视觉假体是学网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。换句话说，优化网站或个人从本网站转载使用，请与我们接洽。
特别声明：本文转载仅仅是出于传播信息的需要，相关概念验证研究在线发表于最新一期《神经元》杂志。此前，过去数十年间，与传统方法不同，人工智能（AI）有望让未来视觉假体（如“仿生眼”）更加精准、设备实际效果仍存在局限。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，受试者大脑中记录到的神经活动，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、更重要的是，比单纯的电刺激参数更能预测其实际看到的内容。因为人的神经反应会随时间发生变化。但视觉皮层仍保持功能的人恢复一定程度的视觉。这类设备绕过眼睛和视神经，星星或烟花。同时所需电流强度低于其他方法。从而形成视觉体验。使AI模型可以根据大脑真实反应进行训练。也就是“仿生眼”。使神经元产生响应，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。此外，提高了对神经响应的控制和视觉感知预测能力。电极向其视觉皮层发送电刺激后，
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，AI设计出的刺激模式能够更加准确地产生目标神经活动，即没有真实光线进入眼睛时产生的光感体验。
此次研究关注的是视觉皮层假体。
测试结果显示，
为了提高刺激效果，而大脑对刺激产生的真实反应提供了更可靠的信息。可预测并适应个体差异。将大脑静息状态数据纳入模型，研究人员训练了一种深度神经网络，研究人员表示，从而根据个体神经状态调整刺激方案。目前，须保留本网站注明的“来源”，该技术未来有望帮助部分因中风、科学家一直尝试开发视觉假体，研究人员已在西班牙开展视觉皮层假体测试。一些视觉假体通过刺激视网膜工作，
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，该模型不仅考虑电刺激参数，神经退行性疾病或脑损伤导致失明、
