商汤科技也进场:上线“每日新SenseNova”大模型系统
06-18
雷锋网1月7日报道,据外媒Venturebeat报道,NextMind正在开发一种实时脑机接口:它可以将来自大脑视觉皮层的信号转换成机器可以读取的数字指令。
这样,我们就可以通过大脑发送的视觉信号来控制电脑、AR/VR眼镜等设备。
同时,NextMind 将于本月推出面向开发者和合作伙伴的开发套件,售价为 1 美元。
【图片来源:VB 所有者:VB】公开信息显示,NextMind 是依靠机器学习算法构建非侵入式神经接口的初创公司之一。
9 月,Facebook 收购了 Ctrl-labs,该公司正在开发一款肌电图腕带,可以将肌肉神经信号转换为机器命令。
NextMind 目前正在开发的非侵入性设备是一种脑电图(EEG)读取和分析设备,佩戴在视觉皮层所在的大脑后部。
NextMind 在 CES 上荣获“VR/AR 最佳创新奖”和“可穿戴技术奖”。
NextMind 目前由 15 名员工组成,分布在软件、机器学习、硬件和游戏开发等领域。
两个渠道如何实现实时互动?第一步是解码意图输出。
NextMind 希望能够直接通过大脑实现实时交互。
证悟不仅是“所见”,更是“所想”。
当用户集中注意力观察某事物时,该事物相应的信号就会反馈到大脑的视觉皮层,体现为脑电图的独特波动。
大脑的视觉皮层不仅接收来自眼睛的输入,还放大这些神经信号。
Kouider 说:“我们对大脑如何工作,特别是视觉意识、感知和注意力如何工作有很好的了解,这就是为什么我们能够发明这种称为‘数字神经同步’的新方法。
我们不是解码视觉意图本身,而是解码视觉意图的输出,”Kouider 继续说道,“当用户环顾四周并聚焦于某个物体时,有关该物体的神经信号会被放大,我们知道用户想要移动或移动激活这个物体与大脑之间存在神经共振,注意力越集中,共振就越强,机器学习解码的水平就会越高,最后我们就可以确认用户。
想移动那个东西。
”这也是 NextMind 的设备与眼动仪不同的原因。
眼动仪无法感知用户意图。
Kouider举了一个简单的例子,他拿着一个杯子放在自己面前,看着坐在他面前的人。
此时,眼动仪无法判断 Kouider 是在看人还是在看杯子。
但 NextMind 设备可以。
它不仅知道你看到什么,还知道你想看到什么。
目前,解码视觉意图输出只是第一步。
第二个并行轨道是解码视觉想象力,这样即使用户闭上眼睛,设备仍然可以知道用户在想什么,即可以读懂心里在想什么。
图片。
Kouider 说,“大脑的视觉皮层既是来自外部世界的信息的输入区域,也是记忆和想象力的输出区域。
视觉皮层中提供视觉意识的神经元是用来处理外部信息的神经元。
”解码视觉意图和解码视觉想象一下这两个轨道将一起应用在同一硬件上。
不同的软件和算法将专门处理不同的任务。
介于视觉信息和视觉想象两个极端之间的是视觉注意力。
人们对视觉注意力的控制是自上而下的,由前额叶皮层等其他大脑区域控制。
集中的视觉注意力会强化某些神经元,这就是 NextMind 试图破译的内容。
它重约 60 克,有八个电极。
在 9 月份创立 NextMind 之前,Kouider 是一名认知神经科学教授,曾在《科学》和《自然》上发表过有关视觉意识和大脑的论文。
他的工作重点是那些无法说话或表达自己想法的人。
在积累了大量非侵入性解码神经信号方面的专业知识后,Kouider 希望开发一种能够真正实现实时交互的产品。
因此,NextMind的目标是从视觉皮层实时解码视觉意识并进行脑机交互。
Kouider 希望使这项技术得到广泛应用,以便用户可以使用它与任何显示器进行交互。
NextMind 的设备重约 60 克,有八个电极,旨在测量大脑活动。
8是保证不丢失数据的最小电极数量。
此外,真正的突破在于NextMind可以让电极本身获取更多的神经数据,从而提高机器学习的有效性。
他们使用新型高灵敏度材料,使其设备的 SNR(信噪比)比临床 EEG 提高了约 4 倍。
而且电极形状像梳子,可以穿过头发到达头皮以获得良好的信号。
第一次使用时,NextMind 的设备首先要对用户的大脑进行初步了解。
它通过单次校准和软件训练构建用户的神经特征模型。
该过程涉及用户关注出现在屏幕上不同位置的许多绿色三角形图案。
整个过程只需要几分钟,用户需要保持沉默才能获得更准确的模型。
Hands-Free Kouider 说:“视觉皮层包含有关形状、方向、边界、颜色和运动的各种信息。
”目前,这些测试依赖于特定的形状和颜色,但 Kouider 表示,很快 NextMind 的设备将不再有颜色。
即使没有特定的模式,也可以解码相关的任意形状。
“我们改进了硬件,改进了机器学习算法。

这些可以提高设备对视觉神经信息的识别能力。
” “目前硬件是主要限制。
但这不仅是我们的问题,还涉及任何需要成像的人。
问题。
虽然MRI图像分辨率非常高,但我们当然不能使用它们。
任何问题都是如此。
”机器学习初创公司,数据量限制了我们能走多远。
” NextMind的研究成果还处于演示阶段,他们也在努力寻找非常高价值的应用场景,因此该公司现在准备推出一个开发套件,首先他们希望获得更多的数据来改进他们的机器。
其次,他们还希望探索更多的使用场景,NextMind 已经吸引了自动驾驶汽车制造商的兴趣,他们设想将电极直接放置在汽车座椅上,乘客可以不再需要方向盘。
躺在座椅上,无需佩戴任何设备即可控制汽车,“如果使用更小的版本,并将 NextMind 的设备放在 AR 耳机的头带后面,这将是一个很好的潜在应用场景。
用户可以通过手势来使用它,也可以与眼动追踪一起使用。
” Kouider提到的另一个应用场景是神经监测。
例如,如果飞机出现故障,警报响起,但飞行员没有注意到或提供任何反馈,NextMind的设备可以检测到这种情况,并相应地调整警报,使其更加明显。
“但对我们来说,重要的是控制,而不是监控,为此我们不断优化算法以使其更快。
” “我们的主要成就是首次实现了实时大脑交互,”Kouider 解释道。
“但三四年之内,我闭上眼睛想想我的妻子和孩子,屏幕上弹出他们的照片,也就不远了。
理论上是可以的,只是需要进一步处理神经信号 虽然我们知道大脑是如何工作的,但当涉及到实时处理时,它就变得非常棘手。
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