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近日，Synchron在NVIDIA GTC 2025上展示了基于AI驅動的腦機接口的未來.

腦機接口公司Synchron近日發(fā)布了人類認知基礎模型Chiral?的路線圖，標志著認知人工智能（Cognitive AI）的出現(xiàn)——一種直接基于人類神經(jīng)活動進行訓練的人工智能。Synchron正在將BCI從監(jiān)督學習推進到自我監(jiān)督學習，通過將大規(guī)模神經(jīng)數(shù)據(jù)與先進的NVIDIA AI驅動計算相結合，加速這一轉變。

在GTC 2025大會上，Synchron展示了其由NVIDIA Holoscan平臺驅動的ai支持的BCI如何顯示在Apple Vision Pro上，從而允許個人使用Synchron的Stentrode?直接思維控制技術來控制數(shù)字和物理環(huán)境。

在這次活動上Synchron發(fā)布了獨家視頻，展示了其BCI技術在現(xiàn)實世界中的影響。視頻的主角是羅德尼，他是一名患有ALS的Synchron BCI用戶，盡管失去了使用雙手的能力，但他完全無需動手、發(fā)聲或觸碰就能操作和控制數(shù)字家庭環(huán)境。通過直接思維控制，他調整了燈光、播放了音樂、控制了溫度，甚至啟動了電器——這一切都得益于眼睛導航和蘋果VisionPro上BCI控制的AssistiveTouch功能。

Synchron首席執(zhí)行官兼創(chuàng)始人Tom Oxley博士表示，“我們正在使用生成性預訓練技術構建大腦基礎模型，該技術直接從神經(jīng)數(shù)據(jù)中學習——從源頭抽象人類認知，從而創(chuàng)建改善用戶生活的功能?！?/p>

“之所以能夠做到這一點，是因為我們能夠擴展大型數(shù)據(jù)集，使BCI像支架插入一樣常見?！?/p>

認知AI路線圖

Synchron與NVIDIA的合作主要圍繞認知人工智能路線圖上的三個主要技術里程碑展開：

由NVIDIAHoloscan提供動力的運動推理-第一步是以最小的延遲實現(xiàn)實時神經(jīng)解碼。NVIDIA Holoscan增強了設備上的邊緣計算，在Synchron的BCI中實現(xiàn)更快、更精確的運動推斷。這將允許用戶通過思想無縫地控制數(shù)字環(huán)境，為更先進的高維交互和人工智能支持奠定基礎。

與 NVIDIA Cosmos 的情境感知交互——在實現(xiàn)實時神經(jīng)解碼后，下一步是整合環(huán)境感知。NVIDIA Omniverse平臺和Cosmos世界基礎模型創(chuàng)建了受物理約束、逼真的家庭環(huán)境模擬，生成豐富的標注數(shù)據(jù)集，從而提高運動推斷的準確性、適應性和微調能力。通過在真實世界模擬中解釋神經(jīng)信號，該系統(tǒng)將實現(xiàn)更高維度的推斷，使交互更具預測性、適應性和直觀性。

從神經(jīng)數(shù)據(jù)到認知AI：訓練Chiral?-作為通過經(jīng)導管方法實現(xiàn)可擴展神經(jīng)技術的領導者，Synchron將與NVIDIA合作，基于未識別數(shù)據(jù)訓練Chiral?。自2019年啟動臨床項目以來，Synchron已擁有20例患者年的支架植入經(jīng)驗。作為一個預先訓練的大腦模型，Chiral?旨在從大規(guī)模神經(jīng)數(shù)據(jù)中提取人類認知，從而提升BCI、大腦健康和未來人工智能系統(tǒng)的水平。隨著部署的設備越來越多，模型也會不斷改進，從而實現(xiàn)更高維度的意圖轉換，并演變?yōu)樽晕彝晟?、通用的認知人工智能。這種轉變超越了意圖識別，為實時意圖到行動奠定了基礎。

這一突破只有在規(guī)?；幕A上才有可能實現(xiàn)，Synchron公司正在通過微創(chuàng)經(jīng)導管BCI輸送技術解決這一難題，該技術就像心臟起搏器或支架手術一樣常規(guī)，每年有數(shù)百萬次。這種可擴展性實現(xiàn)了群體級神經(jīng)數(shù)據(jù)收集，這是訓練大腦智能模型的關鍵。

“我們正在見證一種新的計算范式，技術不再只是對人們做出反應，而是以全新的方式賦予人們力量，”英偉達（NVIDIA）業(yè)務開發(fā)高級總監(jiān)大衛(wèi)·尼沃爾尼（David Niewolny）表示，“通過將突破性的BCI技術與英偉達的AI和Omniverse相結合，Synchron正在為殘疾人提供新的可能性，使他們能夠更加獨立，更好地與外界溝通和聯(lián)系。”

Synchron與NVIDIA的合作為第一個大規(guī)模的大腦基礎模型奠定了基礎。就像今天的人工智能是在大量的文本和圖像數(shù)據(jù)集上進行訓練一樣，人工智能進化的下一步是在神經(jīng)信號上進行訓練。Chiral?將演變?yōu)橐环N自學習認知模型，代表超越生成式AI和代理式AI，進入認知AI時代的下一個飛躍。

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