Meta開源腦磁圖tribe2大模型：腦機接口與vision Pro、AndroidXR的產品經理可以做什么？

就在上周，Meta 開源了一個腦磁圖影像數據集模型 tribeV2，這個數據集包含了700多個真實人類的數據影像。

簡單來說通過用戶看圖片、視頻、以及聽語音的腦磁圖影像都將可以通過空間腦部模型重建出來。編碼器完成了腦部的Fmri圖活動預測，通過720名受試者來完成了觀看電影、收聽博客時的Fmri數據采集。

而tribe v2的大腦，簡單來說就類似于ChatGPT，可以預測大腦對任意視頻、語言、以及文字的神經響應。

都不需要給每個人掃描一次fmri，就可以判斷一個新用戶的腦磁圖影像。

畢竟讓人采集Fmri是非常痛苦的，不僅是需要去醫院，而且被試的人也很難受。如下是核磁共振

Meta開源的tribev2可以有什么用

1.提升腦機接口的數據校準速度

有了這個數據集，可以更快的腦機接口佩戴校準，完成新用戶配到腦機到系統接入之后的腦影像校準效率就可以大大提升，因為你知道用戶看了視頻會有什么樣的腦電區域影像特征，以及對應的EEG腦電。

2.空間認知與空間計算的對稱

因為空間計算本身就是還原了人類的眼球、手勢交互，在空間中的真實腦電信息與Meta數據集重合，從而達到更好數據優化以及數據采集。

目前tribeV2的數據模型有5個功能網絡，分別是初級聽覺、語言、運動、默認模式和視覺。

這剛好和vision OS或AndroidXR一一對應。

這是現在普通平面設備，比如顯示器、手機都不能提供的數據，因為這些數據都是平面的，人類在看平面與空間的數據天然產生的腦電信號就不一致。不是空間的

3.提供了一套采集數據流程

通過招募臨床被試，完成如下的操作

• 階段一（在醫院）

  ：被試躺進 fMRI，通過 MRI 兼容投影儀觀看視頻刺激，采集高精度 fMRI + EEG 數據，作為"金標準"

• 階段二（院外/日常）

  ：同一批被試佩戴 AndroidXR + EEG 頭帶，在空間計算環境中做同類任務，采集低成本 EEG 數據

• 融合

  ：用階段一的 fMRI 數據去"教"階段二的 EEG 模型，讓 EEG 學會模擬 fMRI 的精度

通過這樣的消融測試與實驗從而真的建模完成空間計算腦電、腦影像數據

4.做空間計算必然和腦機接口強相關

因為下一代人類的手機一定是AR或MR眼鏡，而這一點是無可置疑，手機或電腦將成為輔助，而這一點一定要有空間計算的團隊能夠完成。

今年下半年10月開始，會逐步有AndroidXR的設備開始上線，這一點將會加速走進國內的政府、國企與央企單位。有了AndroidXR才說對應的腦機接口接入完成空間應用接入，而不是封閉的vision OS。

5.腦機接口與AndroidXR可以做什么功能

考慮到現在非侵入式設備的價格、以及信號穩定性，現在最好做的就是單通道的前額葉非侵入式腦機接口，比如專注力、冥想。

這部分通過AndroidXR實現更好的沉浸式與交互效果，讓人類可以更快的進入專注模式，從而調整。這和看電腦屏幕有本質區別，一個是平面一個是空間計算包圍

1.運動想象的提升

運動想象有天然的數據盲，很多人想不出來，而通過AndroidXR就可以更快的完成引導，這個交互操作也是現在沒有人可以做的。

因為在空間計算里，是可以通過手勢追蹤完成運動想象的輔助提示，而不是讓用戶看著屏幕要增加想象難度。

2.針對意圖識別的準確率

通過腦機接口完成意圖識別，在傳統PC上準確率也不夠高，而通過沉浸式與空間計算，用戶可以獲得更好的腦電與腦磁圖數據，從而提升準確率。

而有了Meta開源的腦磁圖，就可以完成以上的空間數據模型構建了。更快更準，同時也不會只有腦電圖了。

今天的分享就到這里。

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