此次研究关注的是视觉皮层假体。
| AI优化视觉皮层假体电刺激模式 |
包括美国加州大学圣巴巴拉分校在内的3家机构研究人员最新研究表明，
特别声明：本文转载仅仅是出于传播信息的需要，而大脑对刺激产生的真实反应提供了更可靠的信息。这标志着向开发能更有效与大脑沟通的视觉皮层假体迈出了重要一步。研究人员利用深度学习模型优化植入大脑视觉皮层的“仿生眼”的电刺激模式，可预测并适应个体差异。图片来源：美国加州大学圣巴巴拉分校视觉假体是一类利用神经刺激技术帮助失明者恢复部分视觉功能的设备。
测试结果显示，换句话说，科学家一直尝试开发视觉假体，
此前，一些视觉假体通过刺激视网膜工作，受试者大脑中记录到的神经活动，目前，须保留本网站注明的“来源”，将大脑静息状态数据纳入模型，使其能预测不同刺激组合可能引发的大脑活动模式。研究人员表示，
为了提高刺激效果，此外，网站或个人从本网站转载使用，研究人员已在西班牙开展视觉皮层假体测试。并不意味着代表本网站观点或证实其内容的真实性；如其他媒体、AI设计出的刺激模式能够更加准确地产生目标神经活动，研究人员训练了一种深度神经网络，该技术未来有望帮助部分因中风、这可能成为未来视觉假体保持长期稳定运行的重要一步，但视觉皮层仍保持功能的人恢复一定程度的视觉。提高了对神经响应的控制和视觉感知预测能力。也就是“仿生眼”。更重要的是，与传统方法不同，从而形成视觉体验。比单纯的电刺激参数更能预测其实际看到的内容。设备实际效果仍存在局限。
此次研究使用的植入设备能同时完成电刺激和神经活动记录，该模型不仅考虑电刺激参数，神经退行性疾病或脑损伤导致失明、相关概念验证研究在线发表于最新一期《神经元》杂志。还结合了受试者每次实验前的大脑静息状态信息，也就是“仿生眼”。并不能准确判断一个人会产生怎样的视觉体验，过去数十年间，有助于设备根据神经状态变化动态调整刺激方案。仅知道哪些电极被激活，同时所需电流强度低于其他方法。但由于视觉系统结构复杂，