半导体行业观察Elon Musk推出新一代的脑机接口及芯片( 二 )
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当被问及原型是否会进入诊所或医院时 ， Mehin绕开了这个问题 ， 但指出该设计旨在“大规模”使用 。 他说：“作为工程师 ， 我们知道可行的方法以及如何以一种易于理解的方式传达设计需求 ， 同样 ， 他们的团队也能够发送可以运行的高度复杂的原理图 。 ” “我们认为这是一种可以存在于实验室之外并适用于许多临床环境的设计 。 ”
N1芯片 正如Neuralink去年详细介绍的那样 ， 第一个设计用于试验的设备-N1 ， 也称为“ Link” ， 在它里面包含上述芯片 ， 薄膜和可与多达1,024个电极连接的密封基板 。 一个大脑半球最多可以放置10个 ， 最好在大脑运动区域至少放置4个 ， 在躯体感觉区域至少放置1个 。
马斯克说 ， 与2019年的概念相比 ， 该设备得到了极大的简化 。 它不再需要坐在耳朵后面 ， 它是一个大型硬币的大小（23毫米宽 ， 8毫米高） ， 所有必要的布线都连接在一个设备本身的厘米 。
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电极将检测到的神经脉冲中继到处理器 ， 该处理器能够从多达1,536个通道读取信息 ， 这大约是当前嵌入在人体中的系统的15倍 。 它符合科学研究和医学应用的基准 ， 并且可能优于比利时竞争对手Imec的Neuropixels技术 ， 后者可以一次从数千个独立的脑细胞中收集数据 。 马斯克声称 ， Neuralink的商业系统可以在96个线程上每个阵列包含多达3072个电极 。
该芯片包含惯性测量传感器 ， 压力和温度传感器 ， 以及一个可以“全天”持续充电和感应充电的电池 ， 以及模拟像素（analog pixels） ， 该像素在将神经信号转换为数字位之前对其进行放大和过滤 。 （Neuralink声称 ， 模拟像素比现有技术小至少5倍 。 ）一个模拟像素可以每秒捕获20,000个样本的整个神经信号 ， 分辨率为10位 ， 从而为每个像素提供200Mbps的神经数据记录的1,024个频道 。
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信号放大后 ， 将通过片上模数转换器对信号进行转换和数字化 ， 该芯片可直接表征神经元脉冲的形状 。 根据Neuralink的说法 ， N1仅花费900纳秒来计算传入的神经数据 。
N1可以通过蓝牙无线穿过皮肤连接远达10米外的智能手机 。 Neuralink说 ， 植入物最终将可以通过应用程序进行配置 ， 患者可以控制按钮并将输出从手机重定向到计算机键盘或鼠标 。 在猪演示过程中 ， Neuralink显示N1能够“高精度”预测动物所有四肢的位置 。 下一步是写神经元 。 马斯克说 ， 单个N1传感器可能会影响数百万个神经元 。
马斯克说 ， Neuralink的理想目标之一是使四肢瘫痪者以每分钟40个单词的速度打字 。 最终 ， 他希望Neuralink的系统将最终用于创建他所描述的“数字超智能[认知]层” ， 从而使人类能够与人工智能软件“融合” 。
潜在障碍 高分辨率的脑机接口（简称BCI）异常复杂 ， 它们必须能够读取神经活动 ， 以选择哪些神经元组在执行哪些任务 。 植入的电极非常适合此操作 ， 但是从历史上看 ， 硬件限制已使它们与大脑的一个以上区域接触或产生干扰性疤痕组织 。
随着精细的生物相容性电极的出现 ， 这种情况发生了变化 ， 这种电极可以限制疤痕形成 ， 并可以精确地靶向细胞簇（尽管有关耐久性的问题仍然存在） 。 不变的是缺乏对某些神经过程的了解 。
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很少在大脑区域（例如前额叶和海马）中分离活动 。 相反 ， 它发生在各个大脑区域 ， 很难固定 。 然后是将神经电脉冲转换成机器可读信息的问题 。 研究人员尚未破解大脑的编码 。 视觉中心产生的脉冲不同于语音形成时产生的脉冲 ， 有时很难识别信号的起源点 。
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