行业互联网|之江实验室国际领先的脑机融合技术 许你怎样的梦幻未来？( 二 )
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当植入了设备的小猪的口鼻碰触到物体时 ， 设备会获取神经元发射的信号 ， 在显示屏上呈现点状图像并发出声音 ， 显示它的大脑信号可实时被采集 。 而植入设备后又取出的小猪表现得非常健康 ， 与普通小猪无异 。
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这次展示的亮点在于——
实验动物从去年的大鼠升级为小猪 ， 后者与人类更相似；
植入物很小 ， 仅有硬币大小；
手术全过程仅一小时 ， 并可“当天出院” 。
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现有的技术 ， 观测模态比较单一 ， 光成像、电成像与磁共振很难共同使用 ， 同时 ， 观测大脑变化非常困难 。
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浙江大学计算机科学与技术学院教授潘纲介绍说 ， 之江实验室的大脑观测与脑机融合科研装置 ， 实现光、电、磁、声等多模态并用的大脑观测与调控 ， 能比较精准地呈现从微米到厘米、从微秒到生命周期的大脑活动过程 ， 实现输入-读出的实时反馈 。
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该项目以 7T 核磁共振为核心 ， 融合光、电、声等非侵入/半侵入/侵入式脑信息读出与脑行为调控手段 ， 通过聚焦超声、电极阵列等前沿技术 ， 实现多模态 7T 磁兼容的脑观测与调控 。
据王跃明说 ， 马斯克8月展示的产品分辨率很高 ， 但只能做一个非常小的区域 ， 很难做到跨脑区；之江实验室的技术既可以观察大脑局部 ， 也可以观察全脑 。
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这可以干什么事情呢？
第一 ， 可以支撑脑科学研究 ， 多维度、多模态地观测大脑 。
第二 ， 为现有的脑疾病提供了更广泛的方案 ， 可极大降低药品的副作用 。
第三 ， 更有利于开发类脑计算机 。
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首先 ， 需要基础科学进展 。
我们对于大脑的了解还远远不够 ， “读懂”脑信号很难 。 如果得不出准确的数学模型 ， 后续的软件设计、应用开发等就缺乏可靠基础 。
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第二 ， 需要关键技术突破 。
脑机对接、脑机交互、脑机融合三个发展阶段 ， 当前正由第一阶段向第二阶段过渡 ， 主要瓶颈包括传感精度低、集成计算效率差、编解码能力弱、互适应手段少等 。
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第三 ， 需要更多实验和数据 。
这类技术通常要先以猴子为实验对象 ， 然后才能以截瘫病人进行临床试验 ， 但目前全球只有少数团队能做猴子实验 ， 能做临床试验的机构更是屈指可数 。
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第四 ， 安全风险不容忽视 。
电极植入、信号输入或输出的过程 ， 都有可能造成脑部伤害；而脑电波信息收集和使用 ， 有可能涉及对个人隐私的侵犯等 。
第五 ， 伦理问题也需要规范化 。
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