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马斯克Neuralink植入物出故障:受试者接线脱落

Neuralink 人体试验刚迎来100天,就被曝出故障了。


马斯克的脑机接口公司 Neuralink,在将设备植入人体后出故障了。

该公司在周三的一篇博客中透露,他们嵌入人类大脑的首个侵入式大脑芯片出现故障,神经元监视线似乎已从参与者的大脑中脱落。

目前尚不清楚是什么原因导致这些线从大脑中脱落,更不知道脱落了多少根连接线,这些移位线是否对人体构成安全威胁也没法评估。
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尽管如此,也不耽误马斯克庆祝 Neuralink 第一次人体植入成功 100 天。
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此前,Neuralink 宣称其侵入式植入设备包括 64 根柔性线,总共带有 1024 个电极,可以检测神经元活动。这些柔性线(据说比人的头发还细)由该公司专有的手术机器人植入人脑。目标是将柔性线放置在特定神经元附近,以便可以记录电极检测到的信号并将其解码为预期的动作,例如移动计算机屏幕上的光标。

今年 1 月,Neuralink 接待了其首位临床试验参与者 Noland Arbaugh, 他是一名因潜水事故导致肩部以下瘫痪已八年的 29 岁美国男子。当时 Arbaugh 手术进行得非常顺利,第二天他就回家了。

之前,Arbaugh 主要通过口含式平板电脑触控笔与人交流,这种设备必须由专业人员安装,但长时间使用会导致不适、肌肉疲劳和压疮等。

Arbaugh 表示:Neuralink 脑机接口技术可以让他躺在床上使用,非常舒适,而其他辅助设备必须由其他人帮助或必须坐起来才能使用。而长时间坐着会出现褥疮或痉挛。Neuralink 让 Arbaugh 可以按照自己的时间生活,而不需要有人整天帮忙调整身体等。

做完手术一个多月后,Arbaugh 就能以各种姿势控制笔记本电脑,包括躺在床上控制。他能玩游戏(甚至在游戏中打败了朋友)、浏览互联网、直播,并在 MacBook 上使用其他应用程序,所有这些都是通过用意念控制光标来实现的。

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例如,仅使用脑机接口植入物玩国际象棋游戏:

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甚至在任天堂 Switch 游戏机上玩马里奥赛车 —— 这是 Arbaugh 自脊髓受伤以来一直无法做到的事情。

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工作日,Arbaugh 使用脑机接口的时间是 8 个小时,周末会超过 10 个小时。最近一次,他在一周内总共使用该设备 69 个小时:35 个小时用于结构化会话,另外还有 34 个小时用于个人使用。
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然而,据《华尔街日报》本周报道,Arbaugh 大脑中未知数量的植入物柔性线发生了移位的情况。《华尔街日报》报道后,Neuralink 发布博客证实了该问题。
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Neuralink 解释称:「Arbaugh 大脑中植入物的柔性线脱落,导致有效电极数量减少,影响了信息传输速率,丢失了部分数据。」

目前尚不清楚为什么这些柔性线会偏离原来的位置,但《华尔街日报》称消息人士说一种假设是手术后 Arbaugh 的头骨内滞留了空气,这种情况称为颅内积气(pneumocephalus)。熟悉 Neuralink 试验的消息人士称,在发现问题后考虑了移除植入物的可能。

Arbaugh 的安全似乎没有受到负面影响。但Neuralink报告称,植入物柔性线的偏离脱落降低了Arbaugh的BPS值,该值用于测量植入植入物的患者控制计算机光标的速度和准确度。

通过修改解码电极信号的算法,Neuralink 能够将 BPS 值恢复到柔性线偏离脱落之前的水平。根据 Neuralink 的说法,这些修改调整包括使植入物「对神经群体信号更加敏感」,改进将这些信号转化为光标移动的技术等。Neuralink 称,调整后 BPS 值有所改善并保持稳定。
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去年 5 月,Neuralink 获得了美国食品药品监督管理局(FDA)的人体试验批准。按照 Neuralink 原本的计划,将在未来几个月内再进行两次植入试验,今年总共进行 10 次。但现在首次人体试验似乎出现了一些问题,计划是否有变动还未知。

参考链接:
https://arstechnica.com/science/2024/05/elon-musks-neuralink-reports-trouble-with-first-human-brain-chip/
https://neuralink.com/blog/prime-study-progress-update-user-experience/
产业马斯克Neuralink
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神经元技术

(人工)神经元是一个类比于生物神经元的数学计算模型,是神经网络的基本组成单元。 对于生物神经网络,每个神经元与其他神经元相连,当它“兴奋”时会向相连的神经元发送化学物质,从而改变这些神经元的电位;神经元的“兴奋”由其电位决定,当它的电位超过一个“阈值”(threshold)便会被激活,亦即“兴奋”。 目前最常见的神经元模型是基于1943年 Warren McCulloch 和 Walter Pitts提出的“M-P 神经元模型”。 在这个模型中,神经元通过带权重的连接接处理来自n个其他神经元的输入信号,其总输入值将与神经元的阈值进行比较,最后通过“激活函数”(activation function)产生神经元的输出。

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