想象一下，在玩马里奥卡丁车这样的赛车游戏时，你只能用大脑在一圈内完成一系列复杂的转弯。这不是电子游戏中的幻想，而是德克萨斯大学奥斯汀分校的工程师们在脑机接口研究中创建的一个真实程序，旨在帮助改善运动残疾人士的生活。更重要的是，研究人员在他们的脑机接口中加入了机器学习功能，使其成为一个通用的解决方案。

通过自校准生物识别（BCI）技术提高无障碍程度

通常情况下，这些设备需要对每个用户进行大量校准--无论是健康用户还是残疾用户，每个人的大脑都是不同的--这一直是主流应用的主要障碍。这种新的解决方案可以快速了解每个受试者的需求，并通过重复进行自我校准。这意味着多名患者可以使用该设备，而无需根据个人情况进行调整。

萨蒂亚姆-库马尔（Satyam Kumar）是何塞-德尔-R-米兰（José del R. Millán）实验室的一名研究生，他是科克雷尔工程学院钱德拉家族电气与计算机工程系和戴尔医学院神经病学系的教授。"从病人到病人的移动速度会更快"。

有关无校准界面的研究发表在《美国国家科学院院刊》（PNAS Nexus）上。

从左至右Satyam Kumar、Hussein Alawieh 和 José del R. Millán。资料来源：德克萨斯大学奥斯汀分校

受试者头戴装有电极的帽子，帽子与电脑相连。电极通过测量大脑发出的电信号收集数据，解码器解读这些信息并将其转化为游戏动作。

米兰在脑机接口方面的工作有助于引导和加强用户的神经可塑性，即大脑随时间变化、成长和重组的能力。这些实验旨在改善患者的大脑功能，并利用脑机接口控制的设备为他们的生活带来便利。

在这种情况下，操作包括两个方面：赛车游戏和一项更简单的任务，即平衡数字条的左右两边。一位专家接受了培训，为较简单的平衡任务开发了一个"解码器"，使界面能够将脑电波转化为指令。解码器是其他用户的基础，也是避免漫长校准过程的关键。

何塞-德尔-R-米兰实验室的研究生侯赛因-阿拉维赫（Hussein Alawieh）戴着一顶装满电极的帽子，帽子与电脑相连。电极通过测量来自大脑的电信号收集数据，解码器解读这些信息并将其转化为游戏动作。资料来源：德克萨斯大学奥斯汀分校

试验证明解码器的效果很好，受试者可以同时进行酒吧游戏和更复杂的赛车游戏的训练，后者需要提前几步思考才能转弯。

研究人员称这项工作具有奠基性意义，因为它为进一步的脑机接口创新奠定了基础。该项目使用了18名没有运动障碍的受试者。最终，随着研究的深入，他们将在有运动障碍的人身上进行测试，将其应用于临床环境中更大的群体。

米兰说："一方面，我们希望将生物识别技术转化到临床领域，以帮助残疾人；另一方面，我们需要改进技术，使其更易于使用，从而对这些残疾人产生更大的影响。"

在研究成果转化方面，米兰和他的团队还在继续研究一种轮椅，用户可以通过脑机接口来驾驶这种轮椅。在本月举行的西南偏南会议和节日上，研究人员展示了这项技术的另一个潜在用途，即控制两个手部和手臂的康复机器人。这并不是新论文的一部分，但却预示着这项技术未来的发展方向。有几个人自愿参加，并在几分钟内成功操作了脑控机器人。

"这项技术的意义在于帮助人们，帮助他们的日常生活，"米兰说。"我们将继续沿着这条路走下去，无论它把我们带到哪里，我们都将努力帮助人们。"

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