MolarData|热“AI”身边事，新鲜趣闻周五见

MOLAR FRESH 2021年第20期

人工智能新鲜趣闻 每周五更新

可穿戴式脑机接口将大脑意图转化为行动

由佐治亚理工学院 Woon-Hong Yeo 的实验室领导的一个多机构的国际研究团队，将无线软头皮电子设备和虚拟现实结合在一个 BMI 系统中，允许用户想象一个动作，并无线控制轮椅或机械臂。该团队包括来自英国肯特大学和韩国延世大学的研究人员，本月在《高级科学》杂志上描述了这种基于运动图像的新 BMI 系统。

BMI 系统是一种康复技术，可分析人的大脑信号并将该神经活动转化为命令，将意图转化为行动。获取这些信号的最常见的非侵入性方法是脑电图 (ElectroEncephaloGraphy)，EEG，它通常需要笨重的电极头盖骨和缠结的电线网。这些装置通常严重依赖凝胶和糊状物来帮助保持皮肤接触，需要大量的设置时间，使用起来通常不方便和不舒服。
Yeo 设计的便携式 EEG 系统将不易察觉的微针电极与软无线电路集成在一起，提供了改进的信号采集。准确测量这些大脑信号对于确定用户想要执行的操作至关重要，因此该团队集成了强大的机器学习算法和虚拟现实组件来应对这一挑战。新系统已用四名人类受试者进行了测试，但尚未对残疾人进行研究。
根据 Mahmood 的说法，该系统的未来工作将集中在优化电极放置和基于刺激的 EEG 的更高级集成上，使用他们从前两项研究中学到的知识。
（来源：集贤网）

NEJM：全球首例，AI+脑机接口技术让“失语”瘫痪患者实现沟通自由

每年，全球有成千上万的人因中风、事故或疾病而丧失说话的能力。如何帮助这些无法言语的瘫痪患者提高生活质量，是脑机接口领域一直希望攻克的课题。
近日，美国加州大学旧金山分校 Chang Lab 的研究人员发表论文称，他们首次用脑机接口帮助一位瘫痪超过 15 年的失语男子 BRAVO1 恢复了 “说话” 能力。

研究人员与 BRAVO1 合作，开发了一个 50 个单词的词汇表，其中包括在日常生活中经常出现的高频单词，如 “水”、“家庭” 和 “好”，医生在他左脑的感觉运动皮层（sensorimotor cortex）上方，脑膜下方放置了高密度电极列列阵。论文显示，这个电极列阵可以在 BRAVO1 大脑中多个语言区域收集到信号，包括左侧中央前回、中央后回、额中后回和额下后回的一部分。
在接下来的几个月里，研究小组记录了他试图说出这 50 个单词时的神经活动，并用自然语言技术建立了相应的数据模式。加州大学旧金山分校发布的视频显示，BRAVO1 在佩戴上脑机接口以后被问到 “你今天怎么样？” 他回答：“我很好”。还有 “你想喝点水吗？” 他的回答是，“我很好” 和 “不，我不渴。”研究人员表示，该系统每分钟解码 15.2 个单词，准确率中值为 75%。

带领这个研究团队的神经外科医生 Edward Chang 博士指出：“据我们所知，这是第一个成功将瘫痪失语者的大脑活动直接解码成语言的例子。这说明通过介入大脑的天然语言机制来恢复交流很有前景。” 他还表示，BRAVO1 只是第一个参与者，而他们正在做进一步的尝试。

（来源：学术头条）

Nature | AlphaFold预测98.5%人类蛋白结构，科学研究新范式

2021年7月15日，DeepMind团队在Nature杂志上发表了文章”Highly accurate protein structure prediction with AlphaFold”，2021年7月22日，DeepMind团队再次在Nature发表了文章Highly accurate protein structure prediction for the human proteome，描述了AlphaFold对人类蛋白质组（人类基因组编码的所有蛋白质的集合）的准确结构预测。由此得到的数据集涵盖了人类蛋白质组近60%氨基酸的结构位置预测，且预测结果具有可信度。预测信息将通过欧洲生物信息研究所（EMBL-EBI）托管的公用数据库免费向公众开放。

AlphaFold 蛋白质结构数据库提供了迄今为止人类蛋白质组最完整、最准确的图片，是人类积累的高精度人类蛋白质结构知识的两倍多。在接下来的几个月里，计划将覆盖范围扩大到几乎所有科学已知的已测序蛋白质 – 超过 1 亿个结构覆盖 UniProt 参考数据库的大部分，这是名副其实的世界蛋白质年鉴。

“这将是自人类基因组映射以来最重要的数据集之一，”EMBL 副总干事和 EMBL-EBI 主任 Ewan Birney 说。“让国际科学界可以使用 AlphaFold 预测开辟了许多新的研究途径，从被忽视的疾病到用于生物技术的新酶，以及介于两者之间的一切。这是一个伟大的新科学工具，它补充了现有技术，将使我们能够突破我们对世界的理解。”

（来源：DrugAI)

谷歌推出AI写作助手Wordcraft，仅需少量样本学习和对话就能对文章进行续写改写

谷歌研究院的一个团队提出了Wordcraft文本编辑器，是一个由AI驱动的创意写作助手。Wordcraft仅需少量样本学习和对话，就能提供各种用户交互，支持各种故事写作任务，还可以帮助作家规划故事大纲、写作和编辑。比如上学时最让人头大的文章续写和改写。

此外，团队还探讨了Wordcraft的独特优势：使用对话模型而非通用语言模型。

故事写作这个环境能够探索语言模型的能力和局限性，因为模型非预期的输出就是一种创造。作者对Meena和GPLM两种语言模型进行了测试，其中，Meena会将之前的对话内容为输入并预测下一个对话，而GPLM则是根据给出的前文进行续写。经过实验，作者发现相比于规模相似但没有经过对话训练的通用语言模型（GPLM），Meena在这类任务中要更胜一筹。

于是，研究人员最终选择了Meena，并认为这种模仿故事作者和助手之间对话的形式，可以更好的帮助用户进行故事的创作。

从人机交互的角度来看，Wordcraft可以学习人们与语言模型互动的方式、了解人们对模型的要求、模型能够产出什么，以及如何反馈到人们最终的创造中。

研究团队还计划将人类反馈纳入循环训练中，收集动态数据集，用于后续的训练和评估。

(来源：新智元）

冬奥会测试赛，助理裁判竟然是个AI！

AI当裁判的时代，终于还是到来了。还不是什么随随便便的赛事，正是北京冬奥会测试赛！

小冰AI竞技体育国际赛事评分系统——全球首个能够基于运动员动作和姿态，独立做出与人类专业裁判一致，且完整评价的AI系统。

据了解，这个系统可以克服如下现实场景存在的难点：高强光复杂的背景、运动员空中停留时间极短、竞赛项目场地限制等，这些问题对于人类裁判来说，也是评分中较为棘手的难点。而后，这个评分系统就会根据运动序列预测，做出目标检测、目标跟踪和目标识别。此外，根据运动员历史数据，这个系统能够实现对训练趋势的追溯，在精准分析运动姿态、聚合运动数据的基础上，整理并提出科学训练专家策略，有效提升国家队训练效率。

（来源：量子位）

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