十七岁的 Benjamin Choi 在大流行期间充分利用业余时间设计了一种不需要脑部手术的可访问设备
2022 年 5 月 2 日
Benjamin Choi 是今年 ‘科学人才搜索’ 的前 40 名决赛选手之一，这是美国历史最负盛名的高中生科学和数学竞赛。
十年前，Benjamin Choi 上三年级时，他看了一部关于精神控制假肢的“60 分钟”纪录片。研究人员将微型传感器植入患者大脑的运动皮层，该患者仅使用意念移动机械臂。Choi 对这个概念很着迷，将其比作星球大战电影中的场景。
“当时我真的非常惊讶，因为这项技术太令人印象深刻了，”他说。“但我也很担心他们需要这种非常危险的开颅手术。而且它们是如此难以接近，成本高达数十万美元。”
多年后，当 2020 年新冠来袭时，居住在弗吉尼亚州的十年级学生 Choi 突然发现自己有了充足的空闲时间。他计划在整个夏天用来研究铝燃料的实验室已经关闭。但他多年前看过的那部纪录片让他印象深刻，他决定利用业余时间自己制作一个侵入性较小的假肢。
在他地下室乒乓球桌上的临时实验室里（他有时一天工作 16 个小时！），Choi 使用他姐姐价值 75 美元的 3-D 打印机和一些钓鱼线独立设计了他的机械臂的第一个版本。打印机无法制造长度超过 4.7 英寸的部件，因此 Choi 将手臂分成小块打印出来，然后用螺栓和橡皮筋将它们连接在一起。打印总共花费了大约 30 个小时。这个版本使用脑电波数据和头部动作，Choi 在网上发布了说明，供任何人构建自己的版本。
他曾在小学、初中和高中阶段参加过机器人竞赛，甚至多次参加过世界锦标赛，因此有过构建机器人和编码的经验。从九年级开始，他通过观看程序员网站 Stack Overflow 上的视频自学计算机编程语言 Python 和 C++。
Choi 的机械臂制造成本仅为 300 美元。
经过超过 75 次设计迭代，Choi 的非侵入式、意念控制的机械臂现在由工程级材料制成，能够承受约 4 吨的重量。它使用由人工智能 (AI) 驱动的算法运行，该算法可以解释用户的脑电波。而且它的制造成本仅为 300 美元左右——与目前市场上的产品相比，节省了大量资金。一个更基本的、身体驱动的上肢假肢成本约为7,000 美元。截至 2015 年，拥有 26 个关节、数百个传感器并可卷曲重达 45 磅的非常先进的全臂模块化假肢售价约为 500,000美元. 这种假肢与重新路由曾经控制手臂的神经的手术相结合，使患者能够用他们的思想来控制肢体，甚至可以通过它感觉到纹理。
这项发明为现年 17 岁的弗吉尼亚波托马克学校高年级学生 Choi 赢得了今年 Regeneron Science Talent Search 的前 40 名决赛选手的一席之地，这是美国历史最悠久、最负盛名的高中生科学和数学竞赛。今年的第一名获得者是来自华盛顿州萨马米什的 Christine Ye，她开发了一种分析中子星碰撞所发出的引力波的方法。
“看到我的作品得到这样的认可对我来说意义重大，”Choi 说。“我非常感谢能进入决赛。”
在美国，估计有200 万人失去了肢体，每年约有 185,000 人截肢。世界卫生组织表示，只有十分之一需要辅助产品（包括假肢和矫形器）的人可以获得这些产品，理由是“成本高”和“缺乏意识、可用性、训练有素的人员、政策和资金”。
Choi 的手臂使用脑电图或 EEG，以避免其他假肢的侵入性技术。脑电图设备使用放置在头部的传感器记录大脑的电活动。
它们通常用于医学诊断癫痫或其他脑部疾病。
正在用意念操控
他的系统使用两个电极：一个基线传感器夹在耳垂上，另一个在前额上收集脑电图数据。前额电极拾取脑电波信息，通过蓝牙将其发送到假臂中的微芯片。Choi 创建的人工智能模型也嵌入到芯片中，可以破译数据并将其转换为对大脑思维的预测。手臂也通过头部动作移动，并通过故意眨眼停止。
在他开始制作这只手臂六个月后，他在 YouTube 上发布了一段视频，展示了它的灵巧性。假肢引起了来自宾夕法尼亚州的上肢截肢者约瑟夫邓恩的注意。Choi 开始就设计问题与他进行远程咨询。
