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神经网络改善仿生眼与大脑的交互
皮质假体完全绕过眼睛和光学通道，将电信号直接传输到视觉皮层。
来源:OSP网站大数据新闻资料来源：Matt Perko，加州大学圣巴巴拉分校
来自美国、瑞士和西班牙的研究人员证明，人工智能在提高包括仿生眼在内的视觉假肢的准确性、可预测性和定制性方面具有巨大潜力。
视觉假体的发展已经持续了数十年，但尚未取得可持续的成功。大多数现有设备的作用旨在刺激视网膜或视神经。皮质假体提供了一种根本不同的替代方案：它们完全绕过眼睛和光学通道，将电信号直接传输到视觉皮层。理论上，这可以恢复因中风、神经退行性疾病或严重脑外伤而受损的视觉通路的人的视力。对于那些以前能够看见但后来由于遗传性眼病或事故而丧失视力的人来说，潜在的好处可能尤其重要。
加州大学圣巴巴拉分校助理教授 Michael Beyeler 和他的同事使用深度学习模型为暂时植入视觉皮层的电极开发电刺激模式，视觉皮层是大脑后部负责处理视觉信息的区域。这有助于改善神经元对刺激的反应方式的控制以及视觉感知的预测。
在人工智能的帮助下开发的电路可以更准确地再现给定的大脑活动模式，形成视觉图像所需的电流更少，并且可以预测患者的视觉感知——光幻视的形状、大小和亮度。