Meta發布了一個實驗性的腕帶，該腕帶可以讀取從大腦到手傳播的神經信號，從而使用戶能夠以微妙的手勢甚至僅僅是運動的意圖來控制計算機。在《自然界》雜誌上詳細介紹的突破是邁向下一代計算的非侵入性，高帶寬界面的重要一步。
這項技術使用表面肌電圖（SEMG）來解釋肌肉命令，是梅塔（Meta）2019年2019年的啟動Ctrl-labs的收購。該項目由元研究副總裁托馬斯·雷登（Thomas Reardon）領導，他共同創立了該公司，現在將這一推向推向神經運動界面。
該系統令人印象深刻，準確。根據已發表的研究，測試用戶能夠以每分鐘20.9個字的空中“寫入”，並以高準確性執行離散手勢，這表明超出了鍵盤和触摸屏的限制。
僅僅是硬件，而是為其提供動力的“通用” AI模型。 In their paper published in Nature, Meta’s researchers explain that this model directly tackles a historic challenge for brain-computer and neuromotor interfaces: the problem of generalization.
Past systems have been notoriously difficult to scale因為他們需要為每個新用戶進行廣泛的定制校準，這是主流採用的重大障礙。為了克服這一點，Meta構建了一個龐大的可擴展數據收集平台。該公司招募了成千上萬的同意參與者，創建了一種多樣化的培訓語料庫，以解釋解剖學，生理學的自然變化，甚至是不同人的表現相同的手勢的微妙方式。
通過在這個龐大的數據集中訓練他們的模型，他們開發了一個可以為用戶提供有效的系統，而無需延長的設置和used used used的設置，這些系統可以有效地工作。該設備本身讀取表面肌電圖（SEMG）信號，本文將其描述為“中樞神經系統發出的電動機命令的窗口”。腕帶使用一系列乾燥的非侵入性電極來檢測前臂中肌肉產生的微弱電勢。
這些信號被高保真捕獲，從而使AI允許AI解釋用戶的預期動作-從完整的手腕移動到單個手指的微妙的手指，真實的時間。該通用模型表現出了非凡的開箱即用性能。該研究報告說，在離線評估中，它在持有參與者的手寫和手勢檢測中達到了90％以上的分類精度。
在實時的，閉環測試中，用戶可以以每分鐘20.9個字的手寫，並以每秒0.88的檢測速率執行離散手勢。這種準確性和速度水平使其成為複雜任務的真正可行的輸入方法。雖然通用模型是強大的基準，但該系統是為混合方法而設計的，該方法將直接的可用性與專家級熟練的途徑相結合。研究人員發現，只有20分鐘的個性化微調數據，可以將模型的性能進一步提高16％。
微調允許系統適應個人的獨特神經模式，從而逐漸變得更加準確，更直接地使用。但是，這種個性化引入了令人著迷的權衡。研究指出，隨著模型對一個人的數據進行了微調，它開始過度擬合，這使得該模型高度專業化，但如果轉移到另一個用戶的情況下，則效率較小。
這突出了神經變異性的深度挑戰，並且強調了Meta最初的大型大型訓練方法的重要性。最終，該技術對可訪問性具有深遠的希望。通過創建一種高精度控制方法，即使最少的肌肉活動也可以發揮作用，腕帶可以增強患有嚴重運動障礙的人的能力。如 ，這為那些無法使用傳統輸入設備的人提供了數字互動的新可能性，這是一個無法使用傳統輸入設備的人，使其成為最具啟發性的範圍的研究。 Meta的腕帶堆疊起來
Meta的非侵入性方法與競爭對手在新興的腦部計算機界面（BCI）領域的策略形成鮮明對比，使公司踏上了朝著消費產品的獨特路徑。該領域目前是由一系列技術定義的，每個技術都代表信號保真度與進入人體的深遠風險之間的經過計算的權衡。
在此頻譜的一端，這是埃隆·馬斯克（Elon Musk）等公司的高度侵入性工作。它的N1芯片通過手術直接植入大腦，該過程具有很大的風險，但可提供無與倫比的神經數據訪問。
具有超過1,000個電極，N1可以捕獲大量的大腦活動，這是一種能力，已經允許第一個人的受益者控制計算機，以控制他們的思想。這種高風險的高回報策略旨在實現最高的數據帶寬。據報導，佔據中間立場的其他科技巨頭正在探索較少的侵入性方法。
apple正在與Synchron合作，在基於支架的植入物中，稱為stentrode。該裝置通過頸靜脈傳遞，並位於大腦附近的血管上，避免了直接的腦部手術。儘管這種方法更安全，但它提供了較低分辨率的信號，與Neuralink的千分之一以上相比，Stentrode僅具有16個電極。
這將Apple的努力主要是對嚴重身體殘疾的用戶的可訪問性。但是，META基於手腕的SEMG傳感器根本不需要手術。它是一個真正的神經運動界面，而不是直接的腦閱讀器。它沒有從皮質中捕捉思想，而是讀取電信號（大腦的命令），因為它們穿過用戶前臂中的肌肉。
這使其可以完全繞過植入物的道德和醫學複雜性，從而使其成為一種更加可行的道路，使其成為主流消費者的可穿戴者。該設備還標誌著Meta自己過去研究的重要且實用的樞紐。該公司此前詳細介紹了其Brain2Qwerty項目，這是一種非侵入性系統，可以以令人印象深刻的精度解釋大腦活動。
，該技術依賴於磁腦化（MEG）（MEG），該技術需要大量的，數百萬美元的掃描儀，該掃描儀內置在磁性屏蔽的房間中，將其限制在實驗室中。現實世界中這種方法的不切實際性並沒有在其創作者身上丟失。
元研究人員讓·里米·金（Jean-RémiKing）當時承認:“我們的努力根本不是針對產品的。相比之下，新的腕帶是一個可穿戴的原型，它將技術從實驗室移出並進入身體。
這將Meta的設備定位為更直接的競爭對手，可以在擁擠的市場中與其他基於手勢的可穿戴設備成為其他基於手勢的可穿戴設備，其中包括Baidu的Xiaodu眼鏡和Solos提供的競爭對手。 By focusing on a fundamentally different, neurally-driven input source, Meta is betting that it can deliver a more intuitive and powerful user experience, setting a new standard for how we interact with technology.
The Strategic Play: A ‘Mind-Control’ Interface for AR Glasses
This wristband is a key piece of Meta’s long-term strategy for augmented reality.多年來，該公司一直在開發代號為“ Orion”的AR眼鏡，但基本挑戰一直是“輸入問題”。沒有屏幕或鍵盤，無縫的控制方法對於AR即可保持直觀。
神經運動接口提供了引人注目的解決方案。它提供了一種始終可用的低效率，高帶寬輸入方法，使用戶可以通過簡單，微妙的手指敲擊與虛擬對象進行交互。梅塔（Meta）的托馬斯·雷登（Thomas Reardon）強調了這一潛力，並指出:“您不必實際移動。您只需要打算採取行動即可。 ”
該項目整齊地適合Meta更廣泛的可穿戴設備生態系統。該公司已經通過Ray-Ban和Oakley智能眼鏡找到了消費者的成功。最近，它通過向母公司Essilorluxottica投資35億美元通過投資35億美元加深了這種夥伴關係。這個新的腕帶有一天可以成為下一代這些設備的“大腦”，最終兌現了真正的AR的承諾。
