据悉，脑机接口（Brain-Machine Interface，BMI，也称BCI）是指在人或动物大脑与外部设备之间创建的直接连接，实现脑与设备的信息交换。具体来说，脑机接口技术可分为非侵入式、半侵入式以及侵入式三种。
清华大学医学院长聘教授高小榕表示，脑机接口是很多学科交叉而形成的一个科学领域。它是个硬核科技，并非其他领域研究的技术延伸，而是一个重要的技术汇聚。他认为，脑机接口未来将是一个不可或缺的前沿技术。
随着特斯拉CEO埃隆·马斯克（Elon Musk）成立Neuralink，对脑机接口技术持续投入，进一步让它变得炙手可热，倍受社会关注。目前，脑机接口技术已能够完成单词拼写，设备控制，游戏交互等功能，以及猪、猴子这类动物性实验，而且脑机芯片、脑电采集平台、产品和应用、医疗机构等产业链上下游均有企业布局。
然而，当前脑机接口技术并不完美。随着脑机接口可以使慢性瘫痪患者能够仅用思想来控制计算机、机器人等，但现有的脑机接口技术在侵入性、性能、空间覆盖等方面需要权衡。比如，侵入式脑机接口往往对使用者身体带来损伤，甚至容易在创口引起炎症反应；非侵入式的脑机接口需要佩戴笨重的头盔，体验感有待改进等。此外，每天使用脑机接口设备之前，患者和医生还需要共同重新校准计算设备高达15分钟以上。
为了解决这些问题，2021年，加州理工学院Richard Andersen教授团队就开发了一种新的、侵入性小得多的读取大脑活动方法：功能性超声（fUS）神经影像技术。其技术工作原理是发射高频声音脉冲，然后测量这些声音振动在物质（如人体的各种组织）中的回声，然后声波以不同类型、不同速度传播，并在它们之间的边界反射。此前，该技术通常被用于拍摄孕妇内胎儿及其他诊断图像。
这次，Richard Andersen教授团队以“使用闭环超声脑机接口解码运动计划”为题，将fUS技术在脑机接口领域的研究和实验过程信息发表在顶级学术期刊《自然·神经科学》杂志中。
首先，论文中提到，fUS是一种平衡且补充现有的脑机接口技术瓶颈的技术。而研究人员使用超声波来测量流向特定大脑区域的血流的变化。他们可以记录大脑血液流动的微小变化，空间区域只有100微米宽，大约为一根头发那么宽。他们能够同时测量广泛分布在整个大脑中的微小神经细胞群的活动，其中一些小到只有60个神经元。
其次，论文中指出，为了表明这一方法可成功实施，实验团队进行了一场恒河猴身上的脑机接口动物实验。通过在两只恒河猴进行眼睛和手部运动时的后顶叶皮层传输fUS数据，来测量非人灵长类动物顶叶后皮质（PPC）的大脑活动——规划并帮助执行运动。实验期间，研究人员训练恒河猴，并且使得实验动物被教会了两项任务：移动手来引导屏幕上的光标，移动眼睛看屏幕的特定部分。它们只需要考虑执行任务，而不是实际移动眼睛或手，因为脑机接口可以读取它们的大脑活动。
最后，超声波数据被实时发送到解码器，然后生成控制信号，将光标移动到希望的地方。最终完成训练后的实验猴子，可以使用计算机控制多达八个运动（径向目标）方向，控制平均误差小于40度。同时，团队还开发了一种预训练数据的脑机接口方法，使得猴子可以实时对计算机进行控制和反馈。
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