“与 Dunn 先生的合作使这个项目真正具有影响力，真正鼓舞人心，”Choi 说。“也许这听起来有点陈词滥调，但我认为，通过工程和技术，你真的可以帮助人们。”
这位年轻的发明家继续在 2021 年获得麻省理工学院的资助，继续他的研究并与大学的专家一起工作。在大约六个月的时间里，他尝试使用云计算来使 arm 互联网兼容。
“这些人工智能模型可以变得如此庞大，”他说。“我想我会把它们存储在云端，然后让我的手臂通过 Wi-Fi 进行通信。”
但这并没有奏效，原因有二。首先，手臂需要太多时间来响应用户的想法。
“这并不理想，因为特别是对于假肢，你希望它们能够非常快速地实时工作，”他说。
其次，Choi 解释说，用户将经常需要连接到 Wi-Fi，这是不切实际的。相反，他压缩了他的人工智能模型——其中包含几个子模型——并将其存储在手臂内的双核微芯片中。
为了创建他的 AI 模型，他与六名成年志愿者各自独立工作了大约两个小时，在他的学校和家中收集了他们的脑电波数据。在通过额头上的电极收集数据时，他要求每个参与者专注于握紧和松开他们的手。
他训练人工智能区分大脑信号，人工智能模型不断地从用户的脑电波中学习。
“你使用它的次数越多，它就越能具体地了解你的想法，你的脑电波模式是什么，直到随着时间的推移，你的准确度真的显着提高，”Choi 解释道。
该算法总共有超过 23,000 行代码，包括 978 页数学和七个全新的子算法。Choi 的算法的平均准确率为 95%。他说，以前类似人工神经网络的黄金标准是73.8%。
拥有神经修复学背景的约翰霍普金斯大学生物医学工程师 Brock Wester 表示，Choi 的技术令人印象深刻，尤其是考虑到“60 分钟”纪录片中的假肢有大量研究人员在研究，而 Choi 设计了整个手臂他自己。
Wester 说：“他能够构建这个肢体，开发它的控制以及实时解码他的神经信号以发送这些控制信号的算法，我认为这非常了不起。” “他应该继续在这个领域做研究，因为我认为他可以做出很多重要的贡献。”
Wester 指出，Choi 还需要做更多的工程工作，尤其是在考虑肢体如何连接到用户身体时。此时，手臂连接到平台上的固定柱上。Choi 说他最终会设计一个插座，但这个过程需要为用户定制。
去年夏天，Choi 被石溪大学选为 Simons Fellow，在那里他与电气和计算机工程系教授 Ji Liu 远程合作开发他的 AI 的机器学习算法，不过 Liu 说他给了 Choi一些高分关于算法的级别建议，包括如何为它构建更全面的训练数据集，Choi 自己研究了更精细的细节。
Choi 项目的新颖之处在于他“将最先进的机器学习技术应用于他的机械臂系统，”Liu 说，并补充说低成本机械臂的性能可与更昂贵和先进的机械相媲美。
“他不仅非常聪明，而且工作非常努力和独立，”刘说蔡。“与研究生相比，这也相当出色。”
Choi 还在再生元国际科学与工程博览会、微软创新杯和全国家庭 STEM 竞赛中获奖。2020 年 10 月，他从生产耐用 3D 打印材料的公司 PolySpectra, Inc. 获得了制造补助金，用于生产他的手臂。
在工程学之外，Choi 是全国排名第一的壁球运动员、他所在学校的学生会主席、出版的短篇小说作家、在多项比赛中获得最高成绩的小提琴独奏家，以及参加 NBC 比赛的波托马克学生队的创始人问答节目“这是学术”。
Choi 计划在大学学习工程学，并希望不断改进他的假肢。他的目标是对上肢丧失患者进行临床研究。他已经为他的发明获得了两项临时专利：一项是神经假体，一项是脑电波解释算法。
Choi 说，他的算法可以用于假肢以外的用途，包括控制轮椅等辅助设备和帮助 ALS 患者进行交流。
“脑电波解释是一个非常大的新兴领域，”他说。“我的算法是文献中报道的所有算法中最好的，优势相当大。我认为它可能会有很大的应用前景。”