Facebook脑机接口新突破，全天候AR眼镜就在眼前( 八 )_2017年4月份的F8大会上

Eddie Chang实验室BCI设备

据了解，在研究是加州大学旧金山分校的一项研究项目的一部分，同时该项目也得到FRL部分支持，双方将其称作Project Steno项目。该项目的部分参与者，已经进行了脑外科治疗。

据悉，最终研究人员希望实现的目标是：每分钟100字实时解析，词汇量为1000字，单词错误率降低至17% 。显然，通过植入芯片的方式帮助这些患者解码语言是一项可行的方案，因此UCSF的研究成果也为FRL非侵入式可穿戴BCI实时解码算法和技术规范提供了很大帮助。

实际上，这一目标还有很长的路要走， FRL也将继续和其它合作伙伴共同探索非进入是BCI项目，包括华盛达大学医学院Mallinckrodt放射学研究所、约翰霍普金斯大学的APL 。

FRL研发的原型机

我们知道，神经元在活跃状态下会消耗氧气，因此如果能够检测大脑内氧水平的变化，也就可以间接测量大脑活动。受到脉搏血氧仪的启发，其通过借鉴红外光来探测手指血氧饱和度的方式来开发了一款原型机。

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