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近日，Synchron在NVIDIA GTC 2025上展示了基于AI驱动的脑机接口的未来. 脑机接口公司Synchron近日发布了人类认知基础模型Chiral™的路线图，标志着认知人工智能（Cognitive AI）的出现——一种直接基于人类神经活动进行训练的人工智能。Synchron正在将BCI从监督学习推进到自我监督学习，通过将大规模神经数据与先进的NVIDIA AI驱动计算相结合，加速这一转变。 在GTC 2025大会上，Synchron展示了其由NVIDIA Holoscan平台驱动的ai支持的BCI如何显示在Apple Vision Pro上，从而允许个人使用Synchron的Stentrode™直接思维控制技术来控制数字和物理环境。  在这次活动上Synchron发布了独家视频，展示了其BCI技术在现实世界中的影响。视频的主角是罗德尼，他是一名患有ALS的Synchron BCI用户，尽管失去了使用双手的能力，但他完全无需动手、发声或触碰就能操作和控制数字家庭环境。通过直接思维控制，他调整了灯光、播放了音乐、控制了温度，甚至启动了电器——这一切都得益于眼睛导航和苹果VisionPro上BCI控制的AssistiveTouch功能。 Synchron首席执行官兼创始人Tom Oxley博士表示，“我们正在使用生成性预训练技术构建大脑基础模型，该技术直接从神经数据中学习——从源头抽象人类认知，从而创建改善用户生活的功能。“ “之所以能够做到这一点，是因为我们能够扩展大型数据集，使BCI像支架插入一样常见。”
认知AI路线图 Synchron与NVIDIA的合作主要围绕认知人工智能路线图上的三个主要技术里程碑展开： 由NVIDIAHoloscan提供动力的运动推理-第一步是以最小的延迟实现实时神经解码。NVIDIA Holoscan增强了设备上的边缘计算，在Synchron的BCI中实现更快、更精确的运动推断。这将允许用户通过思想无缝地控制数字环境，为更先进的高维交互和人工智能支持奠定基础。 与 NVIDIA Cosmos 的情境感知交互——在实现实时神经解码后，下一步是整合环境感知。NVIDIA Omniverse平台和Cosmos世界基础模型创建了受物理约束、逼真的家庭环境模拟，生成丰富的标注数据集，从而提高运动推断的准确性、适应性和微调能力。通过在真实世界模拟中解释神经信号，该系统将实现更高维度的推断，使交互更具预测性、适应性和直观性。 从神经数据到认知AI：训练Chiral™-作为通过经导管方法实现可扩展神经技术的领导者，Synchron将与NVIDIA合作，基于未识别数据训练Chiral™。自2019年启动临床项目以来，Synchron已拥有20例患者年的支架植入经验。作为一个预先训练的大脑模型，Chiral™旨在从大规模神经数据中提取人类认知，从而提升BCI、大脑健康和未来人工智能系统的水平。随着部署的设备越来越多，模型也会不断改进，从而实现更高维度的意图转换，并演变为自我完善、通用的认知人工智能。这种转变超越了意图识别，为实时意图到行动奠定了基础。 这一突破只有在规模化的基础上才有可能实现，Synchron公司正在通过微创经导管BCI输送技术解决这一难题，该技术就像心脏起搏器或支架手术一样常规，每年有数百万次。这种可扩展性实现了群体级神经数据收集，这是训练大脑智能模型的关键。
“我们正在见证一种新的计算范式，技术不再只是对人们做出反应，而是以全新的方式赋予人们力量，”英伟达（NVIDIA）业务开发高级总监大卫·尼沃尔尼（David Niewolny）表示，“通过将突破性的BCI技术与英伟达的AI和Omniverse相结合，Synchron正在为残疾人提供新的可能性，使他们能够更加独立，更好地与外界沟通和联系。” Synchron与NVIDIA的合作为第一个大规模的大脑基础模型奠定了基础。就像今天的人工智能是在大量的文本和图像数据集上进行训练一样，人工智能进化的下一步是在神经信号上进行训练。Chiral™将演变为一种自学习认知模型，代表超越生成式AI和代理式AI，进入认知AI时代的下一个飞跃。 仅用于学术分享，若侵权请留言，即时删侵！
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