对齐:Tether Evo的最新研究致力于解决脑机接口领域的一大难题

脑机接口星球 2026-08-06 08:00
对齐:Tether Evo的最新研究致力于解决脑机接口领域的一大难题图1

©Tether Evo

近日,Tether Evo有三篇关于脑机接口(BCI)的全新同行评审论文,获《Journal of Neural Engineering》等期刊录用待发表。其中两篇论文由Tether Evo与罗马第二大学(UniTOV)合作完成。

这三篇论文的研究表明,单一模型能够学习解读不同人群的大脑活动,而无需为每一位患者从零开始构建模型。该模型可从语音、视觉、音乐三个维度实现上述能力。

由于每个人的大脑产生的信号都存在细微差异,该研究攻克了脑机接口(BCI)领域的一大核心难题。

一个模型适配多个大脑

Tether Evo是Tether的前沿技术部门,专注于生物学与机器智能的交叉领域。该部门深耕脑机接口与神经假体技术,打造优先本地运行的高性能系统,旨在在日益中心化的世界中赋能个体,维护个人自主权利。

尽管每个人的大脑各不相同,且不同人对语音的神经表征存在差异(源于植入位置、神经功能活动以及学习经历的不同),研究证实,借助恰当的对齐技术训练得到的单一模型,可以跨不同人群通用,无需为每个人重新搭建模型。

在被《Journal of Neural Engineering》录用的论文《面向语音脑机接口的人类神经数据跨受试者解码》中,Tether Evo的研究人员探究了脑机接口如何帮助因肌萎缩侧索硬化症、脑卒中或脑损伤丧失说话能力的人群。该技术通过读取大脑活动并将其解码为文本,帮助这类患者重新实现沟通。(DOI 10.1088/1741-2552/ae8576)

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跨被试神经语音解码流程 ©Tommaso Boccato et al, J. Neural Eng.

在此之前,由于大脑信号的个体差异性,这类系统必须为每位患者单独搭建。该论文提出了首个跨受试者神经‑音素解码模型,该模型基于多位受试者不同大脑皮层区域的侵入式脑电记录数据完成训练。

Tether的研究方案不再将每位受试者作为独立个案,而是挖掘共通的语音模式。基于这种共性认知训练出一个解码器,便可快速适配每一位新患者。

该研究表明,单一模型可同时基于多个人的数据开展训练:通过轻量化数学重新对齐步骤,把不同大脑的信号映射至统一特征空间,搭配全新分层解码网络,即可实现上述效果。

该模型性能能够媲美甚至超越现有单患者专用系统,适配新受试者仅需数分钟至数小时,替代了以往耗时漫长的校准流程,为研发速度更快、可扩展性更强的语音脑机接口带来重大进展。

用于视觉重建的脑机接口

Tether与罗马第二大学的研究人员合作,记录猕猴观看数千张图像时的大脑信号,并直接从这些神经活动中还原出动物所看到的画面。仅依靠200毫秒的神经数据,该模型就能从数千张图片里精准选出目标图像,准确率达70%,还可以生成具备合理效果的重建图像,还原图像的形状、色彩与内容。

被《Imaging Neuroscience》收录的论文《基于选择性时间整合的灵长类神经元放电数据视觉解码模块化语义‑结构管线》,展示了脑机接口系统实现视觉重建的能力。该成果有望推动视觉修复研究,为未来皮层视觉假体与闭环脑机接口提供支撑,造福视力受损患者。(DOI 10.1162/IMAG.a.1299)

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生成式解码框架 ©Matteo Ciferri et al, Imaging Neuroscience

脑机接口在音乐领域的作用

另一篇合作论文《节奏与大脑:人类脑活动中音乐的跨受试者解码》被《Neural Networks》期刊录用,该论文同样采用了上述对齐技术。研究采集了五名受试者聆听涵盖10种曲风的540首歌曲时的功能性磁共振成像(fMRI)脑部扫描数据,构建出可将神经活动转化为音乐AI表征的模型。(DOI 10.1016/j.neunet.2026.109195)

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音乐编解码管线 ©Matteo Ciferri et al, Neural Networks

借助能够对齐不同人脑神经模式的技术,该模型识别正在聆听的音乐曲风的准确率约为61%(随机猜测准确率仅10%);在60首候选曲目里定位目标歌曲的正确率约25%(随机猜测不足2%),创下该研究任务的新基准。

研究还定位了参与该处理过程的大脑区域,印证了长期已知和音乐感知相关的听觉脑区;古典乐与爵士乐会产生辨识度最高的大脑信号特征,而金属乐与迪斯科这类曲风更容易被模型混淆。

对未来脑机接口的意义

校准耗时长久,一直是脑机接口落地现实应用的最大阻碍之一。如果基于大量人群训练的模型,仅需数分钟而非数周就可以适配新使用者,那么从实验室成果到可用设备的转化周期就会大幅缩短。这套可以识别歌曲、图像的技术逻辑,同样能够直接用于帮助丧失语言能力的人群重新获得沟通能力。

Tether认为,没有什么比个人信息更需要保护。该公司开发了开源端侧AI组件QVAC,保障智能运算在本地设备私密运行,无需获取额外权限。这与Tether的整体目标相契合:依托完全归用户自身所有的去中心化技术、钱包与工具,赋能个人与社群。

关于Tether

Tether(前身Realcoin)创立于2014年,核心发行泰达币(USDT)等多币种锚定稳定币,服务全球数亿用户,构建跨链数字价值流通网络。业务版图持续拓展,覆盖数字金融、可持续能源、点对点通信、AI基础设施,旗下Tether Evo专注脑机接口与神经智能技术研发。依托雄厚储备与自研技术,兼顾金融、算力与前沿科研布局,通过产业投资孵化创新项目,面向全球推动去中心化技术落地,致力于打造开放、自主的下一代数字基础设施。

来源:TechCrunch/Tether/相关论文出版机构

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