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當人類的意識能夠直接控制機器的運動時，科幻 「教父」 詹姆斯・卡梅隆的系列大片中展示的人機共生畫面與賽博朋克情節，就真正實現了。
在日常生活中，我們往往會因為各種原因導致人體的運動功能受損。罪魁禍首可能是任何東西，從肢體損傷到神經肌肉疾病。
對一些截肢者來說，進行日常生活活動的能力取決於他們能否有效和可靠地繞過大腦和假肢之間斷裂的通路。強大的 # 腦機接口 ，可以幫助這些人恢復行動能力。
IBM澳大利亞研究院憑藉其開創性的腦機接口，正在開發一種利用完整的運動皮層來控制機器人假肢的系統。
這是有可能的，從生理學角度講，運動皮層仍然在試圖指揮身體——即使它試圖指揮的肢體缺失了。就像揚聲器斷開時的立體聲，輸出仍在發生，但連接斷開。
他們發明的腦機接口通過一個商用的OpenBCI-EEG（腦電圖）耳機讀取運動皮層的輸出。然後，這些腦電波被處理，以確定用戶的預期動作，然後指揮機械臂執行該動作。
一旦預期的活動被解碼，他們就把它們翻譯成機器人手臂的指令，能夠在現實生活環境中抓取和定位物體。他們將機械臂連接到攝像機和一個定製開發的深度學習框架，IBM稱之為Grasp Net。
Grasp Net可以確定機器人抓取感興趣物體的最佳位置。它是一種新穎的深度學習體系結構，在Nvidia Jetson TX1處理器上的抓取精度、僅7.2MB的內存佔用和實時推理速度方面優於最先進的深度學習模型。
美國明尼蘇達大學雙城分校生物醫學工程系楊知團隊研發了新一代生物電神經接口技術平臺。研究成果近期發表在《神經工程雜誌》，標題為《面向截肢者的生物電神經接口，可實現直觀的假肢控制》。
該腦機接口是通過外周神經通路在人的思想與機器之間建立新的信息管道，從而讓截肢者能真正靈巧而直觀地控制假肢。試驗結果表明，這一技術能夠更加準確地理解人體神經系統中的信號，因而有可能成為未來人機共生的基礎。
該技術平臺包括三個組成部分：植入式束內微電極，神經晶片組，和人工智慧解碼器。具體來說，就是研究人員首先根據截肢殘疾人的情況確定電極數量，目標神經，和手術方案。
比如最近的一個病例，該團隊使用顯微外科束狀靶向法技術將縱向束狀內電極植入截肢者的正中神經和尺神經中，形成與單個神經束的接口。
通過超低噪聲的神經晶片組來記錄極微弱的神經電圖。然後由人工智慧模型通過循環神經網絡來解碼神經電圖，從而掌握受試者的想法。該平臺理論上可以將人的的思想和外界機器連接起來，比如讓殘疾人控制一個假肢，又或是一臺電腦。
這些研究成果，對四肢有損害的殘疾人來說，可謂是希望和福音。當然，腦機接口的研究應用不僅僅對這些殘障人士有幫助，目前研究方向專注在盲人、聾啞人等方向的也不少，比如通過在盲人眼球裡植入晶片電極，讓他們恢復部分視力等。
腦機交互與智能硬體學術挑戰營，結合了美國密西根大學和我國浙江大學腦機交互基礎課程，讓學員了解最新的腦機交互發展趨勢，體會腦電波控制機器人、控制他人手臂運動等尖端領域的實驗。
通過課程學習，讓學員能夠通過自己編程實現腦神經信號、心電信號和肌電信號的讀取、過濾和處理，並進一步與控制器（如Arduino等）、執行器（如機械手等）結合起來，完成神經信號傳感、肌肉運動識別、仿生假肢操縱等相關科學挑戰任務。
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