据techxplore 5 月3 日报道，卡内基梅隆大学He 实验室一直致力于寻找一种可行的替代侵入式脑机接口的方法。 2019年，该团队使用非侵入性脑电图接口首次成功演示了意念控制机械臂可以连续跟踪和跟随计算机光标。

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随着技术的进步，他们的人工智能深度学习方法变得更加强大和有效。在发表于《美国国家科学院院刊》 (PNAS Nexus) 的最新研究中，研究团队证明，人类只需通过思考就可以以无与伦比的性能控制对移动物体的连续跟踪。与Neuralink 或Synchron 等侵入式脑机接口相比，非侵入式脑机接口具有一系列优势。这些优点包括提高安全性、成本效益以及能够被广泛的患者和普通人群使用。然而，非侵入式脑机接口也面临挑战，因为它们记录不太准确并且难以解释。在卡内基梅隆大学生物医学工程教授何斌最近的一项研究中，由28 名人类参与者组成的小组接受了一项复杂的脑机接口任务，即通过思考来跟踪二维物体。在任务过程中，脑电图（EEG）方法记录了他们在大脑之外的活动。何的团队利用人工智能训练深度神经网络，利用脑机接口传感器数据直接解码和解释人类对物体连续运动的意图。总体而言，这项工作展示了非侵入性脑机接口在脑控计算机设备中的卓越性能。何斌表示：“人工智能技术的创新让我们相对于传统技术能够大幅提升性能，为未来人类广泛应用提供线索。” （编译：尼莫）