此次研究关注的假体激模是视觉皮层假体。仅知道哪些电极被激活，电刺设备实际效果仍存在局限。闻科受试者大脑中记录到的学网神经活动，将大脑静息状态数据纳入模型，优化科学家一直尝试开发视觉假体，过去数十年间，即没有真实光线进入眼睛时产生的光感体验。星星或烟花。请与我们接洽。从而根据个体神经状态调整刺激方案。
为了提高刺激效果，这些光点或光斑有时类似闪光、图片来源：美国加州大学圣巴巴拉分校
视觉假体是一类利用神经刺激技术帮助失明者恢复部分视觉功能的设备。研究人员训练了一种深度神经网络，并自负版权等法律责任；作者如果不希望被转载或者联系转载稿费等事宜，网站或个人从本网站转载使用，一名因创伤性脑损伤失明的27岁男性接受了由96通道电极阵列组成的脑植入设备。使其能预测不同刺激组合可能引发的大脑活动模式。研究人员表示，但视觉皮层仍保持功能的人恢复一定程度的视觉。该技术未来有望帮助部分因中风、神经退行性疾病或脑损伤导致失明、受试者能感受到“光幻视”，换句话说，目前，这可能成为未来视觉假体保持长期稳定运行的重要一步，
特别声明：本文转载仅仅是出于传播信息的需要，有助于设备根据神经状态变化动态调整刺激方案。比单纯的电刺激参数更能预测其实际看到的内容。也就是“仿生眼”。相关概念验证研究在线发表于最新一期《神经元》杂志。此前，人工智能（AI）有望让未来视觉假体（如“仿生眼”）更加精准、
| AI优化视觉皮层假体电刺激模式 |
包括美国加州大学圣巴巴拉分校在内的3家机构研究人员最新研究表明，
此次研究使用的植入设备能同时完成电刺激和神经活动记录，从而形成视觉体验。而大脑对刺激产生的真实反应提供了更可靠的信息。此外，提高了对神经响应的控制和视觉感知预测能力。并不意味着代表本网站观点或证实其内容的真实性；如其他媒体、这标志着向开发能更有效与大脑沟通的视觉皮层假体迈出了重要一步。
测试结果显示，使AI模型可以根据大脑真实反应进行训练。同时所需电流强度低于其他方法。并不能准确判断一个人会产生怎样的视觉体验，研究人员利用深度学习模型优化植入大脑视觉皮层的“仿生眼”的电刺激模式，使神经元产生响应，也就是“仿生眼”。
