角度来看，特别困难的是“将患者的大脑信号‘转化’为机器人执行的动作。”他们通过使用机器学习将每个大脑信号与特定任务联系起来实现一点。
© EPFL
值得一提的是，该领域的首次突破是在 年由卡内基梅隆大学的研究人员与明尼苏达大学合作完成的。EPFL 研究人员的这项新研究代表了构建此类设备的重大进步，这些设备可为四肢瘫痪患者和上身运动功能受限的人提供日常帮助。
未来是意念控制的
尽管这项技术将用于帮助有运动障碍的人，但它不仅限于临床应用。Neuralink 正在开发名为 LINK 的“大脑芯片”，当植入我们大脑的运动皮层区域时，可以治愈从残疾到抑郁症的各种疾病。不过，据埃隆·马斯克（Elon Musk）称，LINK 的潜力在科幻领域。他相信有一天它会让我们存储我们的记忆并重播它们！
参考
Iason Batzianoulis et al, Customizing skills for assistive robotic manipulators, an inverse reinforcement learning approach with error-related potentials,Communications Biology().
DOI: 10.1038/s4-021-02891-8
/news/-12-mind-controlled-robots-closer.html
/mind-controlled-robots-a-step-closer-to-realization/
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