现在，多种脑机接口（BCI）设备可以让用户执行各种操作，从控制计算机光标、将神经活动翻译成单词、将手写内容转换成文本。

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正如最近在PNAS Nexus上发表的一项研究详细介绍的那样，德克萨斯大学奥斯汀分校的研究人员开发了一种可佩戴的帽子，允许用户通过将大脑活动解释为可操作的命令来完成复杂的计算机任务。但是，无需根据特定用户的神经活动定制每个设备，随附的机器学习程序提供了一种新的“一刀切”方法，可以大大减少训练时间。

“训练BCI受试者通常从离线校准会话开始，收集数据以构建单独的解码器，”该团队在论文摘要中解释道。“除了耗时之外，这种初始解码器可能效率低下，因为受试者在校准过程中没有收到帮助他们引发适当感觉运动节律的反馈。”

为了解决这个问题，研究人员开发了一种新的机器学习程序，该程序可以识别个人的特定需求并根据需要调整其基于重复的训练。由于这种可互操作的自校准，受训者不需要研究团队的指导，也不需要复杂的医疗程序来安装植入物。

参与该项目的研究生萨蒂亚姆·库马尔 (Satyam Kumar) 表示：“当我们在临床环境中考虑这一点时，这项技术将实现这一目标，因此我们不需要专门的团队来完成这个漫长而乏味的校准过程，从一个病人转移到另一个病人会更快。”

为了做好准备，用户所需要做的就是戴上一种红色的带有电极点的设备，类似于游泳帽。从那里，电极在训练期间收集神经活动并将其传输到研究团队新创建的解码软件。得益于该程序的机器学习功能，开发人员避免了其他BCI技术为每个用户进行校准时通常需要的耗时的个性化培训。

在五天的时间里，18名测试对象有效地学会了使用新的训练方法在心里想象玩赛车游戏和更简单的杆平衡程序。事实上，解码器非常有效，佩戴者可以同时在酒吧和赛车游戏上进行训练，而不是一次只训练一个。在上个月举行的年度西南偏南会议上，德州大学奥斯汀分校团队更进一步。在演示过程中，志愿者戴上可穿戴式脑机接口，然后在短短几分钟内学会了控制一对手和手臂康复机器人。

到目前为止，该团队仅在没有运动障碍的受试者上测试了BCI上限，但他们计划扩展解码器的能力以涵盖残疾用户。

“一方面，我们希望将BCI转化为临床领域，以帮助残疾人，”研究合著者、德克萨斯大学电气和计算机工程教授José del R. Millán说。“另一方面，我们需要改进我们的技术，使其更易于使用，从而对这些残疾人产生更大的影响。”

Millán的团队还致力于将类似的BCI技术融入轮椅中。