脑机接口两研究分别解决训练效率与长期使用稳定性
两项研究分别攻克了非侵入式BCI学习慢和侵入式BCI长期使用不稳定的关键瓶颈，推动BCI向真实场景落地。
两项脑机接口研究分别取得突破：耶鲁大学发现，若BCI的映射符合大脑的自然神经流形，用户可在一小时内学会控制；加州大学戴维斯分校等则报告了一名患者在家独立使用侵入式BCI近两年，用于语音和光标控制。
正文摘录
.53.07.png) 编辑丨% 脑机接口（BCI）概念从提出到现在，经历了长足的发展。通勤、家庭、病房，都是脑机接口最终要面对的地方。 而 BCI 这些年的进步，常常体现在两个看似分开的方向：一边是「怎么更快学会」，另一边是「怎么更久地稳定使用」。前者决定系统能不能被人掌握，后者决定它能不能进入真实生活。而最新的两项研究，正好把这两个问题分别推进了一步。 与大脑协作 我们常能在诸多网站上关注到有关的进展，比如脑机接口协助残障人士恢复，或者为他们提供一个交流的渠道。但很遗憾的是，基于实时功能性磁共振成像（fMRI）的反馈构建的 BCI 是一种显示大脑区域活跃程度的 MRI 扫描，需要用户长时间训练，学习效果也很有限。大约三分之一的用户无论练习多少小时，都无法获得控制权。 2026 年 6 月 9 日，耶鲁大学发布了「 Human learning of noninvasive brain–computer interfaces via manifold geometry 」，在这篇文章中，研究团队试图先找出每个人脑活动里真实存在的几何结构，再用这个结构去指导训练。