想象一下，在玩像《马里奥赛车》这样的赛车游戏时，你只需要用大脑来完成一系列复杂的转弯。

这不是一个视频游戏的幻想，而是一个真实的程序，是德克萨斯大学奥斯汀分校的工程师们创建的，作为脑机接口研究的一部分，以帮助改善运动障碍患者的生活。更重要的是，研究人员将机器学习能力与他们的脑机接口结合起来，使其成为一个通用的解决方案。

通常，这些设备需要对每个用户进行大量的校准——每个人的大脑都是不同的，无论是对健康的还是残疾的用户——这一直是主流采用的主要障碍。这种新的解决方案可以快速理解个体受试者的需求，并通过重复进行自我校准。这意味着多名患者可以使用该设备，而无需针对个人进行调整。

“当我们在临床环境中考虑这个问题时，这项技术将使我们不需要一个专门的团队来完成这个漫长而繁琐的校准过程，”Satyam Kumar说，他是科克雷尔工程学院钱德拉家庭电气与计算机工程系和戴尔医学院神经内科的教授约瑟·德尔·r·Millán实验室的研究生。“从一个病人转移到另一个病人会快得多。”

这项无校准接口的研究发表在PNAS Nexus上。受试者戴上一顶装有电极的帽子，电极与电脑相连。电极通过测量来自大脑的电信号来收集数据，解码器解释这些信息并将其转化为游戏动作。

José del R. Millán在脑机接口方面的工作帮助用户引导和加强他们的神经可塑性，即大脑随时间变化、成长和重组的能力。这些实验旨在改善患者的大脑功能，并使用由脑机接口控制的设备使他们的生活更轻松。

在这种情况下，操作是双重的:赛车游戏，以及平衡数字条左右的简单任务。一名专家接受了培训，为简单的条形任务开发一种“解码器”，使界面能够将脑电波转换为命令。解码器作为其他用户的基础，是避免长时间校准过程的关键。

解码器的效果非常好，实验对象可以同时接受酒吧游戏和更复杂的赛车游戏的训练，后者需要提前几步思考才能转弯。

研究人员称这项工作是基础性的，因为它为进一步的脑机接口创新奠定了基础。该项目使用了18名无运动障碍的受试者。最终，当他们继续沿着这条路走下去，他们将在运动障碍患者身上进行测试，将其应用于临床环境中的更大群体。

“一方面，我们希望将脑机接口转化为临床领域，帮助残疾人;另一方面，我们需要改进我们的技术，使其更容易使用，以便对这些残疾人产生更大的影响，”Millán说。

在翻译研究成果的同时，Millán和他的团队继续研究一种轮椅，用户可以通过脑机接口驾驶轮椅。在本月的西南偏南会议和节日上，研究人员展示了这项技术的另一种潜在用途，即控制两个手部和手臂康复机器人。这不是新论文的一部分，而是这项技术未来发展方向的一个标志。几名志愿者在几分钟内成功地操作了大脑控制的机器人。

“这项技术的重点是帮助人们，帮助他们的日常生活，”Millán说。“我们将继续沿着这条路走下去，无论它把我们带到哪里，我们都会帮助人们。”

Transfer learning promotes acquisition of individual BCI skills