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人工智能使物体级视觉假肢更接近现实
图片来源：杰夫·达尔 (Jeff Dahl) – 上传者自己的作品，基于公共领域文档：[1]，CC BY-SA 3.0，斯蒂芬妮·帕克 (Stephanie Parker) 链接这项研究来自马丁·施林普夫 (Martin Schrimpf) 的 NeuroAI 实验室（隶属于 EPFL 计算机与通信科学和生命科学学院），使用人工智能模型来准确预测在何处刺激 [...]
来源:Robohub图片来源：ByJeff Dahl – 上传者自己的作品，基于公共领域文档：[1]，CC BY-SA 3.0，链接
作者：斯蒂芬妮·帕克
Martin Schrimpf 神经人工智能实验室（隶属于洛桑联邦理工学院计算机与通信科学与生命科学学院）的这项研究使用人工智能模型来准确预测刺激大脑的位置，以唤起用户的面部和特定物体的图像，而不是简单地唤起光点。荷兰研究人员使用洛桑联邦理工学院开发的模型对视力正常的猴子进行活体试验。四月份在国际学习表征会议上公布的初步结果显示，它对人类视觉也有非常有前景的影响。
“这个项目的动机是，很多人都患有无法修复的视觉缺陷，从某种意义上说，从视网膜开始的视觉处理流中的某个地方，存在着无法修复的缺陷，”领导这项研究的 NeuroAI 实验室科学家 Johannes Mehrer 说道。 “解决这个问题的一个方法是开发视觉假体。”
视觉假体有多种，包括视网膜、视神经和皮质。视网膜假体被放置在视网膜上的某处，当视网膜损伤严重而无法植入时，可以使用视神经假体，并且可以刺激视神经。当视网膜和视神经都无法植入时，可以使用皮质假体。它们完全绕过视网膜和视神经，而是通过刺激视觉皮层，使用电极在其上“绘制”图像来工作。然而，到目前为止，这种方法的局限性在于它针对的是大脑的较低级别区域，在这些区域中只能投射闪光和简单的形状。还有硬件限制，因为需要多个电极同时刺激不同区域，但一个区域只能使用一定数量的电极。